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一种面向云计算虚拟机资源拓扑结构的任务调度 被引量:5
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作者 张亮 张曦煌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3738-3741,3745,共5页
针对现有云计算任务调度研究忽视虚拟机间拓扑结构的问题,提出一种兼顾虚拟机资源拓扑结构的任务调度算法。首先,建立云计算任务模型和虚拟机资源拓扑模型,然后综合虚拟机处理性能和拓扑距离两个方面,提出虚拟机—任务适应度评价函数,... 针对现有云计算任务调度研究忽视虚拟机间拓扑结构的问题,提出一种兼顾虚拟机资源拓扑结构的任务调度算法。首先,建立云计算任务模型和虚拟机资源拓扑模型,然后综合虚拟机处理性能和拓扑距离两个方面,提出虚拟机—任务适应度评价函数,计算、评价虚拟机的综合性能,将任务分配到综合性能优的虚拟机上。通过仿真实验将该算法与HEFT、DCP进行对比,实验结果表明,在考虑虚拟机间拓扑结构的情形下,面向不同类型、不同规模的任务集合,该算法比其他算法平均任务完成时间小,且具有较优的适应性。 展开更多
关键词 云计算 虚拟机 拓扑结构 任务调度 适应度评价函数
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GENETIC ALGORITHM WITH FUZZY FITNESS EVALUATION
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作者 Huang Jianjun(1105 Lab., Northwestern Polytechnical University, Xi’an, 710072)Xie Weixin (202 Lab. , School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, 710071) 《Journal of Electronics(China)》 1998年第3期254-258,共5页
Using a fuzzy estimator to evaluate the fitness of chromosomes in a genetic algorithm and adaptively training it in the evolutionary process, the genetic algorithm with fuzzy fitness evaluation is proposed to reduce t... Using a fuzzy estimator to evaluate the fitness of chromosomes in a genetic algorithm and adaptively training it in the evolutionary process, the genetic algorithm with fuzzy fitness evaluation is proposed to reduce the computation time of the algorithm. An analysis on the optimization performance of the proposed algorithm shows that it maintains good performance with its computation time saved. Finally, simulation results on design of a fuzzy controller are presented. 展开更多
关键词 FUZZY evaluation fitness function GENETIC algorithm COMPUTATION time
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基于遗传算法的水下阵列DOA估计研究
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作者 金勇 王瀛 张莉 《信息技术》 2008年第2期8-10,14,共4页
利用遗传算法研究水下阵列对目标的方位角估计问题,提出了一种新的方法证明遗传算法中的适应度函数对应于信号源的阵列流型取得极大值,采用该适应度函数的遗传算法(GA)计算量介于MUSIC算法和DML算法之间。通过计算机仿真验证,采用该适... 利用遗传算法研究水下阵列对目标的方位角估计问题,提出了一种新的方法证明遗传算法中的适应度函数对应于信号源的阵列流型取得极大值,采用该适应度函数的遗传算法(GA)计算量介于MUSIC算法和DML算法之间。通过计算机仿真验证,采用该适应度函数的遗传算法进行的DOA估计具有分辨相干目标的能力,角度分辨力高于MUSIC算法,估计偏差和均方误差在中低信噪比条件下小于MUSIC算法,与DML算法基本一致。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度函数 水下阵列 DOA估计
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一种基于置信度的代表点选择算法 被引量:1
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作者 黄云 洪佳明 覃遵跃 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第19期167-169,174,共4页
代表点选择是实现缩减数据集规模的有效途径,可以提高分类的准确率和执行效率。为此,通过引入分类置信度熵的概念,提出适应度评价函数,用于评估代表点的选择效果,以此找到最优的代表点集。该方法可与其他代表点选择方法结合,得到性能更... 代表点选择是实现缩减数据集规模的有效途径,可以提高分类的准确率和执行效率。为此,通过引入分类置信度熵的概念,提出适应度评价函数,用于评估代表点的选择效果,以此找到最优的代表点集。该方法可与其他代表点选择方法结合,得到性能更优的代表点选择方法。与多个经典代表点选择方法进行实验比较,结果表明基于置信度的代表点选择方法在分类准确率和数据降低率上有一定优势。 展开更多
