国家教育部博士点基金(20110142120081)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- 带准备时间的单机调度问题的混合进化算法研究被引量：2
- 2013年
- 提出了一种混合进化算法(HEA)用于求解具有序列相关依赖且带准备时间的单机调度问题,其优化目标为最小化总延迟。该混合进化算法由局部搜索和进化算法框架混合而成。HEA具有一些新的特点,例如在局部搜索中采用了一种新提出的基于块移动的邻域结构,这种邻域结构合理地限制了搜索空间,提高了算法的搜索效率;在HEA中采用了一种新的组合算子———块顺序交叉算符(BOX)来产生新的子代工作序列。用本算法对当前国际文献中公开的两组共64个算例进行了测试,HEA改进了9个算例在当前文献中的最优解,表明了所提出的HEA算法的优越性。与之前的国际文献中最好的四个启发式算法进行了详细比较,表明了HEA算法的优势。
- 钟涛萧卫徐宏云刘广崔珊珊
- 关键词：混合进化算法单机调度
- 求解大规模云计算负载均衡问题的局部搜索算法被引量：3
- 2015年
- 本文研究了云计算负载均衡问题,该问题是2012年ROADEF/EURO挑战赛的主题.ROADEF/EURO挑战赛由法国运筹学会和欧洲运筹学会共同发起,其目的在于聚集国际学术界的研究力量,帮助工业界攻克迫切需要解决的核心技术难题.本次ROADEF/EURO 2012挑战赛的主题由Google公司提供,是Google公司当前面临的技术难题.它涉及如何在大规模的集群系统中调度一系列的计算任务.此问题是云计算领域的核心瓶颈性问题,属于多约束的NP难度问题,关于它的研究能够使集群系统更合理高效地执行计算任务,提高服务器的使用效率,减少系统的拥塞.问题的目标是为程序重新分配机器,在满足所有给定的各类硬约束条件的前提下使软约束尽可能多地得到满足.本文提出了一个基于局部搜索的启发式算法,算法提出了3种针对问题结构的邻域结构和一种动态扰动策略,并采用了一种高效的搜索空间划分机制和一种加速搜索的缓存技术.用本文提出的算法对竞赛中使用的A,B两组共20个算例进行了测试.计算结果表明,对于A组和B组算例,本文算法所得结果按竞赛规则打分分别为16%和4.23%,表明了所提出算法的有效性.同时,本文还对算法中的关键组件进行了对比分析,并与精确算法以及下界算法进行了比较.
- 王卓吕志鹏叶涛
- 关键词：NP难问题局部搜索
