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基于Spark的并行k均值聚类模拟退火算法求解MMTSP
文献摘要：
多起点闭回路多旅行商问题是旅行商问题的扩展.针对这个问题文中提出了一种基于Spark框架的并行k均值聚类模拟退火算法.该算法首先采用k均值聚类算法将所有城市分类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的模拟退火算法对旅行商问题求解,MMTSP的解由这些类的最短路径之和计算得出.所提算法采用先聚类再执行模拟退火算法的求解策略可以极大的缩减模拟退火的搜索空间,并且由于Spark框架可以将聚类算法分好的若干类并行求解,从而更快的得到MMTSP问题的最优解.选取TSPLIB数据库中若干测试实例进行仿真实验,对求解精度和运行时间两个方面进行测试,与其他几种相关算法进行对比实验.实验结果表明,与目前FCMPGA、IPGA、IWO等算法相比,求解精度提高了5％～40％,求解效率上对比其他算法提升1～5倍,尤其在K值较大时表现更优.
文献关键词：
多旅行商问题;旅行商问题;k均值聚类;模拟退火算法
中图分类号：
作者姓名：
孙鉴;李昊;刘凇佐;刘品;陈攀;雷冰冰
作者机构：
北方民族大学计算机科学与工程学院 银川750021;图像图形智能处理国家民委重点实验室 银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]孙鉴;李昊;刘凇佐;刘品;陈攀;雷冰冰-.基于Spark的并行k均值聚类模拟退火算法求解MMTSP)[J].电子测量技术,2022(20):53-60
A类：
MMTSP,FCMPGA,IPGA
B类：
Spark,均值聚类,模拟退火算法,多起,回路,多旅行商问题,聚类算法,城市分类,问题求解,最短路径,求解策略,搜索空间,分好,若干类,最优解,TSPLIB,运行时间,IWO,求解效率
AB值：
0.21426
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