| 基于改进量子粒子群的分布式并行计算框架设计 |
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| 引用本文： | 王卫锋,田亮.基于改进量子粒子群的分布式并行计算框架设计[J].计算机测量与控制,2014,22(6):1960-1962,1966. |
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| 作者姓名： | 王卫锋 田亮 |
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| 作者单位： | 新乡学院 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453003;新乡学院 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453003 |
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| 摘 要： | 为了实现用户任务在大规模计算机集群上进行高效地处理,并克服现有并行计算框架通用性不强的缺点,提出了一种基于改进量子群算法和Map-Reduce模型的通用并行计算框架;首先,对经典的Map-Reduce分布式并行计算框架以及并行计算流程进行了具体描述;然后,基于改进的量子粒子群算法设计了改进的Map-Reduce模型,在Map阶段通过多种群并行搜索并计算所有粒子适应度,在Shuffle和Sort阶段实现粒子的排序和种群的重新划分,然后在Reduce阶段更新控制系数和粒子位置,当最优解不变时,通过混沌扰动对其进行扰动;仿真实验表明同,文中设计的基于改进量子粒子群算法和Map-Reduce模型能高效地执行任务,较传统的MapReduce模型具有较少的执行时间,具有很强的可行性,是一种有效的通用并行计算模型。
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| 关 键 词： | 量子粒子群 任务 并行计算 混沌 |
| 收稿时间： | 2013/12/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/2/17 0:00:00 |
Design of Distributed Parallel Computing Framework Based on Improved Quantum Particle Swarm [HS)] |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | quantum particle swarm task parallel computing chaos |
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