基于启发式搜索算法的并行性Map Reduce框架研究

作     者：李明东 姜飞 胡昊东 LI Ming-dong;JIANG Fei;HU Hao-dong

作者机构：宿州学院信息工程学院 

基　　金：2018年安徽省自然科学研究重点项目,“多维社交网络结构影响下的信息传播研究”(KJ2018A0448) 安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目(GXFXZD2016263) 安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2016337) 安徽省教育厅大学生创客实验室建设计划(2016ckjh199):多情境翻译实践创客实验室 

出 版 物：《鄂州大学学报》 (Journal of Ezhou University)

年 卷 期：2019年第26卷第3期

页      码：102-104页

摘      要：为了能够迅速在状态空间中找寻到位置目标信息,设计采用Hadoop中的并行性MapReduce框架。该数据处理框架采用的是核心层封装的MapReduce操作,通过SolutionFilter组件将待处理数据的个体与用户层对接,实现实时数据与启发式搜索算法结合在MapReduce框架上的并行性批量处理。该系统设计流程主要为集群平台及MapReduce框架的设计及其搭建、启发式搜索算法最优解的获取、TSP问题在系统平台上的处理等。启发式搜索算法通过评估得到位置参数信息,利用MapReduce框架下的并行计算方式,设计启发式搜索算法更有力的运行环境。

主 题 词：启发式搜索算法 MapReduce框架 TSP问题 遗传问题 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

D　O　I：10.16732/j.cnki.jeu.2019.03.032

馆 藏 号：203688198...