基于蚁群算法的网格资源调度策略研究

网格计算中的资源调度技术是连接网格底层和高层功能的纽带.蚁群算法作为一种成熟的分布式、启发式搜索鼢算法,其实质上是一种通过群体智能间接散布最优解信息,采用逐步收敛的方式求解最优解的算法.通过介绍蚁群算法的原理,对使用蚁群算法作为网格计算资源调度策略的可行性进行了分析,并在此基础上探讨了基于蚁群算法的网格计算资源调度的设计思路、运作流程、需要考虑的信息素更新方式等关键问题,最后给出了基于蚁群算法的网格计算资源调度总控程序.     

基于克隆算法的网格资源调度探讨

针对传统的遗传算法的网格任务调度中存在的问题,提出了一种免疫克隆算法的网格资源调度算法,仿真证明,该算法在保证调度均衡的状态下保持了较好的效率。     

网格计算资源调度算法研究

如何将网格这个复杂环境中的资源进行有效调度，是一个NP问题。并行遗传算法被证明是解决这类问题的有效算法，同时并行遗传算法有“早熟”和慢速收敛等缺点。为了克服其缺点，该文引进蚁群算法思想，将两个算法结合起来，充分发挥各自的优势，该算法能更有效地解决网格计算资源分配的问题。     

一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,针对蚁群优化算法(ACO)在处理大规模组合优化问题时易陷入搜索速度慢和局部最优解的缺陷,提出了一种实现云计算负载均衡的双向蚁群优化算法(BACO)用于资源调度;该算法考虑到了每个虚拟机的负载和计算能力,同时在云环境中引入了蚂蚁的向前移动和向后移动;最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明该算法的总任务完成时间较短,具有较好的寻优能力,并且能够实现负载均衡,是一种有效的资源调度算法。     

网格调度中具有价格激励的改进蚁群算法

为了进一步提高网格资源的利用率,本文提出了一种具有价格激励的改进蚁群算法,并将其应用于网格资源调度中,通过增加动态价格因子,实现了资源提供者和消费者各自的经济利益,并且能够有效地解决资源调度的各种问题和提高网格系统的性能。     

基于并行遗传蚁群混合算法的网格资源调度研究

合理的资源调度算法可以在很大程度上提高网格系统的有效利用率。在网格环境中,用户希望自己的任务尽可能快地得到完成,而网格环境则希望尽可能充分地利用所有资源。针对这种情况,本文提出了基于并行遗传蚁群混合算法的网格资源调度,具有较小的时间复杂度和良好的调整性能。实验证明了其正确性与实用性。     

在网格资源发现中使用蚁群算法的应用研究

网格中包含多种多样、分布领域广、系统结构差异大、变化频繁等特点的资源．这给网格环境下的资源发现机制带来更大的难度和更多的挑战。阐述网格资源发现在网格资源管理中的重要性,分析网格资源发现中应用蚁群算法的优势,在此基础上,对网格资源发现中应用蚁群算法的方案进行综合的设计与分析．讨论在网格资源发现机制中蚁群算法的实际应用。     

基于蚁群算法的网格资源发现模型研究

本文通过对传统的网格资源发现存在的问题进行分析,针对其不足,引入蚁群算法,提出基于蚁群算法的网格资源发现模型（AA_GRRM）,设计并分析AA_GRRM的体系结构,并对其关键模块分析设计,以提高网格资源发现效率。     

多目标蚁群优化网格调度算法

提出基于蚁群算法的网格调度算法,优化作业完成时间。同时局部升级和全局升级采用不同策略,解决资源负载均衡问题,满足网格的多目标优化。最后通过Gridsim仿真环境和其他算法进行比较分析。     

基于蚁群优化算法的服务网格的作业调度

提出了利用蚁群算法来优化服务网格的作业调度系统的方法和一个两层的作业调度模型，该模型可以在网格的动态和异构环境下实现对作业执行时间的预测，然后根据作业的预测执行时间并利用蚁群优化算法使适应函数取得最小值，从而得到最优化的作业调度。基于开发的校园网格实验床，通过实验显示该方法可以优化服务网格的性能，减少作业的平均执行时问，提高系统的吞吐率。     

Improved auto control ant colony optimization using lazy ant approach for grid scheduling problem

An auto controlled ant colony optimization algorithm controls the behavior of the ant colony algorithm automatically based on a priori heuristic. During the experimental study of auto controlled ACO algorithm on grid scheduling problem, it was observed that the induction of lazy ants not only reduces the time complexity of the algorithm but also produces better results on the given objectives. Lazy ants are basically a mutated version of active ants that remain alive till the fitter lazy ants are generated in the successive generations. This work presents an improved auto controlled ACO algorithm using the lazy ant concept. Performance study reveals the efficacy and the efficiency achieved by the proposed algorithm. A comparative study of the proposed method with some other recent meta-heuristics such as auto controlled ant colony optimization algorithm, genetic algorithm, quantum genetic algorithm, simulated annealing and particle swarm optimization for grid scheduling problem exhibits so.     

