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中文摘要: 本文介绍一种改进的学习迁移策略能在能描述运行环境动态变化的有向图中寻找最短路经,根据探测A- gent获得的不同时刻结点状态信息和以往的旅行计划,利用自适应遗传算法规划出一组最佳迁移路径。解决了学习迁移策略由于结点失效导致的迁移失败。该策略能适应复杂的动态网络环境,动态路由,及时自主地修改迁移路线。实例验证了该方法的有效性。
中文关键词: 移动Agent迁移,遗传算法,最短路径
Abstract:
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文章编号： 中图分类号：TP182 文献标志码：
基金项目:湖北省自然科学基金(2004ABA004)，湖北省教育厅科学研究计划青年项目(2004Q002)
汪勇
武汉科技大学管理学院 430081
引用文本：
汪勇.一种改进的Agent学习迁移策略.计算机系统应用,2006,15(3):63-66
.An Improved Learning Migration Strategy of Mobile Agent.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2006,15(3):63-66
汪勇.一种改进的Agent学习迁移策略.计算机系统应用,2006,15(3):63-66
.An Improved Learning Migration Strategy of Mobile Agent.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2006,15(3):63-66
