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基于遗传算法与蚁群算法动态融合的网格任务调度 总被引:1,自引:0,他引:1
深入分析遗传算法和蚁群算法的机理,并结合网格任务调度的研究,提出基于遗传算法和蚁群算法动态融合的网格任务调度策略.该策略通过不同迭代次数中种群相似度的差值实现两种算法的动态融合.仿真实验表明该策略是可行的,并且具有高效性. 相似文献
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一种基于蚁群算法的任务调度方法 总被引:1,自引:2,他引:1
任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。文中结合蚁群算法的优点,提出了一种基于蚁群算法的任务调度方法,将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后,实验结果这种算法优于普通算法。 相似文献
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研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难.传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡.为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法.首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解.仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据. 相似文献
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在网格计算中,任务调度是影响系统性能和服务质量的重要问题。文章在考虑截止时间和花费两项用户QoS需求的基础上,提出了一种基于蚁群算法的网格任务调度算法。该算法先采用GC(Greedy Cost-Time Distribution)算法求解,将所得解转化为蚁群算法的初始信息素分布,然后利用蚁群算法获得调度解。模拟实验结果表明:在网格环境下,该调度算法具有明显的优势。 相似文献
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为提高异构CMP任务调度执行效率,充分发挥异构CMP的异构性和并行能力,提出一种基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度算法--IACOTS。IACOTS算法首先建立任务调度模型、路径选择规则和信息素更新规则,使蚁群算法能够适用于异构CMP任务调度问题。同时通过采用动态信息素更新、相遇并行搜索策略和引入遗传算法中的变异因子对基本的蚁群算法进行优化,克服蚁群算法搜索时间过长和“早熟”现象。通过仿真实验获得的结果表明,IACOTS算法执行效率优于现有的遗传算法,完成相同的任务需要的迭代次数最少,能有效降低程序执行时间,适用于异构CMP等大规模并行环境的任务调度。 相似文献
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雾计算是部署在网络边缘的分布式系统,任务调度是雾计算中最重要的研究问题之一.针对雾计算环境下任务请求的合理调度问题,提出基于雾计算的遗传蚁群算法.算法前期利用遗传算法快速搜索能力避免蚁群算法前期搜索能力不足的问题,后期利用蚁群算法正反馈的特性进行解空间的搜索.仿真实验结果表明,该算法在CPU执行时间和分配内存方面优于传统的遗传算法和蚁群算法. 相似文献
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云计算环境下基于遗传蚁群算法的任务调度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对云计算中任务调度进行了研究,针对云计算的编程模型框架,提出一种融合遗传算法与蚁群算法的混合调度算法。在该求解方法中,遗传算法采用任务-资源的间接编码方式,每条染色体代表一种具体调度方案;选取任务平均完成时间作为适应度函数,再利用遗传算法生成的优化解,初始化蚁群信息素分布。既克服了蚁群算法初期信息素缺乏,导致求解速度慢的问题,又充分利用遗传算法的快速随机全局搜索能力和蚁群算法能模拟资源负载情况的优势。通过仿真实验将该算法和遗传算法进行比较,实验结果表明,该算法是一种云计算环境下有效的任务调度算法。 相似文献
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针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。 相似文献
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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。 相似文献
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将智能仓储中的自主移动群机器人订单任务分配,建模成群机器人协同调度的多目标优化问题,将成员机器人完成拣货任务的路径代价和时间代价作为优化目标.设计了蚁群-遗传算法融合框架并在其中求解.该框架中,蚁群算法作为副算法,用于初始种群优化;遗传算法改进后作为主算法.具体地,在遗传算法轮盘赌选择算子后引入精英保留策略,并在遗传操作中加入逆转算子.针对不同数量的订单任务,使用不同规模的群机器人系统进行了任务分配仿真实验.结果表明,在本文所提的融合框架中求解,较分别使用蚁群算法或遗传算法单独求解,性能上具有明显优势,能够发挥蚁群算法鲁棒性好和遗传算法全局搜索能力强的特点,提高智能仓储系统的整体运行效率. 相似文献
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量子蚁群算法是在蚁群算法的基础上结合量子计算而提出的,该算法具有较好的全局寻优能力和种群多样性。应用MapReduce的key/value编程模型,将量子蚁群算法并行化,提出了基于MapReduce的量子蚁群算法(MQACA),并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,随着数据规模的扩大和并行程度的提高,MQACA具有良好的加速比和并行效率。 相似文献
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针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值. 相似文献
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为了克服模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 相似文献