基于遗传算法负载均衡的网格工作流技术研究

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基于遗传算法的排程算法

基于遗传算法的排程算法基于遗传算法的排程算法是一种优化算法，用于解决排程问题。

排程问题是指在给定约束条件下，合理安排任务的顺序和时间，以最大化效率和资源利用率。

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法。

它模拟了自然选择、交叉和变异等过程，通过不断迭代生成新的解，并筛选出适应度高的个体，逐步接近最优解。

在排程问题中，遗传算法可以用来找到最佳的任务调度顺序。

首先，我们需要定义适应度函数，用来评估每个调度顺序的好坏程度。

适应度函数可以根据任务的完成时间、资源利用率、等待时间等指标来定义。

然后，我们需要构造初始种群。

每个个体代表一个任务调度顺序。

可以随机生成一些个体作为初始种群，或者根据经验知识生成一些启发式的个体。

接下来，我们开始迭代。

在每一代中，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的个体。

选择操作根据适应度函数选择适应度高的个体作为父代。

交叉操作将两个父代的基因片段进行交换，生成新的后代。

变异操作对后代的基因进行随机变换，增加种群的多样性。

经过多轮迭代，种群中的个体将逐渐趋向于更优秀的解。

当达到终止条件时，遗传算法停止，并输出最优解。

基于遗传算法的排程算法具有很多优点。

首先，它能够全局搜索最优解，避免陷入局部最优解的困境。

其次，它具有较强的自适应性和鲁棒性，能够处理不同规模和约束条件的排程问题。

此外，遗传算法还能够利用并行计算和分布式计算等技术，提高求解效率。

然而，遗传算法也存在一些挑战和限制。

首先，算法的性能高度依赖于选择、交叉和变异等操作的参数设置。

不当的参数选择可能导致算法收敛速度慢或者陷入早熟问题。

其次，算法的求解效率较低，需要大量的运算和迭代次数。

最后，算法对问题的建模和编码也有一定要求，需要将问题转化为适应于遗传算法求解的形式。

综上所述，基于遗传算法的排程算法是一种强大的求解工具。

通过合理定义适应度函数、构造初始种群和迭代优化过程，它能够找到最优的任务调度顺序，提高排程效率和资源利用率。

然而，我们在使用遗传算法时也需要注意参数设置和问题建模的合理性，以保证算法的性能和效果。

ei收录的计算机类核心源计算机研究与发展计算机学报软件学

中国计算机类期刊调查2007-9-5 西安交大系统结构与网络研究所曹宁(一)EI收录的计算机类期刊（2007/05/15）核心源（Compendex）：计算机研究与发展计算机学报软件学报电子学报西安交通大学学报计算机集成制造系统非核心源（Page One）：计算机辅助设计与图形学学报2007/05/15 EI中国网站显示，《小型微型计算机系统》《计算机工程》不被Ei收录。

说明：（1）《计算机科学技术学报》(JCST)是中国计算机科学技术领域唯一的英文学术性期刊,也是目前本领域唯一被SCI检索系统收录的刊物；不过《电子学报（英文版）》好像也被SCI收录；EI中国官方网站最新显示JCST不在被收录的中国期刊之列，不过JCST杂志社网站标明自己仍被EI收录（可能是被列为国际杂志，不算作中国期刊？）；（2）ISTIC就是中国科技期刊引证报告统计源期刊，也就是所谓的核心期刊。

不过不同的学校和专业有不同的认定，要以学校的具体规定为准。

(三)EI核心源期刊调查（原创）（1）计算机研究与发展（EI核心源，中文核心）I.官方网站投稿指南学术论文：有创新学术见解的研究成果的完整论述，对该学术领域的发展有积极意义。

字数不超过8,000字。

技术报告：面向国民经济和社会发展的、先进实用的开发成果的技术总结。

字数不超过8,000字。

短文：创新的学术研究成果或阶段性成果的简要论述。

字数不超过5,000字。

简报：先进、实用的技术开发成果的简要报导。

字数不超过3,000字。

综述：对新兴的、活跃的学术研究领域或技术开发领域的评述。

字数不超过10,000字。

研究热点论文：对目前国内外计算机前沿热点研究领域的介绍文章。

字数不超过8000字。

注意：本刊优先刊登有以下基金项目资助的论文：1.国家基金项目（如国家自然科学基金项目、“八六三”、“九七三”等）。

2. 省部级基金项目。

II.个人调查结论（浏览已出版的文章）1.每篇文章至少有一项国家基金支持，大多有两三项（国家自然科学基金，863,973）；2.大部分文章与算法相关；3.基本每篇都有实验仿真及数据分析，看来比较注重此项；4.中科院下属各研究所文章占据绝大部分（本杂志由中国科学院计算技术研究所与中国计算机学会联合主办）；5.第一作者至少是博士研究生；6.网格方面的文章数较多，但逐年递减；7.Web服务和QoS方面的文章一直很少；III.数据统计1.07年前72.063.04（4.5.04-07年与（2）电子学报（I.官方网站投稿指南1.投稿需另行寄出稿件评审费(中文150元；英文180元）。

基于混沌遗传算法的网格工作流调度应用

ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙａｄｊｕｓｔｅｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｍｕｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｉｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅａｎｄｂｕｄｇｅｔ，ＳＯｔｈａｔｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏａｉｆｔｎｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｐｐｌｙｉｎｇｃｈａｏｓ－ｇｅｎｅｔｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｌｇａｏ —
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｎｊｉａｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１２００３，Ｃｈｉｎａ）
ｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｐｐｅａｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｔａｇｎａｔｉｏｎ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｃｈａｏｓｍｅｃｈａｎｉｓｍｔｏｃｏｍｂｉｎｅｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄ

