面向大规模优化问题的基于云计算模型的协同差分进化方法研究

项目名称： 面向大规模优化问题的基于云计算模型的协同差分进化方法研究

项目编号： No.61364025

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 邓长寿

作者单位： 九江学院

项目金额： 45万元

中文摘要： 大规模优化问题的求解涉及成千上万个决策变量，一直是数值进化优化领域中的一个挑战。本项目采用"分而治之"策略，基于云计算模型和差分进化算法框架，探索大规模优化问题的求解新方法。首先，建立决策变量相关性检测模型，研究利用离散差分进化算法优化此模型，提出面向云计算模型的大规模优化问题分解方法；其次，利用云计算MapReduce编程模型，从参数控制与进化模式两个方面，研究基于云计算模型的协同差分进化模型与算法；进一步以云计算模型MapReduce的开源实现Hadoop为实验平台，以20个大规模标准测试问题为求解对象，研究云计算平台各个结点之间的协同进化机制。本项目有望揭示基于云计算模型的协同差分进化原理，为大规模优化问题的求解，建立基于云计算模型的协同差分进化求解新方法。本项目研究成果不仅可以丰富差分进化计算理论，也将推动优化理论在工程实际中的应用。

中文关键词： 大规模优化；差分进化；协同合作进化；MapReduce；弹性分布式数据集模型

英文摘要： Solving large-scale optimization problems, which involves thousands of variables, is one of the most challenging topics in numerical evolutionary optimization. Based on the model of Cloud Computing and the framework of Differential Evolution algorithm, a

英文关键词： Large Scale Optimization；Differential Evolution；Cooperative Co-evolution；MapReduce；Resilient Distributed Datasets Model