典型文献
基于Spark的并行模拟退火算法求解TSP
文献摘要：
模拟退火算法是求解无约束优化问题的有效方法,但求解旅行商问题时存在精度较差、容易陷入局部最优且收敛速度慢等缺点.为了改进上述问题,提出了一种基于Spark平台的并行模拟退火算法.修改模拟退火算法的降温函数,构造旅行商问题的解空间,采用大邻域搜索技术和2-opt算子增强局部搜索能力,引入OX交叉思想增强全局搜索能力,提出交叉协同试验并行策略与Spark平台并行实现.选取若干TSPLIB数据集进行仿真实验,对求解质量和运行时间两个方面进行测试,与其他Spark框架的并行算法进行对比实验.仿真结果表明,该算法求解精度有较大的提高,求解速度上对比其他算法提升3～10倍,能够有效求解旅行商问题.
文献关键词：
并行模拟退火算法;大规模邻域算法;降温策略;旅行商问题;Spark
中图分类号：
作者姓名：
孙鉴;刘凇佐;武晓晓;巫思敏
作者机构：
北方民族大学计算机科学与工程学院 银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]孙鉴;刘凇佐;武晓晓;巫思敏-.基于Spark的并行模拟退火算法求解TSP)[J].电子测量技术,2022(04):53-58
A类：
并行模拟退火算法,大规模邻域算法
B类：
Spark,无约束优化,约束优化问题,旅行商问题,局部最优,收敛速度,速度慢,解空间,邻域搜索,opt,局部搜索,搜索能力,OX,全局搜索,协同试验,TSPLIB,运行时间,并行算法,降温策略
AB值：
0.250317
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