本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的城市路網(wǎng)最短路徑遺傳算法求解　出處：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 交通運(yùn)輸工程 最短路徑 云計(jì)算 遺傳算法

【摘要】：針對(duì)城市路網(wǎng)最短路徑求解過程中計(jì)算量龐大的問題,在分析遺傳算法特征和缺陷的基礎(chǔ)上,提出了基于MapReduce的并行遺傳算法,并以長(zhǎng)春市路網(wǎng)特征數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)驗(yàn)證了該算法的有效性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于MapReduce的并行遺傳算法較傳統(tǒng)遺傳算法收斂速度快,運(yùn)行時(shí)間短;隨著并行節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加,節(jié)點(diǎn)間的通信負(fù)荷加重,因此恰當(dāng)?shù)剡x擇節(jié)點(diǎn)數(shù)尤為重要,合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)可以提高運(yùn)行效率.
[Abstract]:In order to solve the problem of huge computation in the shortest path of urban road network, a parallel genetic algorithm based on MapReduce is proposed based on the analysis of the characteristics and defects of genetic algorithm. The experimental results show that the parallel genetic algorithm based on MapReduce has faster convergence speed and shorter running time than traditional genetic algorithm. With the increase of the number of parallel nodes, the communication load between nodes increases, so it is very important to select the number of nodes properly, and the appropriate number of nodes can improve the running efficiency.
【作者單位】： 吉林大學(xué)汽車仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;吉林大學(xué)吉林省道路交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;吉林大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA112307)
【分類號(hào)】：U491
【正文快照】： 隨著城市路網(wǎng)的日漸復(fù)雜,在處理最短路徑問題時(shí),數(shù)據(jù)的處理量也日趨龐大,已有的最短路徑算法已經(jīng)無法滿足高效率、快節(jié)奏的時(shí)代要求.繼2006年Google首席執(zhí)行官Eric Schmidt提出云計(jì)算以后,越來越多的企業(yè)開發(fā)了自己的云計(jì)算平臺(tái),其中,Apache開發(fā)的Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)尤為流

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1430906