基于改进遗传算法的知识网格资源调度研究

摘要：

传统的遗传算法比较适用于解决单一目标问题.在知识网格中,任务和资源的调度问题是十分复杂的,往往需要考虑时间、成本等多个目标的约束.为了克服传统遗传算法在解决多目标约束问题上的不足,采用实际值与预算值偏差最小的多目标规划方法建立资源调度模型,通过优先级指导的多目标选择方法,生成子群满足子目标约束,并将结果集合在一起来满足整体目标,再经过交叉和变异计算来生成新的种群.提高了算法搜索能力和收敛速度,能更有效地解决多目标约束的知识网格资源调度问题.

关键词：知识网格、资源调度、遗传算法

所属期刊栏目：29

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市教委科研创新资助课题"金融知识网格服务管理与异构数据源接入技术研究"09YZ407;上海教委优秀青年教师资助课题"金融信息系统知识网格服务管理技术研究"SJR08018

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：159-162,182