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基于Spark的自适应蚁群算法对CVRP问题的求解
文献摘要：
为解决大规模带容量限制的车辆路径问题(CVRP),提出一种基于Spark平台的自适应蚁群算法.该算法利用改进的自适应状态转移规则和动态的信息素更新策略,减轻固定参数的弊端;结合2-opt进行局部搜索优化;在Spark集群上分布式并行实现该算法,利用Spark提供的应用程序编程接口(API)实现对蚁群弹性分布式数据集(RDD)的各种操作,实现蚁群分布式计算.在标准数据集CVRPLib的实验结果表明,该算法使得大规模算例问题求解速度有显著提升.
文献关键词：
Spark;车辆路径问题;蚁群算法;2-opt;并行计算
中图分类号：
作者姓名：
徐涛;孙鉴;刘陈伟
作者机构：
北方民族大学,中国银川 750021;图像图形智能处理国家民委重点实验室,中国银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]徐涛;孙鉴;刘陈伟-.基于Spark的自适应蚁群算法对CVRP问题的求解)[J].中兴通讯技术,2022(06):95-102
A类：
CVRPLib
B类：
Spark,自适应蚁群算法,容量限制,车辆路径问题,法利,状态转移规则,信息素更新策略,opt,局部搜索,搜索优化,应用程序,API,弹性分布式数据集,RDD,分布式计算,标准数据集,问题求解,并行计算
AB值：
0.33452
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