基于GAPSO混合算法的网格工作流调度研究

（ｏｐｔｅｔ，ａｔｈｎｏｍｌｎｖｒｔ，ｈｎｈｉ００２，ｈｎＣｍｕｅＣｎｒＥｓＣｉＮｒａｉｓｙＳａｇａ２０６ＣｉｒｅａＵｅｉａ）
ＡｂｔａｔｓｒｃＧｒｏｋｌｗｓｈｄｌｇｃｎｅｎｂｕｅｓｈｄｌｇｏｒｅｓａｅｒｓｕｃｓａｄｔｓｓａｄｉｉｏｅｏｅｍｏｔｏｌｘａｄｉｗｒｆｃｅｕｉｏｃｒｓｏｔｔｃｅｕｉｆａｇ —ｃｌｅｏｒｅｎａｋ，ｎｓｎｆｈｓｍｐｅｎｄｏｎａｈｎｌｔｔｃ
ｓａｃａｉｔｆｐｒｉｌｗａｎａｇｒｔｍｔｓｅｄｐｈｏｅｇｎｅａｅｉｈｅｌｔｒｐｒ．Ｓｍｕａｉｎｘｒｍｅｔｒｓｌｓｏｔｔｈｅｒｈｂｌｙｏａｔｃｅｓｒｑｌｏｈｉｉｏｐｅｕｔｅｃｎｖｒｅｃｒｔｎｔａｔａｔｉｌｔｏｅｐｅｉｎｅｕｔｈｗｈａｔｅｅｓ
ｃａｌｎｉｇｉｓｅｈｃｆｃｓｔｅｅｅｕｉｎａｄｅｆｉｎｙｏｒｏｋｏＴｉｐｐｒｐｏｏｅｙｒｌｏｔｍａｅｎｇｎｔｎｈｌｇｎｓｕｓｗｉｈａｅｔｈｘｃｔｎｆｃｅｃｆｇｉｗｒｆｗ．ｈｓａｅｒｐｓｓａｈｂｉａｇｒｈｂｓｄＯｅｅｉａｄｅｏｉｄｌｄｉｃ
பைடு நூலகம்
ｐｒｃａｆｏｔｉｔｎ（ＡＳ）ｗｔｎｔｅｈｂｄａｏｔｍａｓｅｉｔｓｆｎｔｎｉｑｏｄｃｏｓｖｒｎｕａｏｒａｉｔａｅａｔｌｓｉｐｉｓｉＧＰＯ，ｉｉｙｒｌｒｈｐｃｌｉｅｓｕｃｏｕｔ，ｒｏｅｄｍｔｉｐｏｂｌｙｒｉｅｗＴｌｍａｏｈｈｉｇｉａｆｎｉｓｅｓａｔｎｂｉ

基于遗传算法的智能排课系统设计与优化

基于遗传算法的智能排课系统设计与优化摘要基于遗传算法的智能排课系统设计与优化是一项具有挑战性和重要性的任务。

排课是学校管理中关键的一环，它需要平衡师生时间表安排，确保教室和教学资源的有效利用。

然而，传统的手动排课方式存在效率低、容易出错的问题。

因此，开发一种高效、准确的智能排课系统对于学校管理的提升至关重要。

本文将介绍基于遗传算法的智能排课系统设计与优化的方法和实现。

1. 引言智能排课系统是指利用计算机科学和人工智能技术，通过自动化和优化算法来实现对学校课程排列的自动分配和优化。

传统的手动排课方式一方面存在人力浪费的问题，另一方面也容易出现排课冲突和资源浪费的情况。

基于遗传算法的智能排课系统可以借助计算机的高效计算能力和优化算法，解决传统排课方式的一系列问题。

2. 系统设计基于遗传算法的智能排课系统的设计包含以下几个关键步骤：2.1 问题建模智能排课系统需要将问题建模为数学模型。

通常，问题的建模包括定义课程、教师、班级、时间和教室等相关参数，以及约束条件。

建模的目的是为了将复杂的排课问题转化为数学优化问题。

2.2 遗传算法设计基于遗传算法的智能排课系统主要采用进化算法中的遗传算法来进行优化。

遗传算法模拟了生物界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成和改进解。

具体来说，遗传算法包括以下几个关键步骤：初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和适应度评价。

通过不断迭代和优化，遗传算法能够逐渐找到最优解。

2.3 系统实现基于遗传算法的智能排课系统的实现需要开发相关的软件工具和算法。

通常，系统的实现包括以下几个方面的内容：数据管理模块、遗传算法优化模块、结果评价模块和用户界面模块。

数据管理模块负责对课程、教师、班级、时间和教室等数据进行管理和处理。

遗传算法优化模块是系统的核心部分，负责通过遗传算法来进行排课优化。

结果评价模块用于评估算法的性能和结果的质量。

用户界面模块则提供给用户一个友好的交互界面，方便用户使用和操作系统。

基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究

基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种将传感器节点通过无线通信方式连接形成的网络体系，可以用于实现对大范围的环境、目标或特定状况的监听、监测和控制，被广泛应用于农业、工业、安全、医疗等众多领域。

在无线传感器网络中，节点部署优化是一个重要的问题，它涉及到网络能源消耗、网络响应速度、网络稳定性等方面的问题。

传统的无线传感器网络节点部署通常采用人工选择节点位置的方式，但是这种方式存在以下问题：首先，人工选择节点位置需要大量的人力、物力和时间成本，这在大规模部署的场景下几乎不可行；其次，人类思考方式受到其认知能力的限制，难以准确预测网络的性能，这会导致节点部署方案存在一定的局限性。

为了解决传统节点部署方式的问题，研究者们引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决节点部署的优化问题。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，它通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等步骤来寻找最优解，具有全局搜索、自适应搜索等特点。

