混合蛙跳算法应用及仿真研究
混合型蛙跳算法及其应用研究
混合型蛙跳算法及其应用研究许金元【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)8【摘要】To improve the ability of frog-leaping algorithm to solve function optimization problems, proposed a novel efficiently shuffled frog-leaping algorithm. In order to test and verify the ability of proposed algorithm for solving the function optimization problems, compared the performanfce of proposed algorithm with simple frog-leaping algorithm. The experimental results show that calculation result and the convergence speed of proposed algorithm of ESFLA ares superior to simple frog-leaping algorithm, so the proposed algorithm is more suitable for solving complex unconstrained optimization problems.%为了提高蛙跳算法求解无约束连续优化问题的能力,提出了一种改进型混合蛙跳算法.为验证该算法求解函数优化问题的高效性,将其与基本蛙跳算法进行比较实验,结果表明该算法的解精度及收敛速度均优于基本蛙跳算法,更适用于求解复杂的无约束连续优化问题.【总页数】3页(P2835-2837)【作者】许金元【作者单位】湖南机电职业技术学院,长沙410151【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.混合型蚁群算法及其应用研究 [J], 许梁海;倪志伟;赖大荣2.和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究 [J], 肖文显;王俊阁;马孝琴3.混合型神经网络模型算法和应用研究 [J], 周金荣;黄道4.基于混合蛙跳算法的灌溉制度寻优应用研究 [J], 康立军;张仁陟;吴丽丽5.基于蚁群算法和蛙跳算法的云计算资源调度算法 [J], 郭琪瑶;朱范德因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用
ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｔａｎ ｎｇ Ｔｈ ｅ ｔ ｅ ｆｔ ｅ ｓｘ ｓ ｅ ｃ ｍｏｉ ｎ ｒ ｘ ｒ ｃｅ ｎｄ ｒ ｃ ｇ ｚ ｄ． ｅ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｒ ｉ ｉ ． ｅ ｆ ａｕｒ ｓ ｏ ｈ ｉ ｐ ｅ ｈ ｅ ｔｏ ｓ ａ ｅ ｅ ｔａ ｔｄ ａ ｅ ｏ ｎｉｅ Ｔｈ ｒ
ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ， ｎ ｈ ｅｗｏ ｋ ｃ ｎ ｃ ｎ ｅ ｇ ａ ｔ Ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ａ ａ ｉ ｔ ｆ ｔ ｅ Ｂ ＲＢ ｎ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｏ ｖ ｒ ｅ ｆ ｓ． ｈ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｃ ｐ ｂｌ ｙ ｏ ｈ Ｐ， Ｆ ａ ｄ ｉ ｉ
Ｓ Ｌ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ Ｓ４． ％ ｂ ｔ ｒ ｔ ａ ｈ ｔｏ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｒ ｎ ． ％ ｂ ｔ ｒｔ ａ ｈ ｔｏ Ｆ Ａ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ ｉ ７ ｅｔ ｈ ｎ ｔ ａ ｆ Ｂ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｄ ４ ３ ｅ ｅｔ ｈ ｎ ｔ ａ ｆ ｅ
第３ ５卷 第 ５期 ２１ ０ １年 １ ０月
南 京理 工大 学学报
Ｊｕｎｌ ｆ ａｊ ｇＵ ｉ ｒｉ ｆ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌ ｙ ｏｒａ ｏ ｎｉ ｎｖ ｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ Ｎ ｎ ｅ ｔ Ｓｅ ｏ
