基于Hadoop双种群并行协助差分进化规划算法

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基于Hadoop双种群并行协助差分进化规划算法

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基于Hadoop双种群并行协助差分进化规划算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 研究现状	第13-18页
1.2.1 控制参数方面的研究现状	第13-14页
1.2.2 差分策略方面的研究现状	第14页
1.2.3 差分进化算法融合其他算法方面的研究改进	第14-15页
1.2.4 差分进化算法并行方面的研究现状	第15-16页
1.2.5 多种群进化方面的研究现状	第16-17页
1.2.6 双种群进化方面的研究现状	第17-18页
1.3 本文主要研究内容与结构安排	第18-21页
1.3.1 主要研究内容	第18页
1.3.2 主要创新点	第18-19页
1.3.3 结构安排	第19-21页
第二章 Hadoop并行框架	第21-30页
2.1 YARN资源管理系统	第22-26页
2.1.1 资源管理器(ResourceManager)	第23-24页
2.1.2 应用主程序(ApplicationMaster)	第24页
2.1.3 资源任务管理器(NodeManager)	第24页
2.1.4 资源抽象容器(Container)	第24-25页
2.1.5 YARN应用程序提交	第25-26页
2.2 HDFS分布式文件系统	第26-27页
2.3 MapReduce并行计算框架	第27-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章差分进化算法	第30-38页
3.1 标准差分进化算法	第30-34页
3.1.1 变异操作	第30-31页
3.1.2 交叉操作	第31-32页
3.1.3 选择操作	第32页
3.1.4 差分进化算法伪代码	第32-34页
3.2 双种群差分进化规划算法	第34-37页
3.2.1 双种群双策略进化	第34页
3.2.2 混沌重组划分	第34-35页
3.2.3 最优个体非均匀变异	第35-36页
3.2.4 算法操作流程	第36-37页
3.3 本章小结	第37-38页
第四章双种群并行协助差分进化规划算法	第38-54页
4.1 协助最优个体迁移模型	第38-39页
4.2 最优个体进化规划模型	第39-43页
4.2.1 柯西变异进化规划最优个体	第40-41页
4.2.2 高斯变异进化规划最优个体	第41-43页
4.3 算法串行模型	第43-44页
4.4 算法串行伪代码	第44-47页
4.5 算法并行模型	第47-49页
4.6 算法并行伪代码	第49-53页
4.7 本章小结	第53-54页
第五章实验参数与实验数据分析	第54-63页
5.1 实验参数	第54-56页
5.1.1 改进算法收敛精度实验参数	第54-56页
5.1.2 改进算法并行实验参数	第56页
5.2 实验数据分析	第56-63页
5.2.1 改进算法收敛精度数据分析	第56-61页
5.2.2 改进算法并行性能数据分析	第61-63页
第六章总结与展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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