使用遗传算法进行无线传感器网络节点部署，主要包括以下步骤：（1）编码初始种群：将每个节点的位置编码成遗传算法能处理的二进制串，以此构造种群。

（2）适应度评价：以节点的覆盖范围和网络连通度为优化目标，利用数学模型计算出各个个体的适应度值。

（3）选择操作：采用轮盘赌选择、竞技选择等机制，按照适应度大小选择优秀的个体进入下一代。

（4）交叉操作：对选中的个体进行交叉运算，生成新的后代个体。

（5）变异操作：在新生个体中随机选择某些位进行变异，增加种群的多样性。

（6）更新种群：使用新的个体替代部分原来的个体，更新种群。

（7）判断终止条件：根据指定的终止准则，判断是否达到了终止条件，如果没有，返回第（2）步；如果达到，输出最优解。

在实现无线传感器网络节点部署优化时，遗传算法可用于优化节点布置、协调路由、网络构建等方面，可以使节点覆盖范围更广、网络性能更稳定，提高了无线传感器网络的适应性和灵活性，适用于更广范围的应用场景。

现代制造技术复习资料.doc

现代制造技术复习资料.doc第⼀章绪论0先进制造技术定义：在传统制造技术基础上不断吸收机械?电⼦?信息?材料?能源和现代管理等⽅⾯的成果, 并将其综合应⽤于产品设计?制造?检测?管理?销售?使甩服务的制造全过程,以实现优质. ⾼效?低耗?清洁?灵活的⽣产，提⾼对动态多变的市场的适应能⼒和竞争能⼒的制造技术总称,也是取得理想技术经济效果的制造技术的总称.1、制造系统：指由制造过程及其所涉及的硬件、软件和⼈员组成的⼀个具有特定功能的有机整体2、制造：是⼈类所⽤经济活动的基⽯，是⼈类历史发展和为名进步的动⼒3、制造技术是制造业为国民经济建设和⼈民⽣活⽣产各类必需物资(包括⽣产资料和消费品)所使⽤的所有⽣产技术的总称，是将原材料和其他⽣产要素经济、合理和⾼效地转化为可直接使⽤的具有⾼附加值的成品/半成品和技术服务的技术群。

这些技术包括运⽤⼀定的知识、技能，操纵可以利⽤的物质、⼯具，采取各种有效的策略、⽅法等。

4、现代制造技术的特点(1)现代制造技术的研究范围更加⼴泛，涵盖了从产品设计、加⼯制造到产品销售、使⽤、维修和回收的整个⽣命周期。

(2)现代制造古城呈多学科、多技术交叉及系统优化集成的发展态势。

(3)现代制造技术的基础是优质、⾼效、低耗、⽆污染或少污染的加⼯⼯艺，在此基础上形成了新的先进加⼯⼯艺与技术(4)现代制造技术从单⼀⽬标向多元⽬标转变，强调优化制造系统的产品上市时间、质量、成本、服务、环保等要素，以满⾜⽇益激烈的市场竞争的要求。

(5)现代制造技术正在从以物质流和能源流为要素的传统制造观向着以信息流、物质流及能源流为要素的现代制造观转变，信息流在制造系统中的地位已经超越了物质流和能源流(6)现代制造技术特别强调以⼈为本，强调组织、技术与管理，制造技术与⽣产管理相互融合、相互促进，制造技术的改进带动了管理模式的提⾼，⽽先进的管理模式⼜推动了制造技术的应⽤。

5、现代制造技术的发展趋势(1)现代设计技术不断现代化(2)现代加⼯技术不断发展(3)柔性化程度不断提⾼(4)集成化成为现代制造系统的重要特征(5)现代制造管理模式发⽣重⼤变化(6)绿⾊制造成为未来制造业的必然选择(7)制造全球化正在加速第⼆章基础理论与⽅法K制造系统的基本构成：制造系统式由众多的要素和⼦系统组成的有机整体，因⽽在⼦系统与要素之间存在着组织、协调等管理问题。

基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究

Ｊｎ０６ａ．２０
基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究
郭文彩，杨扬
（北京科技大学信息工程学院，京１０８）北００３
（ｅｇｏａｏ．Ｏｃ）ｗ — ｕ＠ｙｈｏＣＢ．ｎ摘要：网格服务的提出为网格工作流的研究提供了新的契机与挑战，网格服务组成的工作流由
ｄｓｒｉｅｓｈｄｌｇｉｉｃｌｔｏｖｙｍｅｎｆｃａｓｃａｇｒｔｍｓＦａｕｅｎｓａｃｉｇｃｎｕｒｎｌｎｌｂｌ，ｅｖｃｃｅｕｉｓｄｆｕｔｏｓｌｅｂａｓｏｌｓｉｌｏｈ．ｅｔｒｄｉｅｒｈｎｏｃｒｅｔａｄｇｏａｙｎｉｆｉｙｌｇｎｔｇｒｈＣｅａｂ￣ｒｏｔｎｆｒｓｌｉｇＧＳｃｅｕｉｇｐｏｌｍ．ｅｅｏｅａＧＡ－ａｅｄｓｒｉｅｓｈｄｌｇｅｅｃａｏｔｍａｂｅｅｐｉｏｏｖｎＦｓｈｄｌｒｂｅＴｒｆｒ，ｉｌｉｎｏｎｈｂｄｓｅｖｃｃｅｕｉｎｌｏｔｍ，ＧＳＧＡ，ｗｓｐｏｉｅｒｂａｎｎｅｂｓＧＳｓａｃｉｈｈｇｅｔｔｅｓＥｐｒｍｅｔｒｓｌｒｖｔｖｉｂｅａｇｒｈｉＦａｒｖｄｄｆｔｉｉｇｔｅｔＦｉｔｅｗｔｉｈｓｆｎｓｘｅｏｏｈｎｎｉｉｎｅｕｔｐｏｅｉａａｌｌｓａａｄｂｔｒｔａｏｒｄｔｎｇｒｈ．Ａｏｃｕｉｎｈｕｔｅｏｋｗ８ｌｏｐｉｔｄｏｔｎｅｔｎｓｍｅｔｉｏａａｏｉｍｓｓａｃｎｌｓ．ｔｅｆｒｒｗｒｓａｓｏｎｅｕ．ｅｈａｉｌｌｔｏｈＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｄｓｒｉｅｏｋｌｗ；ｓｈｄｉｇｅｅｉｇｒｈｅｃ；ｗｒｉｖｏｃｅｕｎ；ｇｎｔａｏｔｍｌｃｌｉ

