基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法

凌海峰; 刘超超

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基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法

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传统蚁群优化聚类算法在处理大规模数据时存在内存不足,不能体现蚁群算法的并行优势,无法处理分布式数据等问题.为此,提出一种并行蚁群优化聚类算法.通过借鉴搜索空间复制和搜索空间分块的思想,解决大数据处理问题,逐行读取信息素和数据,避免当数据规模过大时,将信息素一次性读入而造成内存不足的风险.实验结果表明,该算法在处理大规模数据时具有较好的可扩展性和较高的加速比.

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来源
《计算机工程》 |2015年第8期|168-173|共6页
作者
凌海峰; 刘超超;
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作者单位

合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;

合肥230009;

合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;

合肥230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
大数据; MapReduce计算框架; 聚类算法; 蚁群; 并行算法;

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