基于分层遗传算法的网格任务调度策略 被引量：12

1

作者 刘海迪 杨裔 +1 位作者 马生峰 李廉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第z1期35-39,共5页

针对传统的网格任务调度算法存在的缺陷,提出了用分层遗传算法来实现对网格任务调度策略的优化.在构造分层遗传算法时引入了SGA,AGA和CHC算法.SGA采用基本的遗传操作,保证了种群的多样性;AGA对交叉概率和变异概率的动态调整,保证了遗传... 针对传统的网格任务调度算法存在的缺陷,提出了用分层遗传算法来实现对网格任务调度策略的优化.在构造分层遗传算法时引入了SGA,AGA和CHC算法.SGA采用基本的遗传操作,保证了种群的多样性;AGA对交叉概率和变异概率的动态调整,保证了遗传算法的收敛性;CHC算法强调优良个体的保留,加快了遗传算法的收敛速度;分层遗传算法在吸收了这3种算法优点的基础上进行优化.实验结果表明,分层遗传算法在结果精度和收敛速度上都较其他算法有较大程度的提高. 展开更多

关键词 分层遗传算法 网格任务调度 自适应遗传算法 CHC算法 基本遗传算法

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基于遗传算法和分层任务网络的战术任务规划方法 被引量：3

2

作者 钟春梅 赵振宇 +1 位作者 余舟毅 陈宗基 《兵工自动化》 2012年第4期5-10,14,共7页

针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规划算法。采用定性与定量相结合的方法,基于分层任务网络对战... 针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规划算法。采用定性与定量相结合的方法,基于分层任务网络对战术知识进行建模,基于遗传算法对战术生成过程进行优化。分析了HTN_GA战术规划算法的可行性、完备性。实现了基于SEAD任务的无人作战飞机(uninhabited combat aerial vehicle,UCAV)战术任务规划,仿真结果证明了该任务规划算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 无人作战飞机 战术任务规划 分层任务网络 遗传算法

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一种改进的自动分层算法BMAXQ 被引量：1

3

作者 胡坤 余雪丽 李志 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第30期1-3,共3页

针对MAXQ算法存在的弊端,提出一种改进的分层学习算法BMAXQ。该方法修改了MAXQ的抽象机制,利用BP神经网络的特点,使得Agent能够自动发现子任务,实现各分层的并行学习,适应动态环境下的学习任务。

关键词 分层强化学习 MAXQ算法 BP神经网络 子任务

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改进链式多种群遗传算法的防空火力任务分配 被引量：11

4

作者 唐俊林 张栋 +1 位作者 王孟阳 刘亮亮 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期19-27,共9页

为化解敌方空袭的威胁,提高中等规模防空火力任务分配问题的求解效率,提出一种性能优越的链式多种群遗传算法(CMPGA)。首先建立改进的防空火力任务分配模型,综合考虑目标威胁程度、可拦截性判断等因素。目标威胁程度考虑目标的高度、速... 为化解敌方空袭的威胁,提高中等规模防空火力任务分配问题的求解效率,提出一种性能优越的链式多种群遗传算法(CMPGA)。首先建立改进的防空火力任务分配模型,综合考虑目标威胁程度、可拦截性判断等因素。目标威胁程度考虑目标的高度、速度、射程以及相对距离等威胁因素。可拦截性判断考虑时间约束、空间约束和性能约束,并将其融入杀伤概率的计算中,以简化模型的约束条件。其次提出CMPGA算法求解中等规模防空火力的最优任务分配方案。算法中综合运用了种群重复个体的数量限制策略、适应度相近个体的交叉变异策略、陷入局部极值时部分较优解的删除策略、链式环中种群当前最优解的传递策略。算法充分利用多种群并行搜索的优点,加快收敛速度,持续保持种群多样性,避免陷入局部极值。在标准测试函数的仿真以及防空火力任务分配问题的应用中,通过与几种典型优化算法的对比分析,结果表明CMPGA算法的性能优势较大,能以较高的概率快速地搜寻到最优解,从而验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 防空火力任务分配 遗传算法 链式多种群 多样性保持 分层选择