计算机科学2007年第34卷总目次

维普资讯
计算机科学２０年第３卷总目次０７４
第１期
ห้องสมุดไป่ตู้
工业ＣＴ断层图像自动生成ＳＬ文件的方法 ……… （０）Ｔ２１
量子进程 ………………………………………………… （０）２３面向测试的多视图构件模型 ……………………… …… （０）２８
一
（２）２８
关于Ｐｔｉｅｒ网精细化操作及其应用研究 ……………… （３）２６基于过程蓝图的重构操作 …………………………… （４）２２ＯｐｎＭＰ：ｅＣ一个支持事务存储模型的多核处理器模拟器
… … … … ・ … … … ・ … ・ … … … ・ … ・一 … … … … ・ … … ・・
流数据挖掘综述 …………………………………………… （）１可传递签名研究综述 ……………………………………… （）６数据基因：数据的进化过程管理模型 …………………… （２１）ＦｌｗＭｅｉ：ｏｌｏＬｔ用于普适计算的轻量级中间件平台 …… （７ｅ１）基于描述逻辑的特征模型 ……………………………… （１２）无线自组织网络中的ＩＥ８２１ＥＥ０．１ＭＡＣ协议的研究 … （６２）种ＡｄＨｏｃ网络中的安全匿名按需路由协议 ……… （９２）变结构拥塞控制协议ＶＣＰ研究 ………………… …… … （４３）无线传感器网络的拓扑控制机制 …… ………………… （６３）ＷＮＰ拓扑中关联控制技术的研究 …………………… （９３）信源一道联合编码的ＦＳ增强层视频传输研究 …… （２信Ｇ４）基于空间相关性的复杂度可分级帧间模式选择 ……… （６４）移动自组网安全地址自动配置方案研究 ……………… （Ｏ５）基于蚂蚁代理的ｏｏｓ多播路由算法 …………………… （２５）基于ｎ２的ＬＯ卫星网络路由算法模拟 ……………… （７ｓＥ５）种基于ＥＮ的拥塞价格机制 ……………………… （１Ｐ６）ＭａｔｒＳａｅｓｅ／ｌ结构下可保证边竞争ＯｏｖＳ限制的资源分配策略 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … （４６）基于仿真的高速长距离网络中ＴＰ协议性能评价 …… （７Ｃ６）ＡｄＨｏ网络性能测量分析 …………………………… （１ｃ７）面向天基实时系统的ＯＳ监控算法研究 ……………… （４ｏ７）基于索引的ＸＭＬ查询技术研究 … … … … … … … … … （８７）ＥＴＬ执行过程的优化研究 … … … … … … … … … … … … （１８）移动对象数据库预测范围聚集查询技术研究 ………… （４８）种ＸＭＬ概念模型—— ＸＵＭＩ ……………………… （８８）基于ＤＭＢ手机ＥＧ系统的ＸＰＭＬ数据存储与传输技术研究 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … （２９）移动分布式环境下服务适配系统研究 ………………… （７９）基于ＸＭＬ路由网络的主动兴趣管理研究 ………… （０）１０基于混合遗传算法的工作流重构研究 ………………… （０）１３Ｄ４Ｍ６２在网络多媒体开发平台中的应用 …………… （０）１６多模态体育视频语义分析 ……………………………… （０）１９基于移动代理的安全集式路由协议 …………………… （１）１２种基于身份的分布式会议密钥分发方案 …………… （１）１５个数据膨胀率为１的概率公钥密码系统 …………… （１）１７无线传感器网络测试技术与测试平台研究 ………… （２）１０种基于ＤＭＳ的无监督异常检测算法及其应用 … （２）Ｂ１３种基于ＤＳＭＬ的证书验证方案及其实现 … …… … （２）１８概率逻辑模型与学习研究进展 ………………… …… … （３）１０种基于结构分解的影响图模型选择算法 ………… （３）１３ＩＤＮＢ懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器 ………… （３）Ｌ：１６视觉跟踪模糊自调节Ｐ控制算法 …………………… （４）Ｉ１０应用机器学习于Ｃｉｈ平方密写分析的研究 …………… （４）１４种基于“ 交并集” Ｐｇｉｉ概率的证据冲突的改进方和ｉｎｓｃｔ

基于负载均衡的资源调度模型及其算法

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于负载均衡的资源调度模型及其算法摘要：云计算可以使用户以较低的成本获得高质量的服务，但负载不均衡仍然是影响云计算系统性能的关键问题。

本论文从任务执行时间和系统的负载均衡能力两个方面分析了产生负载不均衡的原因，在此基础上，构建基于负载均衡的任务调度模型和评价机器负载能力的函数。

在研究Min-Min算法的基础上对遗传算法进行了重新设计，将改进的遗传算法用于对任务模型进行求解。

仿真结果表明，与同类算法相比，在相同条件下改进的遗传算法在负载均衡能力、任务完成率方面具有较好的性能。

5832关键词：云计算；负载均衡；遗传算法；任务调度Resource Scheduling Model and Algorithm Based on Load Balance1 / 10Abstract: Cloud computing allows users take the lower cost to access to high quality service, but load imbalance is still the key issues that affects the performance of cloud computing. In the light of two factors—the order execution time and the ability of load balancing, the reasons of load imbalance are analyzed in this paper, based on load balancing, the model of task scheduling and the function to evaluate machine the capacity of the load are constructed. On the basis of researching of Min-Min algorithm, the genetic algorithm is redesigned so that the improved genetic algorithm can solve the model of the task. The simulation experiment results show that the improved genetic algorithm has better performance in the ability of the load balancing and the rate of completing the task than other the same algorithms under the same conditions.Key words: Cloud computing; Load balancing; Genetic algorithm; Task scheduling目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言21负载均衡概述31.1负载均衡定义31.2负载均衡原理31.3负载均衡的策略3在对负载均衡算法研究的基础上，不少专家也提出了一些基于负载均衡资源调度模型。

