云环境下求解大规模优化问题的协同差分进化算法.pdf

【差分进化算法】 差分进化算法(Differential Evolution，DE)是一种全局优化技术，用于解决连续函数的优化问题。该算法基于群体智能，通过变异、交叉和选择操作来逐步改进解决方案。DE的核心思想是通过个体间的差异来生成新的候选解，从而探索问题空间。 【大规模优化问题】 大规模优化问题指的是具有高维度或大量决策变量的优化问题。这类问题在实际应用中常见，如工程设计、机器学习、经济调度等。随着问题维度的增加，优化难度显著提高，传统算法往往面临计算效率下降和收敛速度变慢的问题。 【协同进化】 协同进化(Co-evolution)是一种模拟生物进化过程中物种间相互作用和竞争的优化策略。在优化问题中，协同进化可以将一个复杂问题分解为若干个相对简单的子问题，各个子问题之间相互协作，共同寻找全局最优解。 【Spark平台】 Apache Spark是一个用于大数据处理的开源计算框架，提供高效的并行计算能力。Spark支持弹性分布式数据集(RDD，Resilient Distributed Datasets)，这是一种容错的、可以在集群中并行处理的数据结构。 【SparkDECC算法】 SparkDECC（Spark-based Cooperative Coevolutionary Differential Evolution）是一种基于Spark的协同差分进化算法，用于解决大规模优化问题。它采用了分治策略，将高维问题分解为多个低维子问题，通过Spark的RDD模型并行求解子问题，最后通过协同机制整合子问题的解，得出高维问题的全局最优解。这种方法降低了算法的复杂度，提高了运行效率。 【并行计算】 并行计算是同时使用多个处理器或计算资源解决问题的方法，它可以显著提高处理大规模数据和计算密集型任务的速度。SparkDECC利用Spark的并行计算能力，加速了差分进化的运算过程。 【实验与评估】 实验在13个高维测试函数上进行，结果表明SparkDECC算法在解决大规模优化问题时表现出明显的加速效果和良好的可扩展性，验证了算法的有效性和适用性于云计算环境。 【总结】 SparkDECC通过结合差分进化算法与协同进化策略，并利用Spark的大数据处理能力，有效地解决了差分进化在处理大规模优化问题时面临的性能下降和计算时间过长的问题。这一方法为云计算环境中的复杂优化问题提供了新的解决方案，具有重要的理论价值和实际应用前景。