基于Spark计算框架的多目标优化算法实现

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摘  要：为了降低分解型算法求解大规模问题的运行时间成本，结合分解型多目标进化算法（MOEA/D）和Spark分布式计算框架的特点，提出了一个主从分布式分解型多目标进化算法（MODEA/D-RDD）。在新的方案中每个Map保存且进化一个子问题，从而通过多个Map分布式计算提高效率。测试例上的实验结果表明，在求得解集质量不明显降低的前提下，全局种群进化方案能够有效缩短求解多目标问题的计算时间。（剩余5781字）

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