华中科技大学2009届本科生

物流管理
李超
系级教务排课系统的设计与实现
沈吟东
自动化
黄博学
仿生机器人系统设计
彭刚
自动化
许钢焱
NEMSTS脚本管理子系统设计与实现
王红卫
测控技术与仪器
姚晓旭
航空总线1553B的通信和接口研究
郑英
计算机科学与技术学院
计算机科学与技术
方巍
基于虚拟化平台的存储资源流动的研究与实现
万继光
计算机科学与技术
周若朦
周水银
市场营销
蒋倩
中国500强企业愿景研究
田志龙
外国语学院
英语
陈萌梦
当代大学生中外来流行文化探析
樊葳葳
第一临床学院
医学检验
阎少珍
建立流式细胞学评分系统在MDS诊断中的应用
刘艳玲
公共卫生学院
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缺血性脑卒中影响因素的病例对照研究和风险预测模型的构建
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胡涛
抱石莲化学成分及抗肿瘤活性作用研究
基于内容的电视节目预告搜索引擎的设计与实现
于俊清
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傅鹏
基于Alloy的RBAC约束条件验证
李瑞轩
计算机科学与技术
张卫星
基于CUDA技术的高维矩阵计算研究
余胜生
信息安全
梁锦津
网络远程监控系统的设计与实现
张爱芳
电气与电子工程学院
电气工程
及其自动化
周杨
含直流系统的电网动态等值研究
张步涵
电气工程
及其自动化
王育学
同杆并架输电线路参数计算软件设计
尹项根
电气工程
及其自动化

云计算中负载均衡优化模型及算法研究

云计算中负载均衡优化模型及算法研究作者：张栋梁谭永杰来源：《软件》2013年第08期摘要：虚拟化技术使云计算中形成了各种各样的资源池，这对于用户来说资源可以按需分配、动态扩展和配置，但对于管理员来说资源的管理和分配变得复杂和困难。

因此如何实现资源合理分配和负载均衡成为研究的热点。

为此提出了任务调度的负载均衡优化模型，并采用改进的遗传算法（IGA）来求解。

最后通过与遗传算法（GA）和Min-Min算法进行仿真对比实验，结果证明了IGA算法在计算资源负载均衡方面表现较优。

关键字：云计算；虚拟化技术；负载均衡；遗传算法；任务调度中图分类号：TP391 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2013.08.017本文著录格式：[1]张栋梁，谭永杰.云计算中负载均衡优化模型及算法研究[J].软件，2013，34（8）： 52-550引言虚拟化技术的使用，使得云计算系统出现大量的虚拟资源池和拥有超强的计算能力，并且可以处理更多的任务和请求，从而提高系统工作的吞吐量[1]。

但是面对云环境内部众多任务和请求，如何进行任务调度和资源分配成为目前急需解决的问题。

进行云数据处理时，如果把当前任务集中分配给计算能力强的计算机，势必会造成此机器的负载量[2]过重、工作效率降低，从而影响用户响应时间，同时造成云环境中计算能力较弱机器负载量减少，资源浪费，但如果限定每台机器的分配任务数量，又会因没考虑单一任务负载情况导致任务群[3]集中到个别机器上，造成这些机器超载现象。

由于以上原因，同时考虑计算机任务负载情况和每台机器的计算能力，本文提出了基于任务调度的负载均衡优化模型，解决任务调度过程中负载均衡问题，对于解决工作中实际问题具有较高的实用价值。

1国内外研究现状负载均衡和任务调度策略越来越受到国内外学者关注，其中冼进、余桂城提出的云计算中作业调度算法[4]。

周莹莲、刘甫分别从软硬件、技术和算法等方面进行了服务器负载均衡的研究[5]。

基于遗传算法的生产排程优化

基于遗传算法的生产排程优化生产排程是制造业中非常重要的一环，它直接影响着生产效率、资源利用率和交货期等关键指标。

针对传统的生产排程问题，随着人工智能和优化算法的发展，基于遗传算法的生产排程优化逐渐引起人们的关注。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟自然界中的进化过程，不断搜索更好的解决方案。

在生产排程优化中，遗传算法可以帮助找到最优的生产计划，使生产线的利用率最大化，生产成本最小化，从而提高企业的竞争力。

基于遗传算法的生产排程优化具有以下特点：首先，遗传算法是一种全局搜索算法，能够有效避免陷入局部最优解的困境。

其次，遗传算法具有较强的寻优能力，能够在复杂的生产环境中找到较好的解决方案。

再次，遗传算法适用于多种生产排程问题，可以灵活地应用于不同类型的生产线。

在实际应用中，基于遗传算法的生产排程优化通常包括以下几个步骤：首先，建立生产排程的数学模型，明确生产目标和约束条件。

其次，设计适合生产排程问题的遗传算法编码方式，包括个体表示、遗传操作和适应度函数的定义。

然后，通过遗传算法进行种群初始化、选择、交叉和变异等操作，不断优化生产排程方案。

最后，评估并比较不同排程方案的性能，选择最优的排程方案作为实际生产计划。

近年来，基于遗传算法的生产排程优化已经在许多制造企业中得到了广泛应用，并取得了显著的效果。

例如，在汽车制造业，基于遗传算法优化的生产排程方案可以有效减少生产线的闲置时间，提高生产效率。

在电子制造业，基于遗传算法的生产排程优化可以降低生产成本，缩短交货周期，提高客户满意度。

然而，基于遗传算法的生产排程优化也面临一些挑战和问题。

首先，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

其次，遗传算法的参数设置对结果影响较大，需要进行反复调优。

再次，生产环境的动态性和不确定性会影响遗传算法的效果，需要引入实时调整策略。

为了进一步提高基于遗传算法的生产排程优化的效果和效率，可以从以下几个方面进行深入研究：首先，结合其他优化算法和方法，如模拟退火算法、禁忌搜索算法等，形成多算法混合优化，提高搜索精度和速度。

