论文部分内容阅读
关于优化云计算方法问题,需研究一种改进的自适应云遗传算法,针对传统云遗传算法(CGA)中对交叉及变异过程中的云模型控制参数取定值导致算法存在"早熟"及收敛速度慢的问题。为了解决上述问题,在CGA的基础上提出一种自适应云遗传算法(ACGA),引入在线性与非线性间平滑过渡的自适应子算子,使得控制参数根据种群适应度进行自适应调整,并通过性能分析证明了算法的正确性。仿真结果表明,通过与GA及CGA算法的比较,ACGA在收敛性能和搜索能力上都有很大的提高。