基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型

主动轮廓线模型凹陷边界点的寻优属于动态优化问题,由于其复杂性,传统方法不能准确搜索到最佳边界点。若采用单一的粒子群优化算法求解,不仅耗时,而且容易陷入局部极值。针对以上问题,提出一种多种群粒子群优化算法,并将其应用于主动轮廓线模型的边界寻优过程中。该算法为每个控制点设置一个种群,各种群之间通过共享信息的方式协作寻优,从而避免采用单一PSO算法容易早熟的缺点,同时扩大了控制点的搜索区域,提高了收敛速度。将改进方法与传统方法进行了对比,实验结果证明了改进方法的有效性。     

Hadoop云平台MapReduce模型优化研究

针对Hadoop平台MapReduce分布式计算模型运行机制中的顺序制约而产生的计算资源浪费问题,从提高平台中每个执行节点的细粒度并行数据处理角度出发,结合Java共享内存多线程编程技术,对该模型进行了优化,提出一种MapReduce+OpenMP粗细粒度相结合的分布式并行计算模型。并在由四个节点组成的Hadoop集群环境下对不同规模大小的出租车GPS轨迹数据分析处理,验证该模型的性能和效率,实验结果证明MapReduce+OpenMP分布式并行计算模型确实能够提高针对大数据集的计算效率,是对Hadoop平台大数据分析处理模型有效的完善和优化。