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针对多星多任务仿真调度的关键路径遗传算法 被引量：8

5

作者 毛李恒 邓清 +1 位作者 刘柔妮 孔祥龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期205-214,共10页

卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法。该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,... 卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法。该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,任务分配通过遗传算法实现,一个分配结果对应种群中的一个个体,在单星任务处理子问题中引入关键路径法,用于求解每个个体的适应度,在提高优化效率的同时,确保得到当前任务分配条件下的最大观测效益,提高算法的全局优化能力。仿真结果表明,对于给定的6组大规模卫星任务规划算例,平均任务完成率均超过了99.7%,证明了该方法具有良好的稳定性和全局搜索能力;同时,相比于已有方法,该方法在优化效率上也有大幅提高,且任务规模越大,优化效率提升越大。 展开更多

关键词 卫星调度 任务规划 分层优化 关键路径法 遗传算法

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基于分层任务网络的攻击路径发现方法 被引量：1

6

作者 王子博 张耀方 +3 位作者 陈翊璐 刘红日 王佰玲 王冲华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期35-43,共9页

攻击路径发现是辅助网络资产安全评估的一项关键任务。现有基于智能规划的攻击路径发现方法因建模语言丰富和规划算法完备而深受安全从业者青睐,但其存在的扩展性问题不容忽视。为此,提出一种基于分层任务网络的攻击路径发现方法。具体... 攻击路径发现是辅助网络资产安全评估的一项关键任务。现有基于智能规划的攻击路径发现方法因建模语言丰富和规划算法完备而深受安全从业者青睐,但其存在的扩展性问题不容忽视。为此,提出一种基于分层任务网络的攻击路径发现方法。具体而言,围绕网络规模逐步扩展、路径发现任务愈加复杂和安全推演场景频繁变化所引发的扩展性问题,将所提方法分解为3个阶段。第一阶段,针对路径生成性能差的问题,引入面向目标拓扑的多层级K路划分算法;第二阶段,针对领域问题描述难的问题,构建融入专家经验的路径规划分层任务网络;第三阶段,针对路径更新效率低的问题,设计应对局部信息更替的攻击路径维护方案。实验结果表明,所提方法适用于大规模网络,执行效率更高,具备良好的扩展性。 展开更多

关键词 智能规划分层任务网络 多层级K路算法 攻击路径发现 攻击路径扩展

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基于规则的分层负载平衡调度模型 被引量：12

7

作者 李冬梅 施海虎 顾毓清 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第10期16-20,共5页

1引言 随着计算机技术和网络技术的发展,大规模并行分布处理系统,尤其网络工作站机群系统得到了广泛应用.但是随着分布式技术研究的深入,在某一时刻,一些工作站的负载极重而另外一些工作站的负载极为空闲所造成的网络资源浪费现象十分突出.

关键词 网络资源 分层负载平衡调度模型 分布式任务分配算法 计算机网络

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分层混合局部搜索策略异构多核系统调度 被引量：1

8

作者 姚丽莎 王占凤 程家兴 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期193-199,共7页

针对遗传算法解决异构多核系统的任务调度问题容易产生早熟现象及其局部寻优能力较差的缺点,将局部搜索算法与遗传算法相结合,创新性地提出一种求解异构多核系统的任务调度问题的分层混合局部搜索遗传算法。该算法提出一种新的分层优化... 针对遗传算法解决异构多核系统的任务调度问题容易产生早熟现象及其局部寻优能力较差的缺点,将局部搜索算法与遗传算法相结合,创新性地提出一种求解异构多核系统的任务调度问题的分层混合局部搜索遗传算法。该算法提出一种新的分层优化策略以产生初始种群,在变异操作中,对部分个体设计3-opt优化变异,对种群中的优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。仿真实验结果表明,分层混合局部搜索遗传算法求解异构多核系统的任务调度问题时可以高效获得高质量的解。 展开更多

