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上海交通大学学报 2012年第4期46卷 642-645页

作者：凌小峰宫新保金荣洪上海交通大学电子工程系上海200240

提出了一种针对动态系统的两级径向基函数(RBF)网络训练方法.该方法借鉴自然免疫系统的动态特性和自适应处理能力,将RBF网络的隐层节点分为粗、细拟合节点,分别对动态系统中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练.通过自适应免疫机制,... 详细信息

提出了一种针对动态系统的两级径向基函数(RBF)网络训练方法.该方法借鉴自然免疫系统的动态特性和自适应处理能力,将RBF网络的隐层节点分为粗、细拟合节点,分别对动态系统中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练.通过自适应免疫机制,较大地降低了计算复杂度,提高了系统的动态追踪能力.仿真结果表明,所提出的方法能较好地平衡训练精度与收敛速度的矛盾,达到了很高的性能.

关键词：径向基函数网络免疫系统自适应免疫机制动态系统

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基于改进进化算法的网格任务调度研究与实现

基于改进进化算法的网格任务调度研究与实现

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作者：刘芳芳南京信息工程大学

学位级别：硕士

网格系统是目前应用最广泛的分布式应用系统,它利用Internet将世界上不同地域内的资源整合成一个虚拟的有机体,类似于一个逻辑整体或一台超级计算机,用户从中不仅可以享受一体化的信息和应用服务,还可以共享资源和协同工作。网格中不存... 详细信息

网格系统是目前应用最广泛的分布式应用系统,它利用Internet将世界上不同地域内的资源整合成一个虚拟的有机体,类似于一个逻辑整体或一台超级计算机,用户从中不仅可以享受一体化的信息和应用服务,还可以共享资源和协同工作。网格中不存在资源“孤岛”,它实现了信息的充分共享。网格系统强大的计算能力是通过网格上任务的运行性能体现的,在网格环境中,任务调度问题是网格研究领域的关键问题之一。由于网格环境的动态性、分布性及异构性等特点,网格任务调度面临巨大的挑战。本文在分析网格任务调度的过程、目标和特点的基础上,着重做了如下工作： 1、在介绍遗传算法（Genetic Algorithm, GA）实现过程和算法优缺点的基础上,提出了改进的粗粒度并行遗传算法。该算法在交叉阶段设计了一种基于模式阶的多点交叉算子,在变异阶段采用一种基于任务迁移的定向变异方法,同时采用精英策略保持种群的多样性。此外,还引入统计学中“移动平均”的原理来预测种群进化若干代后适应度值的变化趋势。 2、在介绍免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm, IEA）实现过程和算法优缺点的基础上,提出了自适应的免疫进化算法。将免疫机制引入到适应度函数的设计中,且将调节因子k调整为自适应变化的因子。实验结果表明改进的算法能够改善免疫进化算法的不足,很好地保持种群的多样性。 3、利用GridSim仿真器对改进的算法进行了多次的仿真实验,对比分析了改进前后算法的性能。实验结果表明,与改进前算法的性能相比较,改进后的算法有更快的收敛速度和更佳的寻优能力,并且能够获得更优的调度结果。

关键词：任务调度粗粒度并行遗传算法自适应免疫机制 GridSim

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