求解大规模优化问题的云差分进化算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wyswyswys
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子种群与Map任务形成一一对应关系;算法的各个子种群之间根据拓扑结构进行个体迁移,以增加其多样性,从而能搜索更大的范围,提高寻优的几率。仿真实验结果表明,云差分算法能有效地减少求解大规模优化问题的时间消耗,并且取得较好的精度。
其他文献
由于信息物理融合系统中网络之间的依赖关系,使得连锁故障现象频繁出现,系统变得脆弱,甚至可能引起网络瘫痪。如何减少连锁故障现象的发生是研究的重点内容。提出一种KID组合优化算法,通过寻求网络中节点的双向外连接数目K、网络内聚度ID(intra-degree)与阈值Pc值(维持网络运行所需要的最小值)的关系,找到K与ID如何组合使得Pc值降低,从而达到减少连锁故障现象的发生、提高网络稳定性的目的。从仿
针对目前工业生产中存在的矩形件排样优化问题,采用交叉概率和变异概率自适应改变的自适应遗传算法,并在遗传算法主要环节中采用改进的、性能较优的算子对排样序列进行求解,
针对相干信号二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计运算复杂度高的问题,提出了一种基于前后向空间平滑的分步降维MUSIC算法。该算法通过前后向空间平滑技术去相干,通过
针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对
为了解决元数据的动态更新导致的元数据副本的不一致,从云存储系统中不同元数据对一致性强度需求的差异性出发,提出了基于元数据弹性分级的一致性保障机制。根据元数据访问频
为提高片上多核系统在任务调度方面的效率,基于先进的π网来研究其任务调度算法。在简单介绍π网之后,利用π网对片上多核系统的任务调度进行建模,并对模型进行动态演化、复
传统的信号采样理论要求采样频率需高于Nyquist频率(信号最高频率)的两倍,给射频及超宽带领域的信号采样、存储和传输造成巨大压力。近年来针对可以进行稀疏表示的信号,欠Nyquist采样技术取得了很大的发展,大大降低了精确重构原始信号所需的采样率。综述性地归纳了目前可以进行欠Nyquist采样的信号模型,将出现的各种欠Nyquist采样总结为一个基本模型,并针对频域稀疏和时域稀疏信号分别对采样模型
为了克服单种群智能优化算法一些固有的缺点和局限性,提出了一种基于博弈论的多子群—多策略的混合优化算法。该算法首先通过支付效用矩阵为参与寻优的各子群选择最优策略;其次,各子群采用选取的最优策略独立寻优,并周期性地选择和替换,使子群的策略动态适应搜索过程的变化;最后,将布谷鸟算法(CS)、粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)两两混合,提出了CS-PSO、DE-PSO和DE-CS算法,并用于测试混
最小顶点覆盖问题是组合最优化问题,在实际应用中有较广泛的应用,是一个NP难问题。针对最小顶点覆盖问题给出了一种混合化学反应优化求解算法。首先根据无向图的邻接矩阵表示法
传统的异常检测算法不能区分CO2数据流的异常类型,为了有效识别因泄漏造成CO2数据流的异常,提出了基于模糊聚类的CO2数据流时空异常模式检测算法。该算法首先利用3σ规则实现自