Behovet av att förbättra skalbarheten hos genetiska algoritmer (GAs) har motiverat forskningen om parallellgenetiska algoritmer (PGA) och olika tekniker och metoder har använts. Hadoop MapReduce representerar en av de mest mogna teknikerna för att utveckla parallella algoritmer. Baserat på det faktum att parallella algoritmer introducerar kommunikation overhead är syftet med detta arbete att förstå om, och möjligen när, de parallella GAs-lösningarna med Hadoop MapReduce visar bättre prestanda än sekventiella versioner när det gäller utförandetid. Dessutom är vi intresserade av att förstå vilken PGA-modell som kan vara mest effektiv bland de globala, rutnäts- och ömodellerna. Vi utvärderade empiriskt prestandan hos dessa tre parallella modeller med avseende på en sekventiell GA på ett programvarutekniskt problem, utvärdering av exekveringstiden och den uppnådda hastigheten. Vi analyserade också beteendet hos de parallella modellerna i förhållande till de overhead som produceras genom användning av Hadoop MapReduce och GAs beräkningssatsning, vilket ger ett mer maskinoberoende mått på dessa algoritmer. Vi utnyttjade tre problemfall för att differentiera beräkningsbelastningen och tre klusterkonfigurationer baserade på 2, 4 och 8 parallella noder. Dessutom uppskattade vi kostnaderna för genomförandet av experiment på en potentiell molninfrastruktur, baserat på prissättningen för de stora kommersiella molnleverantörer. Den empiriska studien visade att användningen av PGA baserad på ömodellen överträffar de andra parallella modellerna och den sekventiella GA för alla berörda instanser och kluster. Med hjälp av 2, 4 och 8 noder uppnår ö-modellen en genomsnittlig hastighetsökning över de tre datauppsättningarna på 1,8, 3.4 respektive 7,0 gånger. Hadoop MapReduce har en uppsättning olika begränsningar som måste beaktas under utformningen och genomförandet av parallella algoritmer. Omkostnaderna för datalager (t.ex. HDFS) åtkomster, kommunikation och latens kräver lösningar som minskar datalagerverksamheten. Därför är ömodellen mer lämplig för PGAs än den globala och rutnätsmodellen, även i fråga om kostnader när den utförs på en kommersiell molnleverantör.
Ferrucci, Salza och Sarro REF föreslog en parallellgenetik på Hadoop MapReduce-plattformen baserad på tre modeller, nämligen de globala, rutnäts- och ömodellerna, de användes som ett referensproblem, programvaruteknik problemet med att konfigurera Support Vector Machines (SVM) för interrelease fel förutsägelse.
Using Hadoop MapReduce for Parallel Genetic Algorithms: A Comparison of the Global, Grid and Island Models
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}