Ｖｏ ． ５ １Biblioteka ３ Ｎｏ ５ ． Ｏｃ ．２ ｔ ０１１
摘 要 ： 该文将混合蛙跳算法（Ｅ Ａ） Ｓ Ｌ 优化方法应用于人工神经网络训练中， ６种语音情感进 对
基于混合蛙跳算法的聚类问题研究
ｃ ｎ ｅｇｎ ｅｓ ｅｄ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｐ ｅ ．Ｔ ａ ｉ ｏ ａ ｌｏ ｉ ｍ ｘｓｉ ｇ ｌｗｅ ｌ ｓｅ ｎ ｌ ｓ ｒｐ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ｓ ｗ ｒ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｐ ｅ ｒ ｄｔ ｎ ｌａｇ ｒｔ ｅ ｉ ｎ ｏ ｒ ｃｕ ｔｒ ｇ ｃｕ ｔ ｒ ｃｓｏ ｎ ｌ ｅ ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅ ｓ ｅ ｄ ｉ ｈ ｔ ｉ ｅ ｏ ｉ ｓ ｏ ｔｏ ｎ ｓ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｆｒ ｒ ｈ ｆ ｅ ｒ ｇ ｌ ａ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｏ ｖ ｈ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ｐ ｏ ｌｍ ，ｂ ｈ ｓ ｆｔｅ ２ ｄ ｈ ｒ ｍｉ ｇ ，ｔ ｉ ａ ｅ ｕｓ ｏｗａｄ ｓ ｕ ｄ ｆ ｅ ｐ ｎ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｓ ｌｅ ｔｅ ｃｕ ｔ ｒ ｒ ｂｅ ｃ ｌ ｏ ｉ ｎ ｙｔｅｕ ｅｏ ｈ ｓ ａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｍａ ｅ ｐ ｘ ｌ ｆａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｔ ｔ ｃ ｕ ｅ ｆ ｇ ｉｄ ｖｄ ａ ，ｄ ｓ ｎ ｔ ｅ ｆ ｇ ｅ ｏｕ ｉ ｎ ｔ ｒｅ ｕ ｃ ｉｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｃ ａ ｅ ｎ ｉ ｇ ｉｅｓ ｅ ｔｒ ｘ ｒｃ ｉ ｏ ｓｒ ｔ ｒ ｒ ｎ ｉｉ ｕ ｌ ｅ ｉ ｈ ｒ ｖ ｌ ｔ ａ ｇ ｔｆ ｎ ｔ ｎ ｈ ｏ ｕ ｏ ｇ ｏ ｏ ｏ ｆ ｇ ｌ ｃ ｔ ｎ ｕ ｄ ｔ ｇ ｓ ａ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｎ ｍｂ ｒ ，ｇ ａ ｈ ｃ ｏ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅｖ ｌ ｉ ｆｔｅ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｐ ｏ ｌｍ． ｒ ｏ ａｉ ｐ ａｉ ｔ ｔｇ ｏ ｏ ｎ ｒ ｙ ｎ ｈ ｏ ｇ ｈ ｕ ｅｓ ｒ ｐ ｉ ｓｔ ｒ ｖ ｈ ａ ｉ ｔ ｏ ｌ ｓｅ ｉ ｒｂ ｅ ｄｙ ｈ ｎ
ＷＡ Ｇ Ｂ —ａ， Ａ Ｇ Ｓ ｕｙｎ ， Ｎ ｏｋ ｉ Ｙ Ｎ ｈ —ｉｇ ＷＡＮ ｕ ｎ —ｉｏ Ｆ Ｎ ａ ， Ｉ ｉ ｕ ｎ Ｇ Ｇ ａ ｇｂａ ， Ｅ Ｇ Ｆ ｎ ＪＡ Ｚ－ ａ ｊ
求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法
收稿日期:2008210206;修回日期:2008212224 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674108,60574075) 作者简介:赵鹏军(19792),男,陕西渭南人,硕士,主要研究方向为最优化理论与方法、智能计算及其应用等(pengjunzhao @t );刘三阳(19592),男,陕西西安人,教授,博导,博士,主要研究方向为最优化理论及其应用、信息网络的算法与性能优化、非光滑/非线性分析等.求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法3赵鹏军1,2,刘三阳2(1.商洛学院数学与计算科学系,陕西商洛726000;2.西安电子科技大学理学院,西安710071)摘 要:针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。
该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中,修正了其更新策略,从而维持了子群的多样性。
实验仿真结果表明,改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度,有效地避免了SF LA 的早熟收敛问题,从而改善了对复杂问题的搜索效率,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。
