基于Spark大数据计算模型的多种群并行进化遗传算法

• 作者: 任刚 吴长茂 魏勇 刘小杰 郜广兰 王鲜芳
• 来源期刊: 河南工学院学报
• 关键词: Spark计算模型 并行遗传算法 多种群并行进化 旅行商问题 大数据
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-2093.2021.03.006

摘要

由于经典SPGA缺乏多种群并行进化能力,当问题规模较大时,计算效率偏低.为此,深入研究Spark大数据计算模型并行机制与多种群并行进化机制的潜在关系,将多种群并行进化机制引入经典SPGA,形成一种新的SPGA--MPE-SPGA;将提出的算法应用于TSP,选取EIL51、CH130和TSP225三种数据集,分别代表小型、中型和大型数据集.实验结果表明,提出的MPE-SPGA在小型数据集上计算时间比原算法减少3％,计算性能有小幅提升;在中型和大型数据集上,计算时间分别减少了22％和31％,性能提升显著.