计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2012年
2期
487-489
,共3页
网格%任务调度%聚类%并行遗传算法
網格%任務調度%聚類%併行遺傳算法
망격%임무조도%취류%병행유전산법
现有并行遗传算法采用随机方法划分子种群,算法收敛性能不高,并且不可避免的破坏种群的较优模式；为了改进这些缺陷,设计了一种新的多点交叉算子,提出了一种改进的粗粒度并行遗传算法；取资源数为6,任务数为50,种群的规模为60,遗传代数为600;采用相同的控制参数进行仿真实验；仿真实验表明,与传统并行遗传算法相比较,提出的改进算法在收敛速度和寻优空间方面有很大的提升.
現有併行遺傳算法採用隨機方法劃分子種群,算法收斂性能不高,併且不可避免的破壞種群的較優模式；為瞭改進這些缺陷,設計瞭一種新的多點交扠算子,提齣瞭一種改進的粗粒度併行遺傳算法；取資源數為6,任務數為50,種群的規模為60,遺傳代數為600;採用相同的控製參數進行倣真實驗；倣真實驗錶明,與傳統併行遺傳算法相比較,提齣的改進算法在收斂速度和尋優空間方麵有很大的提升.
현유병행유전산법채용수궤방법화분자충군,산법수렴성능불고,병차불가피면적파배충군적교우모식；위료개진저사결함,설계료일충신적다점교차산자,제출료일충개진적조립도병행유전산법；취자원수위6,임무수위50,충군적규모위60,유전대수위600;채용상동적공제삼수진행방진실험；방진실험표명,여전통병행유전산법상비교,제출적개진산법재수렴속도화심우공간방면유흔대적제승.
