分布协同Bayesian优化方法求解调度问题

摘要：

针对BOA(Bayesian Optimization Algorithm)求解实际调度优化问题速度较慢的缺点,提出一类基于强化学习协调的分布BOA求解算法.首先将BOA优化算法与协同进化机制相结合,构建分布并行的系统结构,然后给出基于强化学习的混合决策算法,将强化学习对优化解的先验概率估计与BOA后验概率估计相结合,增强局部控制器之间的协同性,提高算法的优化搜索能力.给出的算例仿真结果表明,所提算法在优化性能上比典型BOA算法平均提高了2.2%,收敛性能平均提高了11.4%.

关键词：模型统计优化、分布调度、Bayesian网络、数据挖掘

所属期刊栏目：45

分类号：O212;TP18(概率论与数理统计)

资助基金：面向21世纪教育振兴行动计划985计划081100601

在线出版日期：2005-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1328-1331