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基于启发式搜索算法的并行性MapReduce框架研究

李明东,姜飞,胡昊东

Journal of Ezhou University（2019）

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Abstract
为了能够迅速在状态空间中找寻到位置目标信息,设计采用Hadoop中的并行性MapReduce框架.该数据处理框架采用的是核心层封装的MapReduce操作,通过SolutionFilter组件将待处理数据的个体与用户层对接,实现实时数据与启发式搜索算法结合在MapReduce框架上的并行性批量处理.该系统设计流程主要为集群平台及MapReduce框架的设计及其搭建、启发式搜索算法最优解的获取、TSP问题在系统平台上的处理等.启发式搜索算法通过评估得到位置参数信息,利用MapReduce框架下的并行计算方式,设计启发式搜索算法更有力的运行环境.
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