Abstract-Inspirerad av darwiniansk evolution, en genetisk algoritm (GA) metod är en populär heuristisk metod för att lösa svåra problem som Job Shop Scheduling Problem (JSSP), som är en av de svåraste problemen som saknar effektiva exakta lösningar idag. Det är intuitivt att befolkningsstorleken på en GA i hög grad kan påverka kvaliteten på lösningen, men det är oklart vilka effekterna är av att ha befolkningsstorlekar som är betydligt större än typiska experiment. Framväxten av MapReduce, ett ramverk som körs på ett kluster av datorer som syftar till att tillhandahålla storskalig databehandling, erbjuder stora möjligheter att undersöka denna fråga. I detta dokument genomförs en god jordbrukshävd och goda miljöförhållanden för att skala befolkningen med MapReduce. Experiment genomförs på ett stort kluster, och populationsstorlekar upp till 10 7 inspekteras. Det har visat sig att större befolkningsstorlekar inte bara tenderar att ge bättre lösningar, utan också kräver färre generationer. Därför är det tydligt att när man hanterar ett svårt problem som JSSP, en befintlig GA kan förbättras genom massivt skala upp populationer med MapReduce, så att lösningen kan parallelliseras och slutföras i rimlig tid.
Huang och Lin REF implementerade ett MapReduce-ramverk för att skala upp befolkningen för att lösa problem med schemaläggning av jobb (JSSP) med hjälp av GA.
Scaling Populations of a Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problems Using MapReduce
{'venue': '2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'journal': '2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}