MapReduce与遗传算法、MapReduce与粒子群算法结合与实现

最新推荐文章于 2024-08-01 00:20:05 发布

Sunrise0929

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分类专栏：云计算

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoqinggao/article/details/9944393

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本文介绍了如何将MapReduce与遗传算法、粒子群算法相结合，用于求解优化问题。首先，详细解释了MapReduce在遗传算法中的应用，通过Map阶段评估个体，Reduce阶段选择局部最优并进行全局最优的确定。接着，讨论了MapReduce在粒子群算法中的应用，同样利用Map生成最优个体，Reduce得到全局最优解。最后，提供了Java代码示例，展示了如何实现MapReduce版本的粒子群算法，用于计算Ackley函数的最优值。

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遗传算法（大白话解析遗传算法）：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html

Java代码用遗传算法解决0-1背包：http://wenku.baidu.com/view/20beb6da6f1aff00bed51ea8 .html

一、 MapReduce和遗传算法结合：（参考文献：MapReduce-GA-eScience2008）

Map——评估每个个体

输入： (key, value) (个体索引, 个体)

输出： (key,value) (相同默认的键值, 个体)

Reduce——选择局部最优个体

输出： (key,value) (个体, 1)

Reduce——全局最优

输出： (key, value) (最优个体,1)

Coordinator——交叉、变异

二、MapReduce和粒子群算法结合：(参考文献：Parallel PSOUsing MapReduce)

Map——得到最优个体解

输入：(key, value)(粒子索引，粒子状态：包括相邻节点、位置坐标、速度、位置值、个人最优位置、个人最优值、全局最优位置、全局最优值)

输出：(key, value) (最优粒子索引，最优粒子状态：同上)

Reduce——得到最优全局解

输出：(key, value) (全局最优粒子索引，全局最优粒子状态：同上)

三、产生初始粒子

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

public class psotest {
    
    private final int iRang= 30;
    static int dim =2;
    static int sizepop =20;
    double sum1 = 0;
    double sum2 = 0;
    double g = 10000;
    private Random random =new Random();
    public double[][] pop =new double[sizepop][dim];
    public double[][] dpbest= new double[sizepop][dim];
    public double[][] V =new double[sizepop][dim];
    public double[] fitness= new double[sizepop];
    public double[] gbest =new double[dim]; 
    public double[]fitnessgbest = new double[sizepop];
    public double[]bestfitness = new double[sizepop];
    int m_iTempPos =999;

    public void c() {
       for(int i = 0; i < sizepop;i++)
       {
           for(int j= 0; j < dim; j++) {
              pop[i][j] = (

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