论文研究-基于分布式粗粒度并行计算的遗传规划算法研究.pdf

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针对经典遗传规划算法(CGP)存在容易早熟收敛、运行效率低的缺陷,提出一种将分布式计算与遗传规划算法结合的计算模型。该模型利用个体迁移策略实现对种群的优化,克服易早熟的缺陷。并且采用分布式计算能够有效地节省算法的运行时间。最后通过对语音数据预测误差的比较,验证了改进后算法的有效性。实验表明,基于分布式粗粒度并行计算的遗传规划算法(CGGP)计算性能优于经典遗传规划算法(CGP)。
50 计算机应月研究 第32卷 3实验结果 4结束语 分布式并行计算是网络中多台处理器的组合,以实现高性 能并行计算为目的。本文的分布式并行计算模型采用TCP/IP 本文根据遗传规划算法理论,提出了基于分布式粗粒度并 协议,实验平台选择在电配置为 ntel Core2处理器、主频行计算的遗传规划算法(CP)。该算法将分布式计算与遗 3.0CHz,内存4.00CB的PC集群上实现。基于遗传规划算法传规划算法结合,通过对语音信号的预测实现对CCCP的验 的预测分析建模的基本思想是利用符号回归,在给定的终止符证。实验表明,分布式粗粒度并行遗传规划算法能够有效地避 集和函数集中组合出反映系数演化规律的函数。本文中实验采免经與遗传规划算法的缺陷。本算法为高速处理大规模遗传 用系统状态与历史序列t1,l1-1,…,l1=0的函数关系f(,l1-1 规划计算问题提供了一种可行参考。 u,)的遗传规划进行测试。因语音信号包含大量的非线性参考文献 特征l16,故可对语音数据进行非线性模型预测以实现对CG[1] KOZA J R. Genetic programming: un the prograrnIniny of tommpulers GP计算效果评价。实验对1帧经过处理的语音片段进行预测 by means of natural selection M.[S. 1.: MIT Press, 1992 其中语音样点个数为240。话音数据按照式(1)进行预测。 [2 HOL..AND J H. Adapl al ion in nalural and artificial systerms: anl intro- tluelory analysis wilh applical ions lo biol ntrol and artificial s(n)=f(s(n-1),s(n-2),…,(n-p)) telligence[ M].[S1.]: L Michigan Press, 1975 其中:p为模型的阶数,为非线性模型函数。s(n)与s(m)之差[3]云庆夏,黄光球,王战权遗传算法和遗传规划[M].北京:冶金 称为预测误差。 工业出版社,1997:58-60 [4] KALA R. Multi-robot path planning using co-evolutionary genetic pro 模型预测数据与真实数据误差平方之和 gramming[ J]. Expert Systems with Applications, 2012, 39(3 3817-3831 E=∑[e(n)]2 (3 [5 BUZDALOV M, SOKOLOV A. Evolving EFSMs solving a path-plan 作为适应度。记录每次实验生的适应度、运行时间等实验数 ning problem by genetic programming[ C_ //Proc of the 14th Interna tional Conference on Genetic and Evolutionary Computation Confer 据。CCCP运行方式为将总个体数为200的和群分配成4个 ence Companion. S.1. ]: ACM Press, 2012: 591 子种群,子种群个体规模数为50,CGP运行方式为个体规模为[6] LOPES H S. Genetic programming for epileptic pattern recognition in 200的中行计算,并行计算的加速比定义为在达到某一特定适 electroencephalographic signals J]. Applied Soft Computing 应度值下完成串行计算与完成并行计算所用时间的比值,实验 2007,7(1):343-352 [7 CUIBUS O P, LETIA T S. Genetic programming synthesis of discrete 中选择适应度值为0.95。运行结果如表1所示。 event controllers applied to urban vehicle traffic control[ C|//Proc of 表1CGGP与CGP性能对比 IEEE International Conference on Automation Quality and Testing Ro- 运行方式适应度运行时间/s加速比 botics.[S1. 1: IEEE Press, 2012: 79-84 1.00 [8. MIKKILINENI R. Architcctural resiliency in distributed computin CGGP 7.9 4.59 [J1. International Journal of Grid and High Performance Com 从表1可以看出,采用串行方式的CGP,在增加种群个体 puting,2012,4(4):3751 规模的情况下并不能有效地提高搜索效率;同时,CGP计算所[9 [9 LIU Jun, WANG En-ZC, ZHONG Qiao-jian, et al. An inframarginal a 消耗的时间要大大高于CGGP所消耗时间;在达到相同适应度 nalysis bascd rcsourcc allocation method in distributed computing []//Proc of International Symposium on Parallel and Distributcd 下CCCP甚至可以获得超线性加速比。 Processing with Applications. [S 1]: IEEE Press, 2010: 220-223 当分别设定CCP与CGCP最大进化代数为3000时,每组[10]郝艳,李祖枢.-种孜进的遗传規划算法[J].重庆理工大学学 实验进行10次取平均值。适应度的变化曲线如图5所示。 报:自然科学版,2011,25(4):74-78 I1 ALBA E, TOMASSINI M. Parallelism and evolutionary algorithms [J]. IEEE Trans on Evolutionary Computation, 2002, 6(5) GGP CGP [12 FERNANDEZ F, TOMASSINI M, SANCIIEZ J M. Experimental 5+… study of isolated multipopulation genetic programming[ C]//Proc of →·甲… the 26th Annual Contjerence of the IEEE Industrial Electronics Socie y.[S.1.」: IEEE PIess,2000:2672-2677 [13 MATSLMURA T, NAKAMURA M, OKECII J, et al. a parallel and distributed genetic algorithm on loosely-coupled multiprocessor sys- lens[J. IEICE Trans on Fundamentals of Electronics, Com munications and Computer Sciences, 1998, 81(4): 540-546 达化代数 [14]KOKKINOS L, MARAGOS P. Nonlinear speech analysis using models 图5CGP与CCCP收敛曲线 for chaol ic syslems[J. IEEE Trans on Speech and Audio Pro 图5显示了CGP与CGP适应度变化由线。从图中可以 cessing,2005,13(6):1098-1109 看出,相同的进化代数下,后者的进化效果始终优于前者。表151N45A,HFMA, C SHARRY, 11. Nolinear spee:n 明CCP的个体规模虽然大于CGGP,但是绎过一定的迭代次数 nalysis al gorithms mapped to a standard metric achieve clinically quantification of average Parkinson's disease symptom severity[J] 后造成种群中个体间差异性减小,使种群失去多样性。而CG- nal of the Royal Society Interface, 2011, 8 (59): 842-855 GP采用的种群隔离方式,能有效地避免种群优良个体的丢失,[16] WU Xiao-jm, YANG Zhar-hong. Nonlinear speed 进而获得质量更高的解。 based on genetic programming[ J]. Applied Soft Computing, 2013 13(7):33143323

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