【摘 要】
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针对大规模路网路径搜索算法计算量大、耗时长、效率低等问题,采用MapReduce并行编程模型计算框架,利用网络中大量不同位置的计算机进行集群式海量数据计算,解决基于大规模路
【机 构】
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广东省智能制造研究所//广东省现代控制技术重点实验室//广东省现代控制与光机电技术公共实验室,华南理工大学土木与交通学院,华南理工大学广州现代产业技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773168);广东省科技计划项目(2016A030305001);广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项(2017GDASCX-0115,2018GDASCX-0115)~~
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针对大规模路网路径搜索算法计算量大、耗时长、效率低等问题,采用MapReduce并行编程模型计算框架,利用网络中大量不同位置的计算机进行集群式海量数据计算,解决基于大规模路网分割成若干子图并行计算问题.本文基于MapReduce构建一个新的计算框架,建立了基于子图分割的并行搜索方法,实现超大规模真实交通路网中最短路径搜索.案例分析证明:该方法能够在可接受的计算时间内提供高质量的最短路径搜索服务.
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