采用类遗传算法实现任务分布问题

本文提出了一种类遗传算法QGO（Quasi Genetic Operator）,用于解决传统遗传算法CGA（Canonical Genetic Algorithm）搜索效率较低的问题。文中最后论述了用该算法解决异构机群系统中的任务分布问题的可能性。     

基于NSGA-Ⅲ算法的多无人机协同航迹规划

当多架无人机协同作战时,需要进行协同航迹规划,以提升任务成功率.将协同航迹规划中的约束转换为多个目标后,对NSGA(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)-Ⅲ算法与势场蚁群算法进行融合设计.算法首先对地图进行势场构建,使距离障碍物较近的节点不易被选择,并且引导搜索方向.然后对航迹代价、空间协同约束和时间协同约束进行数学建模,转换为数值指标,并设置为NSGA-Ⅲ算法的多个目标.对NSGA-Ⅲ算法设计了临界层选择方法和进化算法等.最后在二维和三维栅格地图中,改进NSGA-Ⅲ算法利用各种群为各无人机搜索出期望的航迹.仿真实验表明,规划所得到的各无人机航迹安全且代价较小.     

基于改进模拟退火的多星任务规划方法

多星任务规划是一个多任务冲突、多资源约束的优化问题。随着卫星数量的日益增多,其地位越来越重要。针对该问题,综合蚁群算法的反馈特性和模拟退火算法的局部搜索特性,设计了一种基于知识的改进模拟退火算法。并对知识定义、知识更新规则和任务冲突处理策略做了详细描述。仿真表明算法在性能上比遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACO)均有一定的优势,证明了改进模拟退火算法的有效性。     

基于合作协同进化算法的航迹冲突解脱研究

为解决基于航迹运行(Trajectory Based Operation, TBO)模式下大规模航迹战略冲突解脱问题,建立了综合考虑最小化冲突数量和航迹调整成本的双目标优化模型.设计了基于超体积指标的多目标合作协同进化算法(Indicator-based Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutionary Algorithm, IBCCMOEA)进行模型求解,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行子种群优化.同时,设计了自适应遗传算子加快算法收敛速度.分别采用中国航路网络繁忙时段442架和1 014架航班历史飞行数据进行仿真验证,将所提算法与NSGA-II,基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)以及多目标合作协同进化算法(Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutio...     

网格计算中基于任务优先级的负载均衡算法

任务调度是网格计算研究的核心问题之一,任务调度策略的好坏将直接影响网格系统的性能.在对已有启发式任务调度算法进行分析比较基础上,针对于网格计算中的高吞吐率应用的任务调度问题,提出了一种综合考虑资源节点性能度量和任务优先级的负载均衡的启发式任务调度算法.进行了仿真实验,在任务完成时间和系统吞吐率二个方面与传统的Min-min算法、Max-min算法和Sufferage算法进行比较.仿真结果表明该算法不但可以减小任务总的完成时间,而且可以提高系统的吞吐率,更适用于高吞吐率应用任务调度问题的解决.     

关于协方差矩阵不可逆时MARKOWITZ模型的求解问题

将遗传算法(Genetic Algorithm)引入证券组合理论,设计一套求解MARKOWITZ模型的新算法,解决了MARKOWITZ模型中协方差矩阵不可逆时的求解问题.     

基于免疫算法的电子商城软件系统测试用例生成

本文提出了一种基于免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）的电子商城软件测试用例生成模型（Model ofTest Case Generation of EM Software,简称MTCGES）,并详细地介绍了IGA算法的基本思想。通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在电子商城软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性。     

基于BGSA和ELM的垃圾邮件检测

提出了一种新的垃圾邮件检测方法。该方法采用二进制万有引力搜索算法(Binary Gravitational Search Algorithm,BGSA)提取关键特征,使用极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)作为分类器进行垃圾邮件分类。收集了2014年6 000封电子邮件,比较BGSA与其他启发式优化算法,结果表明BGSA的分类性能优于GA(Genetic Algorithm)和BPOA(Binary Particle Optimization Algorithm)。     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

网格协同设计环境下基于资源负载均衡策略的任务调度优化模型及其算法

为了解决协同环境中的冲突问题,设计了一种基于现代协同设计系统的网格仿真模型,并结合免疫克隆算法和遗传算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和遗传克隆负载均衡算法.仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中.     

