基于MapReduce的混合蚁群算法研究

• 作者: 左勇安 蔡明
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 混合蚁群算法 MapReduce 云计算
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.10.002

摘要

传统的蚁群算法在收敛速度上较慢且容易导致局部最优解，本文提出一种基于双模式的混合蚁群算法，即在算法的每次迭代中有比例地选择其中一种模式来获得蚂蚁的最优路径，可以实现在相对较少的时间内寻找出最优路径，且避免陷入局部最优解。由于蚁群算法天然具有并行化的特性，本文将混合蚁群算法与MapReduce结合，大大缩短了算法的执行时间。实验结果表明，基于MapReduce的混合蚁群算法可以实现在相对较少的时间内寻找出较优的路径。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡明	江南大学物联网工程学院	59	712	10.0	26.0
2	左勇安	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0