关键词 遗传算法 分层优化策略 Lin-Kernighan算法 3-opt算法 异构多核 任务调度

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成本约束下的云计算能耗资源调度优化算法 被引量：7

9

作者 郝亮 崔刚 +1 位作者 曲明成 张康 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期458-464,共7页

针对云计算能耗严重的问题,对云数据中心资源使用率、网络工作负载以及实时功率进行了深入研究,提出了在成本约束下的能耗资源调度优化算法,并提出根据世界时区性考虑电价成本,利用负载平衡的方法进行任务的调度执行。在此基础上设计了... 针对云计算能耗严重的问题,对云数据中心资源使用率、网络工作负载以及实时功率进行了深入研究,提出了在成本约束下的能耗资源调度优化算法,并提出根据世界时区性考虑电价成本,利用负载平衡的方法进行任务的调度执行。在此基础上设计了任务分层算法(TSA),通过增加任务执行的并行度与相关性,降低了数据中心节点的空闲概率,减少了数据中心间的传输能耗。当不满足约束成本时,根据此算法依次进行任务的迭代演算。模拟实验表明,基于成本约束的能耗优化算法能够在能耗优化的同时显著地节约服务的成本。 展开更多

关键词 成本约束 云计算 资源调度 能耗优化 任务分层算法(tsa)

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复杂可交互场景下基于异策略分层强化学习的搜救机器人自主决策

10

作者 殷辰堃 纪宏萱 张严心 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期403-414,共12页

机器人在搜救任务中的自主决策能力对降低救援人员的风险具有重大意义.为了使机器人在面对复杂多解的搜救任务时能自主形成决策和合理的路径规划,设计了一种异策略分层强化学习算法.该算法由两层Soft Actor-Critic(SAC)智能体组成,高层... 机器人在搜救任务中的自主决策能力对降低救援人员的风险具有重大意义.为了使机器人在面对复杂多解的搜救任务时能自主形成决策和合理的路径规划,设计了一种异策略分层强化学习算法.该算法由两层Soft Actor-Critic(SAC)智能体组成,高层智能体可以自动生成低层智能体所需的目标并提供内在奖励指导其直接与环境进行交互.在分层强化学习的框架下,首先将复杂可交互场景下的机器人搜救任务描述为高层半马尔可夫决策过程与低层马尔可夫决策过程的双层结构,并针对不同层级设计不同的状态空间、动作空间与奖励函数等.其次,针对传统强化学习算法中目标与奖励函数需要人工设计且缺乏通用性的问题,应用基于SAC的异策略分层强化学习算法训练双足移动机器人与复杂场景交互,通过数据的高效利用和目标空间的调整实现救援机器人的自主决策.仿真结果验证了所设计的算法在解决复杂多路径搜救任务中的有效性和通用性. 展开更多

关键词 分层强化学习 Soft Actor-Critic算法 搜索救援任务 双足移动机器人 自主决策 交互场景

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多无人机多目标协同近距任务分配研究 被引量：4

11

作者 张哲 吴剑 何诚 《弹箭与制导学报》 北大核心 2020年第3期69-74,共6页

针对近距目标群集对无人机任务分配的影响,建立了多无人机协同分层任务分配模型,将任务分解为3层。第一层:建立了各目标群之间的任务分配模型;第二层:各近距目标群内无人机的路线规划;第三层:载荷约束条件下的无人机任务路线优化。提出... 针对近距目标群集对无人机任务分配的影响,建立了多无人机协同分层任务分配模型,将任务分解为3层。第一层:建立了各目标群之间的任务分配模型;第二层:各近距目标群内无人机的路线规划;第三层:载荷约束条件下的无人机任务路线优化。提出混合粒子群算法对模型进行求解并给出任务分配方案。仿真表明,分层规划在计算时间、迭代次数和解的规模上比全局分配更有优越性,混合粒子群算法在任务分配上体现了更优解和更高的效率。 展开更多

