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基于Spark的并行遗传算法在状态方程构建中的应用
  • ISSN号:2096-1642
  • 期刊名称:《气体物理》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:北京信息科技大学计算机学院,北京100101
  • 相关基金:国防基础科研科学挑战专题项目(TZ2016001)
中文摘要:

对状态方程参数的确定问题,提出了基于Spark的变化搜索空间的并行遗传算法。把参数确定问题转化为函数最优化问题,可以使用遗传算法求解。通过将遗传算法与Spark相结合,加快算法的计算速度。在此基础上开发了基于Spark的并行遗传算法程序,数值实验表明算法可以用来解决状态方程中参数的确定问题,且实验所得结果的精度只与实验数据的精度有关。同时实验数据表明并行的遗传算法不仅可以加快计算速度还可以提高结果的精度和稳定性。

英文摘要:

To determine the parameters of the equation of state,a parallel genetic algorithm based on Spark with changing search space is proposed. The problem of parameter optimization is transformed into function optimization problem,so that genetic algorithm can be used to solve the problem. By combining the genetic algorithm with Spark,the speed of the algorithm is accelerated. On the basis of this,a parallel genetic algorithm program based on Spark is developed. Numerical experiments show that the algorithm can be used to solve the problem of parameter determination in equation of state,and the accuracy of the experimental results is only related to the accuracy of experimental data. At the same time,the experimental data show that the parallel genetic algorithm can not only speed up the calculation speed but also improve the accuracy and stability of the results.

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期刊信息
  • 《气体物理》
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天空气动力技术研究院 中国宇航出版有限责任公司
  • 主编:李峰
  • 地址:北京市丰台区云岗西路17号
  • 邮编:100074
  • 邮箱:qtwl@vip.163.com
  • 电话:010-68192419
  • 国际标准刊号:ISSN:2096-1642
  • 国内统一刊号:ISSN:10-1384/O3
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