基于Spark的人工蜂群改进算法
来源：计算机应用杂志2017年第7期北京时间：
作者：翟光明, 李国和, 吴卫江, 洪云峰, 周晓明, 汪静
单位：1. 中国石油大学(北京) 地球物理与信息工程学院, 北京 102249;2. 中国石油大学(北京) 油气数据挖掘北京市重点实验室, 北京 102249;3. 石大兆信数字身份管理与物联网技术研究院, 北京 100029
摘要：针对人工蜂群（ABC）算法求解组合优化问题时效率低的问题，提出了基于Spark云计算框架的并行ABC改进算法。首先，将蜂群划分为子蜂群并将蜂群构造为弹性分布式数据集，子蜂群使用广播机制交换优秀个体；然后，采用一系列转换算子，实现蜜蜂寻找解过程的并行化；最后，用万有引力质量计算代替轮盘赌概率计算，减少计算量。通过旅行商问题（TSP）求解说明了算法的可行性。实验结果表明：对比标准ABC算法，所提算法加速比最大达到3.24；对比未改进的并行ABC算法，该算法收敛速度提高约10%。所提算法在复杂问题求解方面优势更加明显。
关键词：人工蜂群算法,Spark,并行,万有引力算法,旅行商问题
基金资助：国家863计划项目（2009AA062802）；国家自然科学基金资助项目（60473125）；中国石油（CNPC）石油科技中青年创新基金资助项目（05E7013）；国家重大科技专项子课题（G5800-08-ZS-WX）；中国石油大学（北京）克拉玛依校区科研启动基金资助（RCYJ2016B-03-001）。
