為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)帶時(shí)間窗車輛路徑問題（VRPTW）的實(shí)時(shí)求解要求,提出基于Spark平臺(tái)的改進(jìn)蟻群算法.在算法層面,利用改進(jìn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則和輪盤賭選擇機(jī)制構(gòu)建初始解,結(jié)合k-opt鄰域搜索進(jìn)行路徑構(gòu)建優(yōu)化,改進(jìn)最大最小蟻群算法中的信息素更新策略;在實(shí)現(xiàn)層面,利用Spark提供的API對(duì)蟻群RDD進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)蟻群分布式并行求解.在標(biāo)準(zhǔn)算例Solomon benchmark和Gehring&Homberger benchmark的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在大規(guī)模問題的求解精度和速度上有明顯提升. 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019,28(07)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]改進(jìn)的Lin-Kernighan局部搜索算法和雜交算法在旅行商問題中的應(yīng)用[D]. 吳越鐘.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3036847