关键词 置信度熵 适应度评价函数 代表点选择 k最近邻 半监督学习 遗传算法
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遗传算法在给水管网优化设计中的应用 被引量:1
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作者 包陆玖 《扬州工业职业技术学院论丛》 2010年第1期30-32,共3页
遗传算法是一种通过模拟进化过程搜索最优解的随机寻优的数学规划方法,近年来,遗传算法已经有了一些分配系统规化和设计的应用研究,并显示了较大的优越性。本文介绍了遗传算法模型设计、参数选取情况,并阐述了建立遗传算法市政给水管网... 遗传算法是一种通过模拟进化过程搜索最优解的随机寻优的数学规划方法,近年来,遗传算法已经有了一些分配系统规化和设计的应用研究,并显示了较大的优越性。本文介绍了遗传算法模型设计、参数选取情况,并阐述了建立遗传算法市政给水管网优化模型的过程。 展开更多
关键词 遗传算法 管网优化 适应度 评价函数
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基于肢体和心脏功能储备的体适能评估模型研究
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作者 杨艳 卢琼 杨琳 《自动化与仪器仪表》 2021年第3期44-46,共3页
为了提高体能适应度的量化评估能力,提出基于肢体和心脏功能储备的体适能评估模型。以最大摄氧量、最大心率HRmax、动静氧脉差、氧脉搏O_(2)P等参数为自变量,构建体适能评估的约束参数模型,采用大数据融合的方法,实现肢体和心脏功能储... 为了提高体能适应度的量化评估能力,提出基于肢体和心脏功能储备的体适能评估模型。以最大摄氧量、最大心率HRmax、动静氧脉差、氧脉搏O_(2)P等参数为自变量,构建体适能评估的约束参数模型,采用大数据融合的方法,实现肢体和心脏功能储备数据融合处理,构建体适能评估的身体机能参数数据,采用统计分析和变量特征分解的方法,实现体适能评估过程中的特征提取和信息聚类,根据肢体和心脏功能储备的信息聚类和融合结果,采用最小二乘拟合的方法,实现体适能评估。仿真结果表明,采用该方法进行体适能评估的自适应寻优能力较好,评估精度较高,提高了体适能的优化评价和决策能力。 展开更多
关键词 肢体 心脏功能 最大心率HRmax 体适能评估 肺部机能体系 运动群体
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改进遗传算法在人群行为仿真中的应用
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作者 娄银霞 《电子设计工程》 2013年第13期25-27,共3页
针对目前人群行为仿真中多目标,有约束的组合优化问题,提出了一种改进遗传算法在人群行为仿真的应用方案。通过设定特殊的数据结构、仿真过程中的各种约束规则、遗传算法中的基因编码、适应度评价函数实现了人群行为仿真。仿真实验验证... 针对目前人群行为仿真中多目标,有约束的组合优化问题,提出了一种改进遗传算法在人群行为仿真的应用方案。通过设定特殊的数据结构、仿真过程中的各种约束规则、遗传算法中的基因编码、适应度评价函数实现了人群行为仿真。仿真实验验证了该算法可以大大减少搜索空间,并能使结果达到最优。 展开更多
关键词 遗传算法 数据结构 适应度评价函数 人群行为仿真
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地图点要素注记自动配置中聚类分组的蚁群算法应用 被引量:6
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作者 周鑫鑫 孙在宏 +1 位作者 吴长彬 丁远 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2015年第8期902-908,共7页
大规模点要素注记自动配置问题是地图注记的难点之一,主要受限于时间效率和注记配置质量。针对该问题,本文首先提出一种椭圆形多方位多级注记待选方位配置方案,使其参数化、多元化。其次,结合点要素空间分布特征,提出一种以聚类分组的... 大规模点要素注记自动配置问题是地图注记的难点之一,主要受限于时间效率和注记配置质量。针对该问题,本文首先提出一种椭圆形多方位多级注记待选方位配置方案,使其参数化、多元化。其次,结合点要素空间分布特征,提出一种以聚类分组的蚁群算法,并讨论和优化核心参数,实现大规模点要素的注记快速配置。实验表明,该算法计算效率明显提升,算法性能稳定。针对注记密度在5%~30%随机分布点要素的地图,其相比传统蚁群算法算法效率提高73.2%;同时,该算法的注记结果质量比传统蚁群算法注记结果质量好,注记适应度提升8.0%。实验采用抚顺县集体土地所有权界址点数据进行验证,结果表明效率提升86.7%,且注记适应度提升14.6%。本算法适用于点要素规模大、点簇疏密变化差异大的点要素注记自动配置问题的快速求解。 展开更多
关键词 点要素注记 聚类分组 蚁群算法 注记配置方案 注记适应度评价函数
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基于免疫遗传算法的排课方法的研究
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作者 李红梅 《计算机时代》 2010年第5期44-46,共3页
在排课问题中引入免疫遗传算法,即基于免疫算法和遗传算法的优化算法,该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。针对排课问题的复杂性,给出了排课问题的数学模型并... 在排课问题中引入免疫遗传算法,即基于免疫算法和遗传算法的优化算法,该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。针对排课问题的复杂性,给出了排课问题的数学模型并提出基于免疫遗传算法的解决方案。结果表明,该算法能比较有效地解决排课问题。 展开更多
关键词 免疫遗传算法 多目标优化 排课 个体适应度评价函数
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