改进粒子群算法在网格资源分配中的优化

被引:19
作者
李志洁
刘向东
段晓东
机构
[1] 大连民族学院非线性信息技术研究所
关键词
网格计算; 资源分配; 粒子群优化; 并行子群;
D O I
10.13196/j.cims.2009.12.89.lizhj.018
中图分类号
TP393.01 [];
学科分类号
摘要
针对并行网格任务的资源分配问题,提出了一种基于并行粒子子群优化的分配算法。该算法引入效用函数,反映网格任务的偏好和目标,利用乘子法转化约束条件,导出适应度函数。最后通过粒子子群的并行寻优过程,得到资源分配的最优解。仿真实验表明了该算法的有效性,且在任务较多的情况下,优化结果好于传统粒子群算法。
引用
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页码:2375 / 2382
页数:8
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Tantar, Alexandru-Adrian ;
Melab, Nouredine ;
Talbi, El-Ghazali .
SOFT COMPUTING, 2008, 12 (12) :1185-1198
[2]
Grid computing in China [J].
Yang G. ;
Jin H. ;
Li M. ;
Xiao N. ;
Li W. ;
Wu Z. ;
Wu Y. ;
Tang F. .
Journal of Grid Computing, 2004, 2 (2) :193-206
[3]
Sub optimal scheduling in a grid using genetic algorithms.[J].V. Di Martino;M. Mililotti.Parallel Computing.2004, 5
[4]
Recent approaches to global optimization problems through Particle Swarm Optimization [J].
K.E. Parsopoulos ;
M.N. Vrahatis .
Natural Computing, 2002, 1 (2-3) :235-306
[5]
基于粒子群的网格任务调度算法研究 [J].
季一木 ;
王汝传 .
通信学报, 2007, (10) :60-66
[6]
一种基于市场机制的网格资源调价算法 [J].
翁楚良 ;
陆鑫达 .
计算机研究与发展, 2004, (07) :1151-1156
[7]
粒子群算法及其应用.[M].段小东; 王存睿; 刘向东; 编著.辽宁大学出版社.2007,