重庆师范大学学报（自然科学版）
重慶師範大學學報（自然科學版）
중경사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2010年
3期
60-63
,共4页
多Agent%制造网格%遗传%蚁群%调度
多Agent%製造網格%遺傳%蟻群%調度
다Agent%제조망격%유전%의군%조도
针对在制造网格广域、动态、异构的复杂环境中如何快速准确地发现并调度资源,使QoS达到最佳效果,本文提出了利用移动Agent在制造网格中发现资源的新方法,先用遗传算法对资源信息进行选择,然后将移动Agent作为用户提交任务的载体,携带用户的资源信息在网格环境中利用蚁群算法对资源进行精确查找.设计了资源优选目标,改进了遗传蚁群算法的路径优化策略,在移动Agent查找路径的前半程,采用遗传算法,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,求得一个较为精确的解.后半程,将遗传算法过渡到蚁群优化算法,利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求精确解效率高的特点,求得最终结果.经仿真实验证明此算法可以获得很好的收敛速度和精确解.
針對在製造網格廣域、動態、異構的複雜環境中如何快速準確地髮現併調度資源,使QoS達到最佳效果,本文提齣瞭利用移動Agent在製造網格中髮現資源的新方法,先用遺傳算法對資源信息進行選擇,然後將移動Agent作為用戶提交任務的載體,攜帶用戶的資源信息在網格環境中利用蟻群算法對資源進行精確查找.設計瞭資源優選目標,改進瞭遺傳蟻群算法的路徑優化策略,在移動Agent查找路徑的前半程,採用遺傳算法,充分利用遺傳算法的快速性、隨機性、全跼收斂性,求得一箇較為精確的解.後半程,將遺傳算法過渡到蟻群優化算法,利用蟻群算法的併行性、正反饋性、求精確解效率高的特點,求得最終結果.經倣真實驗證明此算法可以穫得很好的收斂速度和精確解.
침대재제조망격엄역、동태、이구적복잡배경중여하쾌속준학지발현병조도자원,사QoS체도최가효과,본문제출료이용이동Agent재제조망격중발현자원적신방법,선용유전산법대자원신식진행선택,연후장이동Agent작위용호제교임무적재체,휴대용호적자원신식재망격배경중이용의군산법대자원진행정학사조.설계료자원우선목표,개진료유전의군산법적로경우화책략,재이동Agent사조로경적전반정,채용유전산법,충분이용유전산법적쾌속성、수궤성、전국수렴성,구득일개교위정학적해.후반정,장유전산법과도도의군우화산법,이용의군산법적병행성、정반궤성、구정학해효솔고적특점,구득최종결과.경방진실험증명차산법가이획득흔호적수렴속도화정학해.