关键词:混合蛙跳算法;智能优化;复杂函数中图分类号:TP301.6 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0722435203doi:10.3969/j .issn .100123695.2009.07.009Shuffled fr og leap ing algorith m for s olving comp lex functi onsZ HAO Peng 2jun1,2,L I U San 2yang2(1.D ept .of M athe m atics &Co m putational Science,Shangluo U niversity,Shangluo Shannxi 726000,China;2.School of Science,X idian U ni 2versity,X i ’an 710071,China )Abstract:Basic shuffled fr og leap ing algorith m (SF LA )easily trapped int o l ocal op ti m a and had a sl ow convergence s peedwhen it was used t o address comp lex functi ons,in order t o overcome the shortcom ings,this paper p r oposed an i m p r oved SF 2LA.The p r oposed algorithm integrated the attracti on 2repulsi on mechanis m in the field of bi ol ogy int o SF LA and modified upda 2ting strategy,and thusmaintains the subpopulati on diversity .Experi m ental results show that the p r oposed SF LA enhances con 2vergence vel ocity and avoids p re mature convergence effectively,i m p r oving the efficiency of search for comp lex functi ons .A l 2s o,nu merical results de monstrate the effectiveness and r obustness of the i m p r oved SF LA.Key words:shuffled fr og leap ing algorith m (SF LA );intelligent op ti m izati on;comp lex functi ons 在大自然中,某些物种在它们漫长的进化过程中所形成的生存方式和觅食行为为人类解决某些问题带来了新的启发。
蛙跳算法
（三）混洗蛙跳算法研究许多研究人员致力于研究模拟生物群体活动，并且取得很多研究成果。如鸟群算法、鱼群算法都是模拟生物在群体活动中表现出的行为。在寻找食物过程中，群体中个体可以从其他个体上获得经验；但是在资源难以预测分布时，这种群体行为就具有决定性意义。正是基于种群间信息互享这一思想，使混洗蛙跳算法具有理论基础。这一理论的发展方向主要有：（1）个体研究小组采用不同的方法解决相同问题；（2）一些研究人员提出新的方法，并且与其他的方法进行对比；（3）大型的团队可能改变一些规范标准。但是这些研究人员有共同的研究特点都是从其他的设计中获得更好信息，反复逐步提高技术。
2.模因与基因的比较。Meme和Gene之间也具有很有相似的特点，如建立可能解，通过某种策略选择可能解，与其他的解相结合产生后代等。Meme和Gene的最根本的区别是在群体中采用不同的传播机制。在种群中通过选择Meme增强种群间的交流能力（如混合蛙跳算法中的青蛙个体）。而选择gene是为了繁殖后代。（1）Meme进化更具有灵活性，能在种群中任意个体之间进行传播策略；Gene仅可以在具有亲缘关系的个体之间进行信息传递。（2）进化速度不同。由于Gene在N代中传递，所以需要更多的时间进行传播。而meme仅需要分级速度传播。（3）变异率不同。在神经网络系统中，Meme更容易产生变异。而以双螺旋稳定结构为基础的染色体中，Gene的变异率会很低。综合以上的分析，得出结论是以Meme为传播单元比以Gene的传播速度快。
