基于改进量子粒子群的分布式并行计算框架设计

来源：计算机测量与控制杂志2014年第6期北京时间：

作者：王卫锋,田亮

摘要：为了实现用户任务在大规模计算机集群上进行高效地处理,并克服现有并行计算框架通用性不强的缺点,提出了一种基于改进量子群算法和Map-Reduce模型的通用并行计算框架;首先,对经典的Map-Reduce分布式并行计算框架以及并行计算流程进行了具体描述;然后,基于改进的量子粒子群算法设计了改进的Map-Reduce模型,在Map阶段通过多种群并行搜索并计算所有粒子适应度,在Shuffle和Sort 阶段实现粒子的排序和种群的重新划分,然后在Reduce阶段更新控制系数和粒子位置,当最优解不变时,通过混沌扰动对其进行扰动；仿真实验表明同,文中设计的基于改进量子粒子群算法和Map-Reduce模型能高效地执行任务,较传统的Map-Reduce模型具有较少的执行时间,具有很强的可行性,是一种有效的通用并行计算模型。

关键词：量子粒子群;任务;并行计算;混沌 