基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰函数优化

• 作者: TRUONG Thanh-tung 张涛 杨广明 王瑞 马连博
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 头脑风暴优化算法 Spark 多峰函数 群体智能
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 393-399
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3080字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.03.002

摘要

头脑风暴优化BSO算法是一种新型的群体智能优化算法,启发于众人集思广益求解问题的模式,适合求解复杂多峰函数优化问题.但是,BSO求解多峰极值时需进行重复的迭代运算,面对大规模数据集时会出现计算效率与求解精度过低的现象.为解决上述问题,设计并实现了一种基于Spark的并行化头脑风暴优化算法,通过将BSO算法中计算复杂度最高的聚类与新解产生过程并行化,以提高算法的加速比与计算效率.特别地,基于并行化思想,将种群划分为多个子群进行协同演化,每个子群独立产生新解来保持种群多样性,提高算法的收敛速度.最后,利用并行化BSO算法求解多峰函数.实验表明,在并行节点的总核心数为10的情况下,并行化BSO算法计算时间节省一半,计算精度和串行BSO算法基本持平,收敛速度明显提高,实验结果说明了并行化BSO的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞	东北大学软件学院	17	43	3.0	5.0
2	张涛	东北大学软件学院	24	448	6.0	21.0
3	马连博	东北大学软件学院	14	126	5.0	11.0
4	杨广明	东北大学软件学院	13	64	6.0	7.0
5	TRUONG Thanh-tung	东北大学软件学院	1	1	1.0	1.0