基于分层遗传算法的网格任务调度策略
针对传统的网格任务调度算法存在的缺陷,提出了用分层遗传算法来实现对网格任务调度策略的优化.在构造分层遗传算法时引入了SGA,AGA和CHC算法. SGA采用基本的遗传操作,保证了种群的多样性；AGA对交叉概率和变异概率的动态调整,保证了遗传算法的收敛性；CHC算法强调优良个体的保留,加快了遗传算法的收敛速度；分层遗传算法在吸收了这3种算法优点的基础上进行优化.实验结果表明,分层遗传算法在结果精度和收敛速度上都较其他算法有较大程度的提高.
分层遗传算法 网格任务调度 自适应遗传算法 CHC算法 交叉概率
刘海迪 杨裔 马生峰 李廉
兰州大学信息科学与工程学院,兰州,730000
国内会议
南宁
中文
35-39
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）