基于Spark的DA算法并行化研究

论文摘要

在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐立,王利军

关键词: 算法,并行化,大规模数据

来源: 西昌学院学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 农业科技,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 安徽经济管理学院信息工程系

基金: 安徽省高校自然科学研究项目（KJ2019A0965）,安徽省社会科学联合会课题（2018CX104）

分类号: TP18

DOI: 10.16104/j.issn.1673-1891.2019.04.014

页码: 66-69

总页数: 4

文件大小: 1990K

下载量: 102

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