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一种用于云计算资源调度的改进遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对轮询调度算法、遗传算法和模拟退火算法在云计算资源调度中存在收敛速度慢、易早熟和资源负载不均衡等问题,提出了一种基于模拟退火思想的改进遗传算法(Simulated Annealing Improved Genetic Algorithm: SAIGA)。改进算法设计了基于任务平均完成时间和负载均衡的双适应度函数和自适应的交叉变异概率函数,允许算法在退火过程中以一定概率接受劣质解从而避免早熟现象的发生,将虚拟资源上任务分配数的标准差作为选择个体的依据来实现节点的负载均衡。仿真结果表明,改进算法与上述算法相比,在任务平均完成时间、资源利用率以及收敛速度上表现得更优越,能够较快地找到资源最优调度方案,具有较好的可行性和实用性。 相似文献
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《广西物理》2010,(4)
针对最大互信息图像配准的不足,将遗传算法和最大互信息相结合提出了一种改进的PV插值方法,用二阶B样条函数取代传统PV插值法的核函数,将某点对联合直方图的影响从4个邻域点扩展到9个。在优化互信息函数的时候采用了改进的遗传算法,自适应的调整进化过程中的交叉概率和变异概率,并采用精英选择策略有效保留适应度高的个体。实验结果表明,改进方法配准的最大互信息值为1.1005,高于改进前的标准方法,改进方法的配准后拼接的图像不存在重影,而且重叠部分的图像细节比改进前的标准方法清晰。改进的PV插值方法有效抑制了函数曲线中的局部极值现象,配准结果具有很高的精确性。此外,用实数进行编码提高了配准速度。 相似文献
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在3~5μm红外增透膜系的遗传算法优化设计中,当群体接近成熟时,个体间的竞争能力和算法的区别选优能力会下降,进化将停止不前,产生无意义的重复计算和长时间等待。为了监控进化过程中染色体的变化趋势和改进情况,并提高算法的搜索能力,提出了一种采用离线比较法和辅助优选因子的薄膜改进遗传算法。计算实验表明,离线比较监控法能有效地掌握计算的进展情况,准确地监察到群体的成熟收敛、进化停止,并可据此决定改进算法的时机。采取辅助优选因子,能保持先前的计算成果,选出当前群体中的优良个体,跟引入的新鲜个体一同参与交叉,使进化不断向前,从而使改进后的算法搜到合格解的几率大大提高。 相似文献
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提出了一种改进型自适应遗传算法, 该算法用logistic函数拟合交叉概率和变异概率, 以赌轮盘选择和精英保留相结合的方式, 在全局寻找最优解. 与经典遗传算法相比, 改进型自适应遗传算法可以大大提高算法的求解质量. 本文基于改进的自适应遗传算法研究设计了-3 dB范围为0°-12°, -10 dB波束宽度为65°, 波束覆盖为65°, 天线频带范围为8.5-9.8 GHz, 中心频率为9.05 GHz的X波段微带余割平方扩展波束天线阵. 研究结果表明改进型自适应遗传算法对方向图的拟合程度具有较大提高, 适应度值可以从0.07以下提升到0.09以上. 相似文献
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针对传声器位置的离散性和遗传算法二进制的编码特点,本文提出改进的自适应遗传算法,对自适应交叉概率和变异概率作了重新设计,并将本文改进自适应遗传算法和传统标准遗传算法以及文献中提到的改进自适应遗传算法进行了比较,发现本文方法能够快速得到更优的结果。此外,本文提出了随频率变化的主瓣宽度和旁瓣水平折中的适应度函数R3,通过与适应度函数R1和R2的仿真结果对比,发现适应度函数R3能够有效地平衡阵列主瓣宽度和旁瓣水平。最后,本文设计了5臂均匀圆阵和5臂螺旋阵,并与本文随机阵进行仿真实验对比,进一步验证本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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