39、并行遗传编程设计相似度索引及无索引的快速k近邻搜索-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vscode5coder/article/details/149621062

并行遗传编程设计相似度索引及无索引的快速k近邻搜索

在数据处理和分析领域，相似度索引和近邻搜索是两个重要的研究方向。本文将介绍并行遗传编程设计相似度索引的方法，以及在无索引情况下实现快速k近邻搜索的算法。

并行遗传编程设计相似度索引

在设计相似度索引时，并行遗传编程（PGP - SIMDEX）是一种有效的方法。它结合了并行处理和遗传编程的优势，通过Map - Reduce原则提高了效率。

PGP - SIMDEX的工作原理

PGP - SIMDEX的并行方法包括初始化（Init）、映射（Map）、处理（Process）和归约（Reduce）等步骤。同时，它会定期通过协调器（Coordinator）将最佳结果（移民）传播到其他实例。这些表达式会被添加到目标实例的下一个种群中，为探索效率提供“新鲜动力”。表达式在运行实例之间的重新分配是完全随机的，因此一个实例可能会比其他实例接收更多的移民。

以下是PGP - SIMDEX的高级概述流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    A([开始]):::startend --> B(初始化):::process