基于免疫遗传算法的工作位置网络性能优化

基于免疫遗传算法的工作位置网络性能优化程秋云1张森1霍明霞2(1．郑州航空工业管理学院，河南郑州450046；2。

济源供电公司，河南济源450015)#《。

1’7i?{t’iZ强簟要】在迁移工作流中。

工作位置是迁移实饲的运行场所，工作机网络性能的优化能够提高迁移工作流整体的资源利用率。

本文将免疫“，?算法与遗传算法结合。

利用免疫算法保证种群多样性的特点，给出了算法的具体过程，避免算法陷八局部最优，使多种资源得到负栽乎衡，Z “从而提高工作机网络的整体陛能。

，4 Z D搠]免疫算法；遗传算法；网络优化…．7．o：，，，∥迁移工作流系统由一个迁移工作流管理机和若干个建立友好信任关系的局域网组成，提高局域网的工作性能可以有效提高整个工作流系统的效率，因此，工作机网络的性能优化是—个很重要的方面。

迁移工作流系统中，每台工作机所获得的负载是迁移实例运行所引起的，将负载重的工作机t的迁移实例进行迁移，从而达到工作位置的负载平衡，提高整个网络的效率。

针对上述问题，文献仞基于遗传算法和Pa re t o优化给出了一个解决方案。

遗传算法能自适应地控制搜索过程，具有良好的全局搜索能力，但对于局部空间的搜索不是很有效，个体的多样性减少的很快，容易出现未成熟收敛和收敛速度较慢的问题。

本文将免疫算法与遗传算法相结合，利用生物免疫行为可以保持种群多样性的特点，通过免疫接种，有选择、有目的地利用待求问题中一些特征或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，保证种群的多样性，防止算法陷入局部最优，提高遗传算法整体的优化性能。

1问题及数学模型停靠站服务器需要为工作机网络合理调整迁移实例具体工作位置，以维持工作机网络的负载均衡，提高系统资源的利用率。

为此，需要满足以下目标：1)工作栅网络每台工作棚的资源占有率最小：2)工作机网络总资源的平均占有率最小，使已有的资源能够为更多的迁移实例服务。

根据以上描述，我们得到—个多目标优化问题。

设工作机网络中有台工作机，有个m i正在运行，可得多目标函数：UM i n G i=乞SiG。

基于高效遗传算法的电网需求侧调度优化研究及其收敛性分析

第50卷第6期电力系统保护与控制Vol.50 No.6 2022年3月16日Power System Protection and Control Mar. 16, 2022 DOI: 10.19783/ki.pspc.210671基于高效遗传算法的电网需求侧调度优化研究及其收敛性分析彭茜，王爱娟，李峻阳，刘万平(重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆 400054)摘要：智能电网中大功率电器飙升及智能终端的普及，导致需求侧用电负荷增加所造成用电困难的问题。

从分布式发电、市电以及居民用电三个角度考虑需求侧调度场景，并对其构建分时电价模型。

随后，通过引入居民舒适度、用电经济度和负载方差三个衡量调度性能函数，构建出一种基于调度性能函数的加权优化目标模型。

考虑到复杂多方的分时电价模型参与调度，提出了一种改进的遗传算法对需求侧进行用电调度来最小化目标函数。

该算法通过加入精英选择策略和进化逆转操作，可有效地减少算法迭代次数，以取得目标函数最优值。

然后，从理论上对所改进的遗传算法进行收敛性证明。

最后，通过算例仿真验证了算法的有效性，并在满足居民用电舒适度的同时降低了31.29%的用电成本。

关键词：遗传算法；智能电网；分时电价模型；需求侧调度Optimization of the demand side dispatching of a power grid based on an efficientgenetic algorithm and its convergence analysisPENG Qian, WANG Aijuan, LI Junyang, LIU Wanping(School of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)Abstract: There has been a great increase in the number of high-power electrical appliances on the smart grid. Together with the popularization of smart terminals, and the increasing power consumption from the demand-side, this has brought the difficulties of power consumption to consumers. In this paper, the demand side scheduling scenario is considered from the three aspects of distributed generation, utility power and residential power consumption. Their time-sharing price models are constructed. Then, we introduce three functions to measure dispatching performance: resident comfort, electricity consumption economy and load variance. We also construct a weighted optimization objective model based on the dispatching performance function. Given that a complex multi-party time-sharing electricity price model participates in the dispatching, we propose an improved genetic algorithm to dispatch electricity consumption of demand side to minimize the objective function. Here additional elite selection strategies and evolutionary reversal operations are added. This can effectively reduce the iteration time and find an optimal value. Then, the convergence of the proposed algorithm is proved theoretically. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by simulation, and the power consumption cost is reduced by 31.29% while meeting the comfort of the resident power consumption.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 62103070).Key words: genetic algorithm; smart grid; time-sharing electricity price model; demand-side dispatch0 引言维持现代社会基础设施正常运行的底层是电力基金项目：国家自然科学基金项目资助(62103070)；重庆市教育科学技术研究项目资助(KJQN202001120)；重庆理工大学研究生创新项目资助(clgycx20203111) 系统，从国防到交通、金融、日常生活都离不开电力系统的供应[1-2]。

