Simulerad glödgnings höga beräkningsintensitet har stimulerat forskare att experimentera med olika parallella och distribuerade simulerade glödgningsalgoritmer för delat minne, meddelande-passing och hybrid-parallell plattformar. MapReduce är en framväxande distribuerad datorram för storskalig databehandling på kluster av råvaruservrar; enligt vår kunskap har MapReduce ännu inte använts för simulerad glödgning. I detta dokument undersöker vi tillämpligheten av MapReduce på distribuerad simulerad glödgning i allmänhet, och på TSP i synnerhet. Vi (i) utforma sex algoritmiska mönster av distribuerad simulerad glödning med MapReduce, (ii) omedelbart mönster i MR-implementationer för att lösa ett prov TSP problem, och (iii) utvärdera lösningens kvalitet och hastighet av implementationer på ett moln datorplattform, Amazons Elastic MapReduce. Några av våra mönster integrera simulerad glödning med genetiska algoritmer. Papperet kan vara till nytta för dem som är intresserade av potentialen i MapReduce i beräkningsintensiva naturinspirerade metoder i allmänhet och simulerad glödgning i synnerhet.
I REF undersöktes också tillämpligheten av MapReduce på distribuerad simulerad glödgning (SA).
Distributed simulated annealing with mapreduce
{'venue': 'EvoApplications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}