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时间:2018-07-13
《基于mapreduce模型的并行遗传算法的研 究及应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于MapReduce模型的并行遗传算法的研究及应用作者姓名管术阳导师姓名、职称王书振副教授一级学科计算机科学与技术二级学科计算机应用技术申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年11月TN82分类号TP30学校代码10701学号1203121731密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于MapReduce模型的并行遗传算法的研究及应用作者姓名:管术阳一级学科:计算机科学与技术二级学科:计算机应用技术学位类别:工学硕士指导教师姓名、职称:王书振副教授提交日期:2014年11月ResearchandApplicationofParallelGeneticAlgorithmsBasedon
2、MapReduceAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceandTechnologyByGuanShuyangSupervisor:Prof.WangShuzhenNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表
3、或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处,本人承担一切法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章,署名单位为西安电子科
4、技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名:导师签名:日期:日期:摘要边缘是图像最核心的属性,包含了很多有用的数据。边缘检测技术利用图像的边缘信息对图像进行分割获得目标图像,它是图像进行其它处理的基础。因此,被广泛的应用在图像分割、目标跟踪、模式识别等领域。作为一种智能优化算法,遗传算法可以对边缘检测进行优化处理。遗传算法在串行的处理数据量大、复杂度高的图像等应用时存在求解质量差、收敛速度慢等缺陷。本文研究了基于MapReduce编程模型的并行遗传算法的实现框架,以提高算法处理大量复杂数据的速度和能力。在该框架的基础上,对算法提出了一些改进,提高了问题的求解质量。本文的主要工作有:
5、(1)为了解决遗传算法存在的早熟问题,本文给出了一种改进的评估种群早熟程度的方法。该方法通过计算所有较优个体的平均适应度与最大适应度的比值来评估种群的早熟程度。与其它方法相比,该方法具有计算量小、归一化等优点。(2)利用上述评估种群早熟程度的方法,改进了并行遗传算法的迁移算子。通过评估子种群的早熟程度动态地调整子种群的迁移周期,有利于提高算法的收敛速度和解的质量。然后根据改进的并行遗传算法,设计了基于MapReduce模型的并行遗传算法框架。(3)根据高维空间中的极值点趋向于分布在空间边界处这一理论,本文给出了空间点的边界隶属度这一概念。边界隶属度反映了点的边界隶属程度,可以用来评估该点是否趋
6、近于极值点。在遗传算法的选择和变异操作中,可以根据染色体的边界隶属度动态的调整个体的交叉概率和变异概率,以提高算法的收敛性。(4)把以上给出的对并行遗传算法的改进应用到边缘检测中,实验取得了较好的检测结果,算法的处理速度得到了很大的提高。关键词:并行遗传算法,MapReduce,边缘检测,早熟收敛,边界隶属度论文类型:应用基础研究类IABSTRACTEdgeisoneofthemostcorefeaturesofimagesandcontainsalotofusefulinformationanddata.Edgeinformationtechnologyutilizesimageedgede
7、tectionforimagesegmentationtoextractthetargetimage,whichisthebasisofimageanalysis.Therefore,itiswidelyusedinimagesegmentation,objecttracking,patternrecognitionetc.AsakindofIntelligentOptimizationAlgor
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