吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (05): 1210-1214.doi: 10.7964/jdxbgxb201305010

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基于云计算的蚁群算法求解城市路网最短路径

杨庆芳1,2, 梅朵2, 韩振波3, 张彪2   

  1. 1. 吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室, 长春 130022;
    2. 吉林大学 交通学院, 长春 130022;
    3. 天津市河西区科学技术委员会, 天津 300202
  • 收稿日期:2012-08-24 出版日期:2013-09-01 发布日期:2013-09-01
  • 通讯作者: 梅朵(1985- ),女,博士研究生.研究方向:云计算,交通诱导.E-mail:meiduo059@163.com E-mail:meiduo059@163.com
  • 作者简介:杨庆芳(1966- ),女,教授,博士生导师.研究方向:智能交通运输系统.E-mail:yangqf@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    "863"国家高技术研究发展计划项目(2012AA112307).

Ant colony optimization for the shortest path of urban road network based on cloud computing

YANG Qing-fang1,2, MEI Duo2, HAN Zhen-bo3, ZHANG Biao2   

  1. 1. State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022, China;
    2. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022, China;
    3. Municipal Science and Technology Commission of Hexi District, Tianjin 300202, China
  • Received:2012-08-24 Online:2013-09-01 Published:2013-09-01

摘要:

为了解决在求解城市路网最短路径时遇到的数据量大的问题,提出了基于云计算的蚁群算法。该算法结合了模拟退火算法,在弥补蚁群算法缺点的同时,与MPI并行蚁群算法相比,随着节点数的增加运行速度明显加快。

关键词: 交通运输系统工程, 城市路网, 最短路径, 云计算, 蚁群算法

Abstract:

In order to solve the problem of large amount of data encountered in solving the shortest path of urban road network, in this paper, an ant colony optimization algorithm based on cloud computing is proposed. The algorithm combines the simulated annealing algorithm, to compensate for the shortcomings of the ant colony algorithm. Compared to Message Passing Interface (MPI) parallel ant colony algorithm, with the increase in the nodes the running speed of the proposed algorithm is accelerated noticeably.

Key words: engineering of communications and transportation system, urban road network, shortest path, cloud computing, ant colony optimization

中图分类号: 

  • U491.2

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