蛙跳步长更新：Si=rand()×(Pb-Pw)（1）位置更新：Pw(k+1)=Pw(k)+Si（2）Smax≥Si≥-Smax，其中rand()∈[0，1](k=1，2，?，n)，S是最大步长。如果计算后新的解较优，则用其替代最差个体。并且通过求全局最优解Pg。如果得到的解没有改进，那么随机生成新解取代所求个体的解，算法继续迭代直至迭代次数完毕。混洗蛙跳算法的参数：青蛙群体数P，族群数m，混合操作前族群内更新代数和混合迭代次数。3.算法流程随机产生P solutions(individuals);For each individuali E P:Sort the whole population P in descending order of theirfitness;根据每个个体的适应度按降序排列Divide the population P into m memeplexes;For each memeplex;Determine the best and worst individuals;Improve the worst individual position using Eqs.1 and2;Repeat for a specific number of iterations;End;Combine the evolved memeplexes;Sort the population P in descending order of theirfitness;Check if termination=true;End;
求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用
吉 林 大 学 学 报 (信 息 科 学 版) Journal of Jilin University ( Information Science Edition)
文章编号:1671鄄5896(2021)01鄄0051鄄09
Vol. 39摇 No. 1 Jan. 2021
52
吉 林 大 学 样化[8鄄9] 、 进化方式改进[10鄄13] 和算法融合[14鄄15] 等方面做了一些研究。 分析其原因主要是由 混洗蛙跳算法的分组方法与进化方式引起的。 SFLA 的分组是通过适应值降序排序后进行分组, 导致最 后一个子群的青蛙都不如之前子群中的青蛙, 而 SFLA 的进化方式是先参照子群内最优青蛙, 再参照族 群内最优青蛙, 这样最后子群的青蛙可能需要较多的进化计算, 并且最差青蛙进化公式中没有有效借鉴 族群内其他青蛙的进化信息, 导致子群易于被限制在较小的寻优空间。 元胞自动机[16] ( CA: Cellular Automata) 是依据一定演化规则在离散时间维上同步演化的动力学系统, 能通过简单的局部转换规则模 拟全局演化的复杂情况, 已广泛应用于社会、 经济和科学研究的相关领域[17鄄18] 。 目前元胞自动机理论与 智能进化算法相结合方面的研究主要有元胞遗传算法[19] 、 元胞微粒群算法[20] 、 元胞蝙蝠算法[21] 和元胞 差分进化算法[22] 等。 Elbeltagi 等[23] 通过研究得知 SFLA 在求解一些离散和连续优化问题的成功率和寻 优速度优于遗传算法、 模因算法和蚁群算法。 笔者提出基于元胞自动机的改进混洗蛙跳算法( CA_SFLA: improved Shuffled Frog Leaping Algorithm based on Cellular Automata) , 该算法利用元胞自动机的邻域结构 和演化规则保持青蛙族群内个体的多样性, 利用改进的进化方式和混沌变异方式进化青蛙个体的 3 种状 态, 进而平衡局部搜索和全局寻优的关系, 提高算法在搜索空间的寻优速度和精度。
混合蛙跳算法的最优参数研究
————————————————————————————————————————————————混合蛙跳算法的最优参数研究作者孟凯露，尚俊娜，岳克强机构杭州电子科技大学通信工程学院；杭州电子科技大学电子信息学院DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.0304基金项目浙江省基础公益研究计划资助项目（LGG18F010010）；国家自然科学基金资助项目（11603041）；浙江省基础公益研究计划项目（LGG18F010010）；广西精密导航技术与应用重点实验室开放基金资助项目（DH201714）预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第11期摘要介绍了混合蛙跳算法的最优参数选取过程。
在种群总数以及总迭代数给定的情况下，分组数、允许青蛙个体位置改变的最大步长和组内迭代数是影响混合蛙跳算法优化性能的重要参数。
不同的参数值选取会对算法的结果产生不同的影响。
对混合蛙跳算法中这3个参数的值进行选择，首先进行了参数对算法的影响分析，其次取每个参数的3个常用值，利用正交试验设计法设计三因素三水平的实验；接着设置相同的环境条件，用CEC2013实参函数测试集验证不同参数组合算法的寻优性能。
最后以最优值误差的Friedman检测的得分为评价指标，选出最优参数组合(20，5，10)，为后续算法改进及应用打下基础。
