【摘 要】
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针对网格环境中DAG任务调度问题,提出一种改进混洗蛙跳算法,通过增设族群进化点和引入邻域搜索策略,解决了原算法进化动力不足和易陷入局部最优的问题;为解决DAG任务在启发式
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广西教育厅科研项目（2009MS1195）, 广西可信软件重点实验室开放基金（kx201106）
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针对网格环境中DAG任务调度问题,提出一种改进混洗蛙跳算法,通过增设族群进化点和引入邻域搜索策略,解决了原算法进化动力不足和易陷入局部最优的问题;为解决DAG任务在启发式算法中编码困难的问题,利用DAG任务自身的约束条件,重新定义解空间的度量方式,进而提出一种新的编码方式。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度较GA、PSO、SFL算法分别提高了75%、94%和27%,搜索性能亦有明显改善,能有效地提高最优解的质量。
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