一种面向动态异构多处理器的任务调度算法

提出了基于遗传算法的面向动态异构多处理器的调度算法(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA),该算法利用连续的多个调度时间片完成遗传算法的迭代计算,在保证计算效率的同时获得较好的调度结果,从而为每个应用选择符合其计算特性的处理器内核.仿真实验表明,本文算法在4核、8核和16核的平台上相比较于经典的匈牙利算法ED2仅分别增加了0.4%,1.1%和1.3%,新的调度算法相比于匈牙利算法和Local调度算法具有更好的调度效果及更好的动态适应性.     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后，结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题，并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究，并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

分布式环境下任务调度模型研究

由于任务调度算法的优劣直接影响到整个分布式计算系统的性能,在将具体的任务调度策略应用于实际系统之前,应首先利用相应的模型对其性能进行分析,以便找出任务调度优化算法．总结了分布式环境下的任务调度模式,利用时间Petri网建模技术,构建了分布式环境下几种典型的任务调度模型,并对任务调度模型的特点进行了分析．在此基础上,利用CORBA技术给出了模型的模拟实验方案．由于所给出的任务调度模型具有良好的对称性,能够容易地将其扩展为具有Ⅳ个计算结点的任务调度模型,为实现、模拟和分析具体的任务调度算法打下了基础．     

基于自适应遗传算法的网格任务调度优化

针对传统任务调度算法效率较低、资源负载不平衡等缺点,基于遗传算法,考虑现代网格系统异构性和动态性的特点,提出一种有效的交叉概率和变异概率自适应更新方法,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度.仿真实验表明,改进后的遗传算法在进化速度上有明显提升,可较好地处理网格任务调度问题,提高任务调度效率,降低资源负载的不平衡性.     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用

蚁群算法和遗传算法都属于仿生型优化算法,是解决调度问题的强有力的工具。本文针对多目标车间调度问题提出了一种多种群蚁群算法和遗传算法想结合的算法,算法的第一部分用多种群蚁群算法求得各个目标函数的最优解,第二部分把求得的解作为遗传算法的初始种群求得多目标问题的Pareto最优解。仿真结果,该算法有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

基于并行处理系统的一种新的任务调度算法

提出了在计算机并行处理系统中的一种新的任务调度算法,该算法利用遗传算法思想对加权最少连接算法的任务调度方案进行了改进,弥补了加权最少连接算法的不足,并增加了动态控制功能,较好地解决了N个处理机的任务分配问题.实验结果表明:改进后的W LCGA算法优于普通遗传算法和加权最少连接算法.     

改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型

为解决当前调度模型存在的局限性, 以更好完成网格环境下的任务调度目标, 结合网格任务调度的NP(Non-deterministic Polynomial)问题特点, 提出了改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型。首先以网格任务完成时间作为调度优化指标, 然后采用蛙跳算法找到最优的网格任务调度方案, 并对蛙跳算法存在不足进行改进,以改善算法工作性能, 最后在网格仿真平台GridSim 上进行性能验证分析。实验结果表明, 改进蛙跳算法可较好完成网格任务调度, 缩短了任务完成的时间, 资源负载更加均衡, 而且性能明显要优于其他算法。     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。     

基于穿越路径和分代调整的依赖任务的GS优化算法研究

摘 要:分代算法（GS）是面向DAG任务图的有效调度方法。但GS算法在分解任务图时只考虑任务间的偏序约束关系,没有考虑任务划分可能对整体调度时间的影响。另外,其局部调度使用已有的独立调度算法,仅考虑任务子集的完成时间,缺乏全局优化能力。为此,提出一种基于GS改进的GA-DLTPF算法。在GS分代的基础上进行分代调整,并基于“穿越路径”的概念,实现了最长穿越路径优先的局部调度策略。仿真实验表明,改进后的算法调度性能优于OGS算法。