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基于多元级差优良化遗传算法的环境拓扑结构任务调度
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作者 王佳 顾文俊 +4 位作者 鞠炜刚 李玉维 张云龙 米传民 周志鹏 《计算机与现代化》 2024年第10期65-73,79,共10页
在国家深入推进“东数西算”工程的背景下,算力网络中心的环境部署调度面临许多挑战,如环境的数量、大小、拓扑结构复杂度、依赖约束和网络传输量等不确定因素。为了应对这些限制因素,提出一种多元级差优良化的遗传算法(Diverse Hierarc... 在国家深入推进“东数西算”工程的背景下,算力网络中心的环境部署调度面临许多挑战,如环境的数量、大小、拓扑结构复杂度、依赖约束和网络传输量等不确定因素。为了应对这些限制因素,提出一种多元级差优良化的遗传算法(Diverse Hierarchical Difference Optimization Genetic Algorithm,DHDO-GA)。该算法以任务执行跨度makespan和资源利用率最优化为目标,同时考虑资源的负载均衡。为了更好地引导整个种群向全局最优解快速聚拢,该算法根据适应度值和相似度将染色体分布在不同的层级,并将其抽象聚类成精英种群。仿真实验表明,DHDO-GA算法优于传统遗传算法和几种改进的遗传算法,在搜索能力、算法稳定性以及结果质量和可靠性方面具有更大的优势。 展开更多
关键词 环境拓扑结构 任务调度 依赖约束 遗传算法 精英种群 Simhash
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