关键词混合蛙跳算法；正交试验；CEC2013评价标准；参数选择作者简介孟凯露（1993-），女，浙江诸暨人，硕士研究生，主要研究方向为智能算法；尚俊娜（1979-），女，副教授，博士，主要研究方向为通信信号处理､智能算法；岳克强（1984-），男（通信作者），讲师，博士，主要研究方向为进化计算､通信信号处理（839534673@）．中图分类号TP301.6访问地址/article/02-2019-11-029.html投稿日期2018年5月22日修回日期2018年7月18日发布日期2018年8月10日混合蛙跳算法的最优参数研究————————————————————————————————————————————————引用格式孟凯露, 尚俊娜, 岳克强. 混合蛙跳算法的最优参数研究[J/OL]. 2019, 36(11). [2018-08-10]./article/02-2019-11-029.html.第36卷第11期 计算机应用研究V ol. 36 No. 11 优先出版Application Research of ComputersOnline Publication——————————收稿日期：2018-05-22；修回日期：2018-07-18 基金项目：浙江省基础公益研究计划资助项目（LGG18F010010）；国家自然科学基金资助项目（11603041）；浙江省基础公益研究计划项目（LGG18F010010）；广西精密导航技术与应用重点实验室开放基金资助项目（DH201714）作者简介：孟凯露（1993-），女，浙江诸暨人，硕士研究生，主要研究方向为智能算法；尚俊娜（1979-），女，副教授，博士，主要研究方向为通信信号处理､智能算法；岳克强（1984-），男（通信作者），讲师，博士，主要研究方向为进化计算､通信信号处理（839534673@ ）．混合蛙跳算法的最优参数研究 *孟凯露a ，尚俊娜a ，岳克强b †(杭州电子科技大学 a. 通信工程学院; b. 电子信息学院, 杭州 310018)摘 要：介绍了混合蛙跳算法的最优参数选取过程。
混合蛙跳算法 基本原理
混合蛙跳算法基本原理
嘿，朋友们！今天咱们来聊聊超有意思的混合蛙跳算法的基本原理！
你想想啊，就好比一群青蛙在一个大大的池塘里蹦跶（这就像算法中各种可能的解）。
它们有的蹦得远，有的蹦得近，但是它们都在努力寻找最好的位置。
混合蛙跳算法呢，就是让这些青蛙们分成小组（可以类比为不同的解集群）。
每个小组里的青蛙们会一起交流，互相学习，然后各自根据学到的东西蹦一蹦（调整解）。
比如说，有一只青蛙发现旁边那只蹦得挺不错，它就会跟人家学学，也试着往那个方向多蹦一点。
然后呢，各个小组之间还会交换信息（这就像是不同解集群之间的交互）！哎呀，这多棒啊！这样就可以让大家都能知道其他小组找到的好地方，都朝着更好的方向去努力。
就好像一群小伙伴一起玩游戏，互相分享经验，然后一起进步！
那这个算法到底有啥用呢？这么说吧，假如你要规划一条最优的物流路线，那它就能帮你找到最合适的那条路，能省好多时间和成本呢！这不就像你找路的时候有人给你指了一条明路一样吗？
再比如，在设计一个复杂的系统时，它能让你快速找到最佳的参数组合。
这不就相当于有个超级聪明的助手帮你把一切都安排得妥妥当当嘛！
我觉得混合蛙跳算法真的太神奇了，就像给我们打开了一扇通往高效解决问题的大门。
它让我们能在各种复杂的情况下都能找到最好的办法，难道不是很了不起吗？朋友们，你们说呢！
观点结论：混合蛙跳算法是一种非常有创意和实用的算法，能帮助我们高效地解决各种问题，具有很大的价值和潜力。
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大数据的计算方案
举例： 中信银行信用卡中心 大数据 挑战
发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。 业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨 胀。 数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。 可扩展、高性能的数据仓库解决方案 能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析 提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动 有针对性的营销活动。
• 元数据管理，指标系统
如何管理不同种类的任务？
• 服务化，统一计算入口，可度量和控制的计算资源
快速查询，精准搜索，智能分析…
大数据的计算方案 大数据计算架构-模型
智能分析
机器学习
数据挖掘
语义搜索
……
大规模计算
分布式并行计算系统
海量数据存储
分布式文 件系统
海量结构化数据存储系统 (SQL)
海量非结构化数据存储系统 (SQL)
…
电子商务
淘宝、 ebuy移动互联
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
特种行业：航天、航空？
…
大数据的概念
报告提纲
大数据的概念
大数据的计算方案
大数据的产业未来
大数据的计算方案
大数据计算面临的主要技术问题：
需要提供一个高效稳定的存储和计算引擎 如何支撑1万、10万台以上的机群规模？
• 多集群架构，运维和管理系统
如何在一个平台上支持多个组织的多个用户进行开发？
• 多租户支持，安全隔离，权限控制
如何了解业务运行状态？
大数据的数据量
地球上至今总共的数据量：
TB
GB
EB PB
ZB
2006 年：个人用户才刚迈进TB时代； 全球一共新产生了约180EB的数据； 2011 年：数字达到了1.8ZB。