基于免疫遗传算法的网格工作流服务选择

ｍｅｎｓｔｅｔｔｓｒｅｄｌｎａｏｍｅｈｅｕｅｄａｉｅ，ｔｅｃａｓｏｓｉｌｅｖｃＳｓｌｃｅｏｒｗｏｒｆｏＳｈｈｅｐｅｔｐｓｂｅｓｒｉｅｉｅｅｔｄｆｋｌｗ．Ａｓｔｈｅ
一
个热点问题于Ｄ对ＡＧ（ｉｃｅｃｃｉｇａｈ描述的网格工作流模型，虑时间和费用两个ｄｒｔｄａｙｌｒｇ）ｅｃ考般遗传算法的求解问题时出现的早熟和退化现象，用了免疫算子和遗传算子相结合的免疫遗采
网格中许多大型的应用领域比如生物信息学和
Ｇｒ）ｉ的概念提出来的，能将高速互联网、ｄ它高性能
第３８卷第６期
２１００牟１月２
浙江工业大学学报
Ｊ０ＵＲＮＡＩＯＦＺＨＥＩＪＡＮＧＵＮＩＶＥＲＳＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩ
Ｖｏ１３８ＮＯ．．６
Ｄｅ．２ＯｃＯｌ
基于免疫遗传算法的网格工作流服务选择
ＬＩＤｉＨＵＡＮＧｅｃｉ，Ｄ — ａ
（ｌｅｅｏｎｏｍａｉｎＥｎｎｅｒｎＣｏｌｇｆＩｆｒｔｏｇｉｅｉｇ，ＺｊａｇＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｈｅｉｎｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙ，Ｈａｇｈｕ３０３ｎｚｏ１０２，Ｃｈｎ）ｉａ
Ａｂｓｒｃ：ＷｉｈｈｅｔａｔｔｔＯＧＳＡｐｏｐｅｒｏｓｄ，ｈｏｗｔｓｌｃａｒｄｅｖｃｉｇｏｉａＯｅｅｔｇｉｓｒｉｅｓｒｗｎｇｈｏｉｓｅｔｓｕ．

云计算毕业论文题目参考

云计算毕业论文题目免费参考2006年google工程师第一次提出“云计算”以来，云计算已经取得了非常大的进步，云计算就是将数据计算在大量的分布式计算机上进行，大大提升了运算速度，这使得大数据处理成为可能。

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基于改进遗传算法的工作流调度研究

否 — ＼是
文中采用了嵌套遗传算法。该算法分为两层，第一层
确定任务序列，第二层在已知任务序列的基础上搜索最优资源分配。
２．４任务序列层
２．４．１染色体编码
输出最优个体
图１改进的遗传算法流程图
行的任务序列并不要求任务是顺序执行的，在先序任务都完成的情况下多个任务可以并发执行，但并发执行发生资源争夺时，将按照任务序列顺序判定资源如
・
ｌｌ０・
计算机技术与发展
第２３卷
何分配，但正在使用的资源不可被剥夺。
１．２优化目标
２．３改进的遗传算法流程图图１中变量代表的是任务序列层，变量ｙ代表资
源分配层。算法主要分为两层：任务序列层和资源分
配层，具体的改进后的遗传操作细节将在下文详细讲
解。
文中提出的ＩＧＡ优化的目标是，在工作流系统资源有限，任务可以并发运行的情况下，计算出任务序列和资源分配的最优组合，达到工作流完成所有任务用
时最短的目的。
资源分配层轮盘法选择，比较选择前选择后平均适应度较高的种群进入下一步任务序列层轮盘法选择，比较选择前选择后平均适应度较高的种群进入下一步
２使用改进的遗传算法制定调度方案
２．１嵌套遗传
文中所讨论的问题涉及任务序列和资源分配两组
（３）

