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J-GLOBAL ID：201802222610054324   整理番号：18A1194118

Apacheスパークに基づく投機的並列シミュレーションアニーリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A speculative parallel simulated annealing algorithm based on Apache Spark

著者 (4件)： Wang Zhoukai (Department of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Zhao Yinliang (Department of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Liu Yang (Department of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Lv Cuocuo (Department of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 30  号： 14  ページ： e4429  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シミュレーションアニーリング(SA)は,制約のない最適化問題を解くための有効な方法であり,機械学習とニューラルネットワークで広く使われている。今日,大規模データによる複雑な問題を最適化するために,SAアルゴリズムを大規模データプラットフォーム上に実装し,一定の高速化を得た。しかし,このような実装に対する効率は,従来のSAアルゴリズムが新しいプラットフォーム上で低い並列性でまだ実行されており,計算資源が完全に利用できないため,まだ制限されている。これらの問題のために,本論文は,アルゴリズムの並列性を拡大して,その効率を強化するために,Apache Spkに基づく投機的並列SAアルゴリズムを上げた。本論文では,まず,従来のアルゴリズムを停止する内部依存性を解析した。次に,この解析に基づいて,従来のアルゴリズムが依存性を克服して,それを同時に実行するのを助けるために,ソフトウェア三値レベルスペクトル化技術を採用した。最後に,投機機構を有する新しい並列SAアルゴリズムを提案して,Apache公園に関して実行した。実験により,大規模データ問題に対して,提案アルゴリズムは,従来のアルゴリズムを,Apache Spk上での投機なしで比較するとき,最適な並列性を達成することができることを示した。さらに,シミュレーションしたアニーリング過程の実行効率は,提案したアルゴリズムによって著しく強化することができた。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  *焼なまし ,  機械学習 ,  高速化 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *アルゴリズム ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  最適化問題
準シソーラス用語： 計算資源 ,  大規模データ ,  *並列シミュレーション ,  *Apacheモジュール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： APACHEスパーク ,  並列コンピューティング ,  シミュレーテッドアニーリング ,  スレッドレベル投機

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： APACHE ,  スパーク ,  投機