网格服务中基于GEP的资源自学习选取算法
在网格服务中,为有效地在域内合理选取恰当的资源分配给”服务消费者”,提出了基于基因表达式编程(GEP)的网格资源自学习选取算法.算法通过采样网格资源历史分配情况进行合理评估与挖掘后,达到对网格资源分配失效、网格资源能力等进行预测,故解决了原传统算法因需要依赖专业知识,而使资源的选取和分配过程具有主观性和盲目性的问题.最后,通过实验对基于传统遗传算法的选取方式和基于GEP的算法的选取方式予以比较,表明该算法确有其优越性与实用性.
网格服务 基因表达式编程 资源分配 自学习选取算法
殷锋
西南民族大学,计算机科学与技术学院,四川,成都,610041
国内会议
南宁
中文
20-22
2007-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）