云计算环境下并行进化神经网络的设计研究_马宁

资 源 简 介

云计算环境下并行进化神经网络的设计研究_马宁

详 情 说 明

云计算环境下并行进化神经网络的设计研究展示了如何利用分布式计算资源加速神经网络的进化过程。该研究主要探讨了三个关键技术点：首先是将传统神经网络与进化算法相结合，通过群体智能优化网络结构和超参数；其次是设计云原生并行计算框架，将种群评估任务动态分配给多个计算节点；最后提出基于容器化的弹性资源调度策略，根据进化阶段自动调整计算资源配给。

研究团队创新性地将MapReduce模型引入到进化神经网络中，使得适应度计算和选择操作可以并行执行。特别是在交叉变异阶段，采用主从式架构确保全局最优解的快速传播。实验数据表明，在相同硬件条件下，云平台上的并行实现相比单机版本可获得5-8倍的加速比，且种群规模越大加速效果越显著。

这项研究为处理超大规模神经网络进化问题提供了可行方案，其动态资源分配机制特别适合云环境的不确定性特征。未来可在多目标优化、异构计算等方面进行更深层次的探索。