关键词 无人机 任务分配 混合粒子群算法 分层规划 权重

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基于分层强化学习的机械臂复杂操作技能学习方法 被引量：2

12

作者 孟子晗 高翔 +1 位作者 刘元归 马陈昊 《现代电子技术》 2023年第19期116-124,共9页

在面对复杂任务时,传统强化学习方法存在状态空间庞大、奖励函数稀疏等问题,导致机械臂不能学习到复杂的操作技能。针对上述问题,提出一种基于分层强化学习的机械臂复杂操作技能学习方法。首先,底层运用基于Beta过程的自回归隐马尔可夫... 在面对复杂任务时,传统强化学习方法存在状态空间庞大、奖励函数稀疏等问题,导致机械臂不能学习到复杂的操作技能。针对上述问题,提出一种基于分层强化学习的机械臂复杂操作技能学习方法。首先,底层运用基于Beta过程的自回归隐马尔可夫模型,将复杂操作任务分解为多个简单的子任务;其次,对每个子任务运用SAC算法进行技能学习,得到每个子任务的最优策略;最后,根据底层得到的子任务最优策略,上层通过基于最大熵目标的改进强化学习算法学习复杂操作技能。实验结果表明,所提方法能有效实现机械臂复杂操作技能的学习、再现与泛化,并在性能上优于其他传统强化学习算法。 展开更多

关键词 机械臂 复杂操作任务 分层强化学习 子目标 自回归隐马尔可夫模型 SAC算法

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基于云环境的双QoS约束多目标工作流调度 被引量：5

13

作者 薛庆水 李凤英 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2196-2203,共8页

针对多QoS约束的工作流调度优化问题,提出一种云环境下的工作流多目标调度遗传算法。为寻找满足预算和期限双QoS约束的工作流执行时间与代价的同步最优解,建立遗传调度模型。对工作流进行结构分层,确保任务执行顺序;将个体惩罚因素引入... 针对多QoS约束的工作流调度优化问题,提出一种云环境下的工作流多目标调度遗传算法。为寻找满足预算和期限双QoS约束的工作流执行时间与代价的同步最优解,建立遗传调度模型。对工作流进行结构分层,确保任务执行顺序;将个体惩罚因素引入适应度函数中,保留接近约束的边界解,扩展解空间分布;在层次、任务及资源层面上设计3种遗传交叉和变异,增加最优解的求解概率。实验结果表明,该算法在Pareto最优解分布、收敛性和稳定性及调度效率方面均优于基准算法。 展开更多

关键词 云计算 工作流调度 遗传算法 任务分层 多目标优化

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一种云环境下科学工作流执行计划的优化方法

14

作者 郭宏乐 陈旺虎 +2 位作者 马生俊 李新田 乔保民 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期433-439,共7页

为降低云环境下科学工作流的执行代价,提出了一种执行计划的优化方法。引入猴群算法,依靠对当前执行计划的层内和层间优化,在保证工作流全局截止时间约束的前提下,通过同层任务的逻辑聚合和任务的层间调整,尽可能减少各层任务数的差异,... 为降低云环境下科学工作流的执行代价,提出了一种执行计划的优化方法。引入猴群算法,依靠对当前执行计划的层内和层间优化,在保证工作流全局截止时间约束的前提下,通过同层任务的逻辑聚合和任务的层间调整,尽可能减少各层任务数的差异,以避免资源的闲置浪费,缩短任务的等待时间。实验表明,该方法与类似研究相比,可降低资源消耗量,减小总的延迟时间。 展开更多

关键词 科学工作流 执行优化 任务分层 猴群算法 云环境

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