基于遗传算法的人员调配优化研究

基于遗传算法的人员调配优化研究随着科技的不断发展，人们对于工作效率和质量的要求越来越高。

在公司和企业中，人员调配是很重要的一项工作。

如何合理地安排员工的工作岗位，既要充分发挥其能力，又要使工作流程更加高效，这是一个比较复杂的问题。

遗传算法是一种优化算法，可以在此类问题上得到应用。

一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。

其基本思想是通过基因交叉和基因突变的方式，逐代筛选出适应度最高的个体。

遗传算法由于其简单、高效的特点，已被广泛应用于优化问题的解法中。

二、遗传算法在人员调配中的应用人员调配是指将员工分配到适合他们能力和特长的工作岗位，使得整个工作流程更加高效、合理。

但对于公司或企业来说，人员调配往往会受到一些限制条件的约束，如人力资源的匮乏、岗位需求的变化等等。

这些约束条件会对人员调配造成一定的影响，使得调配变得更加困难。

遗传算法在人员调配中的应用，可以通过计算得到最优调配方案。

它的基本思路是将员工作为个体，将岗位和工作流程作为基因型，将约束条件作为适应度函数，通过基因交叉、基因突变的方式，逐代筛选出适应度最高的人员调配方案。

这种方法可以充分利用人员的优势，使公司或企业工作流程更加高效。

三、遗传算法在人员调配中的优势1、减少人工调配的繁琐程度在传统的人工调配中，需要根据员工的能力和特长，以及岗位需求的变化等因素，人工地逐一排列，非常耗时和复杂。

而使用遗传算法，可以通过计算机快速准确地得到最优的人员调配方案，不仅可以大幅减少人工调配的繁琐程度，而且可以提高效率和准确性。

2、快速找到优化解遗传算法通过基因交叉、基因突变等操作，可以在短时间内得到多组可能的人员调配方案。

而传统的调配方法可能需要多次迭代才能找到最优解决方案。

遗传算法的优势在于可以快速地找到合适的优化解决方案，提高调配的效率。

3、适应各种限制条件在人员调配中，存在很多的限制条件，如产能的变化、工作效率的提高等。

而遗传算法可以将这些限制条件作为适应度函数，通过计算和筛选来确定最优的人员调配方案。

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Ｔｈｓｐｐｒｐｅｅｔｅｅｉａｇｒｔｍ－ａｅｏｄｂｌｎｉｇａｇｒｈｆｒｇｉｒｌｗ．Ｂｉｕａｉｇｔｅｎｔｒｌｐｏｅｓｉａｅｒｓｎｓａｇｎｔｃｌｏｉｈｂｓｄｌａａａｃｎｌｏｉｍｏｒｄｗｏｋｆｏｔｙｓｌｔｈａｕａｒｃｓｍｎ
总第２４６期２１年第ｌ０１０期
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌＥｇｎｅｉｇｇｔｎｉｅｒｎａ
Ｖｏ．９Ｎｏ１１３．０
８１
基于遗传算法负载均衡的网格工作流技术研究
单冬红
（顶山学院软件学院平
杨照峰
平顶山４７０）６００
摘
要
针对传统的网格工作流系统中，在分配任务的过程中，根据执行任务的最短时间选取传输路径，这样造成多条
路径负载的不均衡，导致网格工作流的工作效率低的问题。文章提出一种基于遗传算法负载均衡的网格工作流算法。通过模拟自然界的生物进化过程对任务空间进行随机化搜索，根据预定任务的适应度函数，用全局并行搜索方式找到最优节并点，避免了传统均衡方法的逐次匹配执行带来的低效问题。实验表明，该新算法能够实现快速负载均衡，高网格工作流系提
ＬｏｄＢａｌｎｉｇＢａｓｄｏｒｎｅｉｇｒｔａａｃｎｅｎＧｅｔｃＡｌｏｉｈｍ
ＳａｎｈｎＹａｇＺｈｏｅｇｈｎＤｏｇｏｇｎａｆｎ
（ｏｌｇｆＳｆｗａｅｏｎｄｎｓａｎｖｒｉｙＣｌｅｏｏｔｒｆＰｉｇｉｇｈｎＵｉｅｓｔ，Ｐｉｇｉｇｈｎ４７０）ｅｎｄｎｓａ６００
ｂｌｎｉｇ，ｇｉｒｆｗｙｔｍＯｉｒｖｈｒｆｉｉｎｙ，ａｄａｈｅｅａｉｆｃｏｙｒｓｌｓａａｃｎｒｄｗｏｋｌｓｓｅｔｍｐｏｅｔｅｗｏｋｅｆｅｃｏｃｎｃｉｖｄｓｔａｔｒｅｕｔ．ｓＫｙＷｏｄｇｉｒｆｏ，ｌａａａｃｎｅｒｓｒｄｗｏｋｌｗｏｄｂｌｎｉｇ，ｇｎｔｃａｇｒｔｍｅｅｉｌｏｉｈ
ｏｉｌｇｃｌｖｌｔｎｗｅｅｒｎｏｚｄｔｈａｋｏｈｅｒｈｓａｅｃｏｄｎｏｔｅｆｎｓｕｃｉｎｏｃｅｕｅａｋ，ｆｂｏｏｉａｏｕｉｒａｄｍｉｅｏｔｅｔｓｆｔｅｓａｃｐｃ，ａｃｒｉｇｔｈｉｅｓｆｎｔｏｆｓｈｄｌｄｔｓｓｅｏｔａｄｐｒｌｌｔｈｌｂｌｓａｃｏｙｏｆｎｈｅｔｎｄ，ｍｅｈｄｉｔｖｉｈｒｄｔｏａａａｃｆｔｅｉｌｍｅ — ｎａａｌｈｔｅｇｏａｅｒｈｆｒｗａｓｔｉｄｔｅｂｓｏｅｅｗｉｔｏｓｏａｏｄｔｅｔａｉｎｌｌｎｅｏｈｍｐｅｎｉｂｔｔｎｏｕｃｓｉｅｍａｃｉｇｐｏｌｍｓｃｕｅｙｉｅｆｉｎ．Ｅｘｅｉｎａｒｓｌｓｓｏｔａｈｅａｇｒｈｉｆｓｏｄａｉｆｓｃｅｓｖｔｈｎｒｂｅａｓｄｂｆｉｅｔｏｎｃｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｔｅｎｗｌｏｉｍｓａｔｌａｔ
统的工作效率，得令人满意的结果。取关键词网格工作流；载均衡；遗传算法负
中图分类号
Ｔ３３Ｐ９
ＲｅｅｒｈｏｒｄＷｏｋｆｏＴｅｈｎｌｇｆｓａｃｎＧｉｒｌｗｃｏｏｙｏ
ห้องสมุดไป่ตู้
ＡｂｔａｔＩｒｄｔｏａｒｄｗｏｋｌｗｙｔｍ，ｉｓｉｎｄｐｏｅｓｃｏｄｎｏｔｅｓｏｔｓｉｅｅｔｇｍｉｓｏｓｒｃｎｔａｉｉｎｌｇｉｒｆｏｓｓｅｎａｓｇｅｒｃｓ，ａｃｒｉｇｔｈｈｒｅｔｔｍｅｓｌｃｉｓｉｎｎｔａｓｓｉｎｐｔｒｎｍｉｓｏａｈ，Ｓａｓｎｕｔｌａｈｏｄｏｎａａｃｄ，ｃｕｉｇｇｉｒｆｗｒｈｒｂｅｏｏｅｆｉｎｙＯｃｕｉｇｍｌｉｅｐｔｓｌａｆｕｂｌｎｅｐａｓｎｒｗｏｋｌｗｏｋｔｅｐｏｌｍｆｌｗｆｉｅｃ．ｄｏｃ
ＣｌｓｍｂｒＴＰ３３ａｓＮｕｅ９
１引言
网格工作流技术是将所有公司构建虚拟网络
形成一个网格，对网格中用户提出的复杂问题，针将任务分成几部分分配给网格中的工作流节点分