基于Spark的并行蚁群优化算法

　　为应对大数据时代中组合优化问题的求解，基于云计算框架Spark，借助其基于内存、分布式的特定，提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集，由此给出相应的一系列转换算予，实现了蚂蚁构造解过程的并行化。通过在旅行商问题（TSP）求解的仿真实验结果说明了所提出的并行算法的可行性；并在同等实验环境下对比基于MapReduce的蚁群优化算法，优化速度提升达10倍以上。