【摘 要】
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为克服组合优化问题在单机模式下求解存在的时间复杂度和空间复杂度上的缺陷,借助并行计算框架Spark,将萤火虫种群进行划分,各子群并行进行局部最优解的构造并进行结果共享,从而获得全局最优解.通过TSP问题求解进行验证,实验结果证明改进算法具有可行性,并与Hadoop环境下同等实验条件的运行时间进行对比,证明了改进算法运行效率高于Hadoop环境下10倍以上.
【机 构】
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山西铁道职业技术学院智能控制系,山西 太原030013;山西云时代技术有限公司,山西 太原 030600
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为克服组合优化问题在单机模式下求解存在的时间复杂度和空间复杂度上的缺陷,借助并行计算框架Spark,将萤火虫种群进行划分,各子群并行进行局部最优解的构造并进行结果共享,从而获得全局最优解.通过TSP问题求解进行验证,实验结果证明改进算法具有可行性,并与Hadoop环境下同等实验条件的运行时间进行对比,证明了改进算法运行效率高于Hadoop环境下10倍以上.
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