基于MapReduce的并行蚁群算法研究与实现

• 作者: 夏卫雷 王立松
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 TSP问题 MapReduce 并行优化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3504字
• 语种: 中文

摘要

蚁群算法在处理大规模TSP问题耗时较长,为解决这一不足,给出了一种基于MapReduce编程模式的并行蚁群算法.采用MapReduce的并行优化技术对蚁群算法中最耗时的循环迭代和循环赋值部分进行改进,同时运用PC集群环境的优势将具有一定规模的小蚁群分配到对应的PC机上,使其并行执行,减少运行时间.实验证明改进后的并行蚁群算法在大数据集上运行时间明显缩短,执行效率显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立松	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	64	442	11.0	19.0
2	夏卫雷	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	15	1.0	1.0