【摘 要】
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头脑风暴优化(Brain Storm Optimization,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,本文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
【机 构】
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东北大学软件学院,沈阳 110169
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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头脑风暴优化(Brain Storm Optimization,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,本文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,结果证明了并行化BSO的有效性.
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