1PB （拍字节） = 2^50字节 1EB （艾字节） = 2^60字节 1ZB （泽字节） = 2^70字节
据预测： 2020 年：数据总量将会增长44 倍； 达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）。
大数据的概念
大数据的4V特征
Volume 数据量巨大
2020 年：数据总量将会增长44 倍；达到35. 2ZB（1ZB=10 亿TB）。
Variety
结构样式多样
今的数据类型早已不是单一的文本形式，订单、日 志、音频，能力提出了更高的要求
value 冗余大，有价值密度低
以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监 控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何 通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提 纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题
举例：阿里巴巴
□ 淘宝主站（2011年）： □ 数据产品（2011年） ： • 50G统计汇总结果 • 30亿店铺、宝贝浏览 • 千万量级数据查询请求 • 10亿计的在线宝贝数 • 千万量级交易笔数 • 平均20.8ms的响应时间
数据来源：阿里相关技术介绍ppt
大数据的计算方案 举例：阿里技术架构总览
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交媒体数据构成。它包括 了呼叫详细记录CDR、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过 管理文件传输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、Web文本和 点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。
海量数据处理：
大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。例如具有开放源 码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop。
大数据的概念
技术领域的挑战
1、数据库技术
传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据，急速膨胀的数据体量即将超越传统数据库的管理能 力。 如何构建全球级的分布式数据库，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数
Velocity 处理要求实时
大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB 时代，在如此海量的数据面前，处理数据的效率也 是重要的问题之一。
大数据的概念
大数据的构成
大数据 = 海量 + 复杂类型
海量交易数据：
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据，是结构化的、 通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了 解过去发生了什么。
分布式文件系统
大数据的计算方案
大数据计算的支持技术：云计算
• • • 云计算被认为是大数据计算的最有前途的技术； 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘 活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析。
大数据的计算方案
通过大数据计算，从大数据
中提取有意义的信息，是大
数据应用的终极目标。
数据采集存储技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等 数据采集 数据管理
数据储存
数据分析与挖掘（计算）
大数据的概念, 计算及产业未来
潘正祥
福建工程学院 信息科学与工程学院 2015.10.23
报告提纲
大数据的概念
大数据的计算方案
大数据的产业未来
大数据的概念
“大数据”的诞生： 进入21世纪，数据信息大发展，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。产生了“大数据” 的概念。
数据来源：阿里相关技术介数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety），在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的。
2、实时性的技术挑战：
大的数据量对目前的处理器的实时性要求；
3、数据分析技术
目前的分析技术不能适用于大数据量的分析技术；
大数据的概念
相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真