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云计算环境下利用改进遗传算法结合二次编码的大规模资源调度方法 被引量:9
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作者 谷南南 姚佩阳 焦志强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2390-2394,共5页
针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题,提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先,在选择复制阶段,采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数,对种群以双重标准进行筛... 针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题,提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先,在选择复制阶段,采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数,对种群以双重标准进行筛选。然后,对算法的交叉变异概率进行了自适应优化,使其自适应能力进一步提高,保证了算法尽快向最优解收敛。同时引入的收敛终止条件保证了算法尽快跳出循环。最后,在CloudSim平台上对改进遗传算法(IGA)进行了分析,实验结果表明,提出的改进遗传算法能够很好地适用于大规模资源调度,且结果优于其他几种较新的对比算法。 展开更多
关键词 改进遗传算法 云计算 资源调度 二次实数编码 匹配程度 最小任务完成时间
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基于遗传算法的多移动机器人协同调度方案 被引量:3
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作者 陈鹏慧 蔡琼 彭华顺 《微型电脑应用》 2016年第7期34-38,共5页
针对柔性制造系统(FMS)中多移动机器人的协同调度问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的协同调度优化方案。首先,将非抢占式任务和移动机器人的动作编码成一个染色体。然后,对染色体进行交叉、突变过程,以产生新染色体,并对不符合要求的染... 针对柔性制造系统(FMS)中多移动机器人的协同调度问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的协同调度优化方案。首先,将非抢占式任务和移动机器人的动作编码成一个染色体。然后,对染色体进行交叉、突变过程,以产生新染色体,并对不符合要求的染色体进行修复。再后,以总完成时间作为适应度值来评估染色体的质量,并选择下一代的母体。重复迭代过程,获得最优染色体,实现最小化任务完成时间。实验结果表明,该方案能够获得最优的调度方案,非常适用于具有制造和运输任务的机器人调度应用。 展开更多
关键词 移动机器人 协同调度 遗传算法 最小任务完成时间
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