混合遗传算法及在多处理机调度问题中的应用
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Mixed Genetic Algorithms and its Application to Multprocessor Scheduling Problem
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    摘要:

    针对遗传算法存在收敛速度较慢,易陷入局部极值的缺点,通过算法混合,提出一种基于混沌及差分演化的混合遗传算法。该算法利用混沌运动的遍历性和内在随机性择优产生初始群体,借鉴差分进化算法中的繁殖策略,使染色体在解空间中更有效的搜索最优解。最后将该混合遗传算法应用于多处理机调度问题中,实验表明,该混合算法具有较高的优化效率,能寻找到更好的优化结果。

    Abstract:

    The genetic algorithm convergence slower, easily into the local extremum faults. Through the algorithm is proposed based on hybrid differential evolution of chaos and hybrid genetic algorithm. The algorithm utilizes chaotic motions of the ergodicity and intrinsic stochastic according to create initial group, the evolutionary algorithm for difference strategy, make the chromosomes in solution space more effective search optimal solution. Finally, this hybrid genetic algorithm applied to the multi-processor scheduling problem, the experimental results show that the hybrid algorithm is high efficiency for the optimization, can better optimization results.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张长伟,李小青.混合遗传算法及在多处理机调度问题中的应用.计算机系统应用,2011,20(6):144-146,215

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  • 收稿日期:2010-09-17
  • 最后修改日期:2010-10-18
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