Abstract-In optimeringsproblem som involverar stora mängder data, såsom webbinnehåll, kommersiell transaktionsinformation, eller bioinformatiska data, individuella funktionsutvärderingar kan ta minuter eller till och med timmar. Partikelsvam Optimering (PSO) måste parallelliseras för sådana funktioner. Men stora parallella program måste kommunicera effektivt, balansera arbete över alla processorer, och ta itu med problem som misslyckade noder. Vi presenterar MapReduce Partikel Swarm Optimization (MRPSO), en PSO-implementation baserad på MapReduce parallellprogrammeringsmodellen. Vi beskriver MapReduce och visar hur PSO kan uttryckas naturligt i denna modell, utan att uttryckligen ta upp någon av detaljerna i parallellisering. Vi presenterar en referensfunktion för att utvärdera MRPSO och noterar att MRPSO inte är lämpligt för att optimera enkelt utvärderade funktioner. Vi visar att MRPSO skalar till 256 processorer på måttligt svåra problem och tolererar nodfel.
MRPSO REF använder MapReduce-modellen för att parallellisera partikelsvetsoptimering (PSO).
Parallel PSO using MapReduce
{'venue': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}