Internet分布式信息系统的文件自适应管理研究

提出了分布式文件系统的新模型,模型把文件管理过程转化成了0 1规划问题;在优化过程中采用了拥有自适应产生新解机制的演化算法,它可根据适应值的排序来动态地确定变异范围,在不断变化的用户请求模式下,该算法有效地优化了文件系统,使该系统能更好自适应地管理文件,从而降低费用.

基于局部邻域模型的自适应CS算法

CS算法完全依赖于随机步长,无法保证其快速收敛性。本文首先将Lévy飞行步长设置为随算法收敛而减小的变量以增强算法后期的局部搜索能力;其次引入局部邻域模型以更好地利用当前种群中优秀个体的信息,加快算法收敛速度;最后为避免算法陷入局部最优,在每次迭代结束时对当前种群进行自适应性变异操作。仿真结果表明,改进后的算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。

基于立队竞争的演化算法

将竞争机制引入到变异算子中 ,从而使变异算子具有了很强的群体特性 ,同时为使算子更加简练和更具通用性 ,在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小 .基于这种思想提出了一种新的演化算法 ,在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性 ,此时它已成为一种主要的搜索算子 .通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度 .