一种基于Spark的车辆路径规划算法优化方法

摘要

本发明公开了一种基于Spark的车辆路径规划算法优化方法。首先，单机模式下车辆路径规划算法可以在数据量小的情况下可以很好的运行。但是，当面对企业级的GB甚至TB级的业务量需求时，单机模式下会出现耗时过长，无法满足企业实时性的业务需求。本发明正是基于单机模式下的车辆路径规划算法在分布式平台Spark上进行算法的适应和优化，在适应部分着重考虑了单机模式下的算法的分布式并行和数据的同步：解集合的维护、毁灭重建策略的分布式并行化、毁灭重建比重参数的维护、迭代新解的同步更新等；在优化部分着重考虑了：工作节点之内的毁灭重建内循环和工作节点之间的迭代同步新解的外循环的调优、共享数据读写优化等。