文本数据的可视化，其实最关键的是怎么把抽象的计算过程变得清晰好懂。Hadoop 的并行遗传算法方案，设计得挺聪明：初始种群直接从HDFS读出来，再切分成多个子种群，分给各节点去，完全就是分布式那一套思路，跑得快不说，还挺稳。

每一轮进化都用MapReduce任务来搞定，交叉、变异、选择一气呵成，这样的键值对格式，也方便在 HDFS 里来回存。用Shubert函数来评估适应度，适合做教学演示，也挺有代表性，适合初学者理解进化逻辑。

后面的优化过程也蛮直白：每轮检测是否满足终止条件，如果 OK 了就排序输出全局最优结果，直接给出最大函数值和对应变量，落地感强。伪代码那块写得也蛮清楚，建议你拿去跑一跑看看效果。

对了，相关资料也给你备好了：测试函数解析、MATLAB 求最优、还有Hadoop 框架入门，有时间可以都翻翻。

如果你正在搞分布式优化算法，不妨把这个流程改改接到你自己数据上试试，调起来其实没那么麻烦。