基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰函数优化

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.

关键词：头脑风暴优化算法、Spark、多峰函数、群体智能

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61773013

在线出版日期：2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：393-399