基于蚁群算法优化 Hadoop 平台的计算性能，还挺有意思的一个思路。毕业论文写得比较完整，理论和实操结合得不错，尤其适合做大数据方向的同学参考。你要是对分布式优化感兴趣，可以看看这个方案怎么把蚁群算法套进 MapReduce 里，提升了资源调度效率，响应也快。

用了 Hadoop 平台的多节点环境，蚁群算法负责路径选择和任务分发，挺像物流调度的思路。思路清晰，用了不少图和流程图，读起来不费劲。实现细节也蛮实在的，不是光说概念，还写了算法伪代码和关键模块设计。

类似方向的代码资源还挺多，比如你想看看别的应用场景，可以看看蚁群算法优化电力分配问题或者物流分发优化的蚁群算法，思路都挺通用的。是和 MATLAB 结合的实现，也可以参考下，像路径优化实现这种，代码直接能跑。

建议你在用之前先熟悉下蚁群算法基本结构，像信息素更新、启发函数这些关键点，调不好参数会跑偏。代码方面，Hadoop 那部分建议搭个小集群环境测试，调试起来会方便点。

如果你是做分布式系统或者优化算法方向的，可以直接上手这个资源，理解完论文逻辑后，拿 MATLAB 或者 Python 重构都比较方便。