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Apriori算法是一种经典的数据关联规则挖掘算法,本文借力云计算环境,根据MapReduce模型并行运行实现的特点,对Apriori算法进行优化,并行化改进后的MR-Apriori算法大大降低了时间消耗,其较强的扩展能力能更好地运用于大规模数据分析、处理和挖掘的需要. 相似文献
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针对传统的分簇算法在解决超大规模数据集的分簇问题上不具有高效的时间和空间复杂度且易于陷入局部最优的问题,提出了改进型灰狼分簇算法(Improved Gray Wolf Clustering Algorithm,IGWCA),将灰狼行为规则与灰狼狩猎策略相融合,同时引入狄利克雷分布(Dirichlet Distribution)实现先验,在基准数据集上完成IGWCA与其他分簇算法的对比分析。实验结果表明IGWCA不仅具有较强的探索和开发能力,还具有较小的分散度。使用Hadoop框架的MapReduce模型实现IGWCA的并行化(IGWCA on MapReduce,IGWCA-MR),通过F-Measure和平均运行时间验证IGWCA-MR的分簇质量,并在真实数据集上验证了IGWCA-MR的运行时间和加速性能。实验结果证明,IGWCA-MR可以有效解决超大规模数据集的分簇问题,是一种高效的替代算法。 相似文献
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针对BP(back propagation)神经网络直接逆向模型精度低、耗时长、易振荡等缺点,提出一种联合改进蚁群算法(IACO)与贝叶斯正则化算法(BR)的BP神经网络逆向建模方法。通过改进蚁群算法,根据搜索阶段设置挥发因子、路径优劣程度更新信息素,并在启发式因子中考虑出发点、终点与各节点的间距等,优化正向模型的权值,提高整体模型精度;之后使用L1/2范数的贝叶斯正则化算法逆向迭代正向模型的输入,达到提高网络稳定性的目的。将本文方法应用于可重构功率放大器中,实验结果表明:相比于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法,本文方法的建模精度分别提高99.77%、90.70%,平均运行时间分别减少35.76%、2.05%;本文方法可降低功放设计的复杂度,提高其设计速度。 相似文献
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以实际算法为例评估MapReduce在石油勘探中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
石油勘探领域需要处理海量的地震数据,以获取地下构造用以发现和定位油藏。为评估云计算编程模型MapReduce对于石油勘探领域应用算法的适用性,设计并实现了基于MapReduce的三维Fresnel层析成像算法,实验发现MapReduce版本的性能比MPI版本慢3倍,而且对MapReduce作业调优的难度相当大。为了拓展MapReduce在石油勘探领域高性能计算领域的应用,需要在支持线程级并行、灵活性和提升I/O可扩展性3个方面进行改进,并提出了研究方法和技术路线。 相似文献
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构造了两种并行蚁群算法模型,在单机多核下实现了Cilk++并行蚁群算法及OpenMP并行蚁群算法,并应用于真实路网车辆路径问题(VehicleRoutingProblem,VRP)对两者进行了实验对比。实验结果表明,OpenMP模型的并行性能与问题规模有较大关系,OpenMP并行蚁群算法与基于winapi多线程的并行蚁群算法相比效率相近。Cilk++模型在双核下性能优于OpenMP模型,四核下不及OpenMP模型。 相似文献
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提出了一种新的混合并行蚁群算法,在单机多核机及多核集群机下分别实现了MPI并行蚁群算法及MPI+TBB并行蚁群算法,应用于真实路网车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),对两者进行了实验对比,实验结果表明MPI并行蚁群算法具有较高的加速比,和问题规模关系不大,刚开始呈现线性加速比。较MPI并行蚁群算法,MPI+TBB混合并行蚁群算法具有更好的可扩展性,在进程数较多时仍具有较高的加速比。 相似文献
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针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的仿生优化算法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式机制、并行性以及正反馈等特点。目前蚁群算法已涉及众多应用领域,在解决复杂优化问题上具有较多优越性。文中深入研究了蚁群算法的性能及机制,分析了参数对算法性能的影响。在理论研究的基础上,实现了蚁群算法的仿真实验;通过Java绘图界面形象完整地展现出整个收敛的过程,验证了蚁群算法的收敛性;通过对参数的调试、组合,得到了最佳的收敛效果。该系统的实现对今后收敛性的研究打下了基础。 相似文献
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根据目前自动化仓储系统提出了蚁群算法的一种改进型优化算法。通过分析自动化仓储系统的工作特性,建立与之相类似的数学模型,加入特殊的空闲优化模式,结合遗传算法对原有的蚁群算法进行优化。在长时间连续工作的自动化仓储系统中,采用优化后的蚁群算法迭代计算次数更少、计算时间更短、并且最小路径更优化,更适应于现代化仓储系统。 相似文献
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蚁群算法具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和天生的并行性等优点,不足之处是需要较长的搜索时间.为了解决其搜索时间过长的问题,文中提出了一种并行实现策略,用OPENMP应用编程接口采用C++语言编程实现,能明显减少搜索所用的时间.给出了一种解决旅行商问题(TSP)的并行蚁群算法,并通过串并算法执行时间的比较,说明并行算法的优越性. 相似文献
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本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,重点始于组合优化问题的求解.作者运用该算法优化PID控制参数,但在基本蚁群算法中,存在收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷.论文提出了一种具有遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制参数的方法,设计出参数优化图.该方法克服了基本蚁群算法的不足,能够满意地实现PID控制参数优化.仿真结果与Z-N法、遗传算法、基本蚁群算法相比较,优化效果明显得到改善.实验表明,该方法对于控制其他对象和过程也具有应用价值. 相似文献
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蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实现了并行蚁群算法,使计算用时大幅度减少。经试验分析,该算法可以达到3倍的加速效果。 相似文献