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1.摘要

大數據的迅猛增長帶來了嚴峻的數據管理挑戰，尤其是在數據分布不均的龐大數據庫中。由于這種不匹配，傳統軟件系統的效率大打折扣，導致數據處理復雜且低效。為解決這一問題，本文提出了一種MapReduce-增強粒子群算法（MR-MPSO），MR-MPSO方法不僅有效提升了大規模數據集的管理能力，還解決了數據不平衡帶來的復雜性問題。MR框架用于處理大規模數據任務，MR-MPSO則優化map和reduce函數。

2.MapReduce-Modified Particle Swarm Optimization (MR-MPSO)

傳統基于MapReduce的優化方法在面對龐大數據處理任務時常常遇到挑戰，而PSO因其能夠在多個搜索區域之間有效導航，且在探索與開發之間取得平衡，成為一種流行選擇。結合MapReduce的可擴展性和靈活性，使其成為大數據應用的理想工具。然而，PSO在MapReduce框架中的應用面臨優化離散問題和資源分配時的困難。為此，本文提出了MR-MPSO，專為MapReduce大規模數據處理需求設計。

權重系數：
$$W(t)=W_{Start}?\left(\frac{W_{Start}??W_{End}}{\text{MaxIterations}}\right)?t$$

學習率：
$$c_1=c_{1,Start}?\frac{t}{\text{MaxIterations}}(c_{1,Start}?c_{1,End})$$
$$c_2=c_{2,Start}?\frac{t}{\text{MaxIterations}}\left(c_{2,Start}?c_{2,End}\right)$$

MR-MPSO算法主要目標是通過減少執行時間和提高吞吐量，同時保持I/O操作的一致性，從而提升MapReduce框架的性能，適應不同數據大小的需求。在傳統MR配置中參數設置經常導致低效，特別是對于具有不同數據量和I/O需求的應用程序。通過動態調整關鍵的MR參數，如減少器的數量和數據分區技術，所提出的方法克服了這些困難。優化問題定義如下：

• 目標：減少執行時間，增加I/O；
• 約束：避免數據丟失或溢出，MR設置必須在可接受的范圍內；
• 性能度量：吞吐量（MB/秒）、平均I/O速率、I/O速率標準差和總執行時間。

MR-MPSO算法通過進化迭代優化MapReduce的參數配置。每個粒子代表一個潛在的配置，初始時粒子隨機初始化，在預定義的參數范圍內搜索。每個粒子評估其位置的性能，并根據個體和全局最佳位置更新速度和位置。隨著迭代的進行，粒子不斷調整其位置，直到找到最優配置并完成MapReduce任務。

3.結果展示

4.參考文獻

[1] Diwaker C, Hasanpuri V, Gulzar Y, et al. Optimizing MapReduce efficiency and reducing complexity with enhanced particle Swarm Optimization (MR-MPSO)[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 95: 101917.

5.算法輔導·應用定制·讀者交流