[發明專利]基于個體?種群的智能優化算法在Spark上的通用并行化方法

在審

• 申請號: 201711072393.7
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107766927A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發明（設計）人: 邢煥來;周芯宇;楊慧;李可;葉佳
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00
• 代理公司: 成都盈信專利代理事務所(普通合伙)51245
• 代理人: 崔建中

1.基于個體-種群的智能優化算法在Spark上的通用并行化方法，其特征在于，包括步驟：

(1)封裝個體的抽象基類BaseIndividual，封裝種群的抽象基類BasePopulation，封裝種群之間用于個體交換的中間數據格式類ExchangeData；

(2)設定所述智能優化算法的個體的實現類SomeIndividual，設定所述智能優化算法的種群的實現類SomePopulation；所述SomeIndividual繼承自BaseIndividual，SomePopulation繼承自BasePopulation；

(3)初始化M個種群，M≥2；初始化每個種群中N個個體，N≥100；初始化全局最優個體gbest，初始化最大迭代次數MAX_T，設當前迭代次數t＝1；

(4)初始化環境上下文SparkContext，調用SparkContext.broadcast()接口生成常量信息的廣播量，廣播到Spark平臺上的所有計算節點內；

(5)調用SparkContext.parallelize()接口將M個種群對象并行化，生成對應的種群分布式數據集PopulationRDD；

(6)調用PopulationRDD.map()接口執行并行計算；所述PopulationRDD.map()接口中，每個種群依次經過獨自進化、種群適應度評估后返回該種群中適應度最優的前K個個體，其中K≥2；

(7)調用PopulationRDD.collect()接口，收集每個種群返回的K個個體，從中找出當代最優個體cbest；若cbest的適應度優于gbest，則用cbest更新gbest；

(8)對每個種群返回的K個個體進行封裝，生成M個用于個體交換的中間數據，再對M個中間數據進行打亂混排，然后調用SparkContext.parallelize()接口對其進行并行化，生成對應的個體中間交換數據分布式數據集ExchangeRDD；

(9)調用PopulationRDD.zipPartitions()接口并傳入ExchangeRDD，進行種群之間的個體交換；

(10)t＝t+1，若t<MAX_T，轉到步驟(6)，否則退出循環，輸出gbest。