我正在使用路线距离估算大型城市网络的最后一英里交付成本。我有8000多名客户代理和100多名零售店代理,他们使用纬度/经度坐标绘制在GIS地图上。每个客户都会从最近的商店(通过路线)收到货物。目标是在该网络中为每个门店获取两个距离度量:
d0_bar:从商店到所有指定客户的平均距离
d1_bar:单个商店共有的所有客户之间的平均距离
我编写了一个启动函数,其中包含一个简单的foreach循环,可以根据按路线距离将每个客户分配到一个商店(客户有一个商店类型的参数“customer.pStore”)。此函数还将每个客户依次添加到商店代理的客户集合(“store.colCusts”;这是一个包含客户类型元素的数组列表)。
接下来,我有一个函数,它遍历store agent总体并计算上面的两个平均距离度量(d0\u bar
提前谢谢。
//for each store, record all customers assigned to it
for (Store store : stores)
{
distancesStore.print(store.storeCode + "," + store.colCusts.size() + "," + store.colCusts.size()*(store.colCusts.size()-1)/2 + ",");
//calculates average distance from store j to customer nodes that belong to store j
double sumFirstDistByStore = 0.0;
int h = 0;
while (h < store.colCusts.size())
{
sumFirstDistByStore += store.distanceByRoute(store.colCusts.get(h));
h++;
}
distancesStore.print((sumFirstDistByStore/store.colCusts.size())/1609.34 + ",");
//calculates average of distances between all customer nodes belonging to store j
double custDistSumPerStore = 0.0;
int loopLimit = store.colCusts.size();
int i = 0;
while (i < loopLimit - 1)
{
int j = 1;
while (j < loopLimit)
{
custDistSumPerStore += store.colCusts.get(i).distanceByRoute(store.colCusts.get(j));
j++;
}
i++;
}
distancesStore.print((custDistSumPerStore/(loopLimit*(loopLimit-1)/2))/1609.34);
distancesStore.println();
}
首先是一些简单的评论:
for (Store store : stores)
{ ...
使用此选项:
stores.parallelStream().forEach(store -> {
...
});
这将使用标准Java streams API并行处理存储条目。
请查看上面并发布结果。有了更多信息,可能会有更多的性能改进。
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