网格环境中一种改进的蚁群任务调度算法*

针对在蚁群算法中初始参数设置对算法收敛性能的影响较大,提出了一种新的改进蚁群算法NACA(new ant colony algorithm),针对蚁群算法中的四个关键参数随机编码,得到初始的染色体,从而获得一组较优解;再利用遗传算法的优点对上一步的结果单点顺序交叉、对换变异、选择操作以产生更好的解;然后以这组数据为蚁群算法下一次的工作备选值,并进行最大次数的循环迭代直至停止,即求得参数组合的近似最优解。将它应用于网格系统任务调度中,系统的性能得到了明显的改善。仿真模拟结果表明,所提出的算法具有更短的调度长度和更宽的适应性,当任务已知时,执行时间约缩短了21.7%,且负载变化时对网格中各处理器资源的影响大大减小。     

一种求解Job-Shop调度问题的新型蚁群算法

Job-Shop调度问题是一类具有很高理论研究和工程应用价值的问题。针对使用蚁群算法求解Job-Shop调度问题时较难设置合适参数的问题,提出一种动态设置参数的新型蚁群求解算法。分析了蚁群算法中参数对求解结果的影响,给出了算法求解Job-Shop调度问题的关键技术和实现过程。最后对五个基本测试问题进行了仿真实验,并与遗传算法、模拟退火算法、基本蚁群算法进行了比较。结果表明,该算法能得到较优的结果,具有一定的应用价值。     

改进的蚁群算法求解置换流水车间调度问题

针对蚂蚁算法在求解置换流水车间调度问题时易陷入局部最优以及计算时间较长的缺点,对最大最小蚂蚁系统(MMAS)进行了改进。在该算法中,采用NEH启发式算法提高初始解质量,并通过自适应的调节策略进一步提高蚁群算法的搜索能力。运用提出的混合算法求解Taillard基准测试集,并将测试结果与其他算法进行比较,验证了该调度算法的有效性。     

时间依赖型车辆路径问题的一种改进蚁群算法

时间依赖型车辆路径规划问题(TDVRP),是研究路段行程时间随出发时刻变化的路网环境下的车辆路径优化.传统车辆路径问题(VRP)已被证明是NP-hard问题,因此,考虑交通状况时变特征的TDVRP问题求解更为困难.本文设计了一种TDVRP问题的改进蚁群算法,采用基于最小成本的最邻近法(NNC算法)生成蚁群算法的初始可行解,通过局部搜索操作提高可行解的质量,采用最大--最小蚂蚁系统信息素更新策略.测试结果表明,与最邻近算法和遗传算法相比,改进蚁群算法具有更高的效率,能够得到更优的结果;对于大规模TDVRP问题,改进蚁群算法也表现出良好的性能,即使客户节点数量达到1000,算法的优化时间依然在可接受的范围内.     

Job-Shop调度问题的量子蚁群算法求解*

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出了一种量子蚁群调度算法.该算法结合了量子计算中量子旋转门的量子信息和蚁群寻优的特点,通过作业车间调度问题的析取图表示,将原问题转换为求解析取图的关动路径,并利用量子蚁群算法进行求解.采用该算法对作业车间调度问题的基准数据进行测试,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于网格划分策略的连续域改进蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出一种基于网格划分策略的改进蚁群算法。算法使用一种特殊的信息素更新策略,使得更新信息素时不需要使用解的具体目标函数值,从而降低了目标函数值差异化给算法性能带来的不利影响,并且网格点上的信息素可以直接作为构建解过程中的转移概率。对几种典型的连续函数优化问题进行了测试,实验结果表明所提出算法具有很强的搜索能力。     

求解有限产能作业车间调度的改进蚂蚁算法

通过对有限产能车间调度问题的分析,提出了基于蚂蚁算法求解该问题的方法。在模型的构建中增加了成本和机器负荷约束。通过产品的BOM表采用蚂蚁算法搜寻节点,做各阶层工序安排,将各阶层工序安排组合成一完整解。对蚂蚁算法进行了改进,在基本蚂蚁算法的基础上,通过修改信息素局域更新规则和全局更新规则,引入自适应信息素挥发系数来提高算法的收敛速度和全局最优解搜索能力。算例分析表明,蚂蚁的正向反馈及探索功能对求解较大工件数的生产计划非常有效。而且在有限产能的环境中根据产能负荷状况产生不同的外包组合,将满足交货期的各种外包组合成本做敏感性分析,供决策者参考。     

求解多目标优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.     

改进的蚁群优化算法求解旅行商问题

针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率,对状态转移方程进行调整,新公式可用于降低最优值误差、提高最优值跟踪能力、修正路径评价模型、计算每条路径到当前最优解的概率。对TSP实例的仿真结果表明,改进算法耗时更短,路径寻优结果更优。