基于Spark大数据计算模型的多种群并行进化遗传算法

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。