基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

蚁群算法在网格资源调度中的应用

网格资源调度是网格研究的热点问题,蚁群算法是解决多项式复杂程度的非确定问题(non-deterministic polynomial,NP)的一种有效方法.通过对网格资源调度过程和蚁群算法的研究,提出了网格环境下用蚁群算法进行资源调度的方法.采用网格模拟器GridSim进行仿真,实验结果表明,蚁群算法用于网格资源调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间.     

基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点.在研究柔性作业车间调度的基础上,针对企业实际生产情况,将改进蚁群算法应用于求解实际生产调度问题.笔者介绍了智能调度系统的需求分析、系统设计和主要功能模块的实现.系统实现时采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,同时对蚁群算法做出适当改进,添加机器选择策略,在搜索解路径的过程中,首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工,然后确定加工哪个工件.开发的智能调度系统能完成企业的动态柔性调度,能较好的解决机器变化和订单变化引起的重调度问题,提高企业生产效率.     

基于改进蚁群算法的SDN数据中心流调度研究

目前在软件定义数据中心网络中,基于蚁群算法的流调度策略在对路径进行选择时存在收敛过慢和搜索停滞等缺点,容易导致数据中心网络时延过高和资源利用率低等问题.为此,提出一种基于蚁群改进的流调度算法.该算法以最大化平均链路带宽利用率为优化目标,将流调度问题抽象为整数线性规划模型,通过重定义蚁群算法中的信息素更新方式对大流的重路...     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

基于双向收敛蚁群算法在车间作业调度上的应用

合理搭配车间中生产环节的各种资源,减少零部件的准备工作,可以提高设备使用率与生产效率。提出双向收敛蚁群算法,并通过实例跟基本蚁群算法相比较,实验结果证明采用双向收敛蚁群算法可以提高搜索过程的挥发系数,加快收敛速度。     

基于改进蚁群算法的作业车间调度

提出了一种改进的蚁群算法,应用于经典的作业车间调度问题。编码采用基于机器的编码可以控制冗余解的数量,但同时会产生不可行解。本研究提出了控制不可行解产生的策略,同时对已出现的不可行解问题,在尽量保留种群基因的前提下,改变解的形式加以利用。在丰富了种群的多样性的同时解决了不可行解的问题。采用自适应参数法则,使参数的变化顺应种群发展过程各个阶段的需要。在一定代数的迭代后,通过改变某些参数跳出局部最优,从而达到了较好的搜索效果。     

一种基于网格距离的资源调度

在网格资源调度中,当任务选择与自己距离较近、可用带宽较大的资源时,调度体现更好的特性。文章就距离、可用带宽并结合资源的使用费用,提出了网格距离的概念,实现网格资源选择中对上述因素的约束。定义了网格资源和应用的模型,在该模型上完成网格距离的计算,提出了资源选择算法。仿真实验表明,调度在通信开销、稳定性、任务完成时间以及任务执行的失败率等方面都得到了改善,同时促进整个网格系统资源交易的吞吐量。     

多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

基于蚁群算法的水库调度图优化研究

在满足发电保证率的条件下,以年均发电量最大为目标,建立了基于模拟的水库调度图优化模型。通过混合编码描述调度线的形状,采用蚁群算法优化关键点,求解模型。以隔河岩水电站为研究背景,开展隔河岩水库优化调度图编制研究。计算结果表明,较原设计方案,水库优化调度图年均发电量可提高0.32亿kW.h,提高幅度约1.21%,经济效益显著。     

基于移动agent的改进蚁群算法

路由算法的性能直接决定网络的效率及可用性，基于移动agent的路由算法可以有效地降低网络负载，较好地适应异构环境。首先介绍了建立分布式自适应路由系统的必要性，提出了用移动agent解决路由问题，讨论了改进的蚁群算法，并对今后探讨基于移动agent的分布式路由算法问题给出了进一步的工作设想。     

基于改进蚁群算法的粮食物流调度研究

粮食物流过程的调度是一个组合优化问题,通过对粮食物流现状的分析,提出了基于蚁群的物流优化调度算法,实现粮食物流过程中粮食的动态分配．用蚁群共同测试不同的组合,并选择一个优化的解决方案,采用该方案能够按时运输更多的粮食,同时也使粮食运输成本降低,研究及模拟实验结果表明,结果表明蚁群算法在粮食物流过程中具有良好的性能．     

一种改进的蚁群算法

蚁群算法是一种新的进化算法,其基本思想是模拟蚂蚁的合作行为.蚁群算法已成功地应用于许多优化问题,成为求解组合优化问题的新的进化算法.最新研究表明蚁群算法是一种基于群体的强鲁棒性的进化算法.但是,蚁群算法也有收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点.为了克服这些缺点,吸取微粒群算法的优点,提出了一种改进的蚁群算法.实验结果表明改进算法是有效的,与标准的蚁群算法相比,算法性能得到了明显改善.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法

针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.     

基于独立大粒度任务网格调度算法的分析比较

独立任务在异构环境下的调度问题已经得到了广泛的研究，已提出了许多启发式任务调度算法，其中包括静态调度算法和动态调度算法．对目前已提出的6种启发式任务调度算法进行了分析和研究，重点介绍了轮循（RR）算法．为了更好的比较这6种算法，采用了一种叫做处理器消耗周期（TPCC）的标准，并通过仿真，将算法进行了性能对比．     

体能测试问题的改进蚁群算法

采用蚁群算法实现了体能测试时间的优化安排,并对原始蚁群算法进行了改进,提出了改进的选择策略和信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能;最后用计算机对实例进行了计算,取得了较好的结果。     

改进蚁群算法及其应用

将文献报道的两种蚁群算法融合,得到一种新的改进蚁群优化算法。在启发函数中加入下一个节点与最终节点的距离;在信息素更新时,根据最优解和最差解,相应增加或减少信息素浓度,提高算法性能。将改进的蚁群算法应用于机器人路径规划中,在栅格障碍环境下,让机器人找到一条从起点到终点无碰撞的最短路径。实验发现,改进蚁群算法仅需在第3次迭代后就可以找到最优路径。改进蚁群算法不仅提高了收敛速度,还增强了解的精确度。     

蚁群算法解决网格环境下任务调度问题的研究

网格环境下的任务调度是典型的NP难组合优化问题,是近些年来学者们争相研究的热点。传统的Min-Min算法具有任务完成时间长,负载平衡性差等缺点,因此,本文提出了一种应用蚁群算法解决该问题的方法。利用蚂蚁总能从蚁穴到食物源之间找到最短路径这一自然特性,将任务的一次分配过程抽象为蚂蚁的一次探路过程,最终得到较优的分配结果,并进行了实验仿真模拟,取得了不错的效果。