基于JIT的非等同并行多机调度问题的混合遗传算法

针对一类NP完全问题的多目标、非等同、并行多机作业调度问题,设计了一个混合遗传算法。该算法在设计过程中针对该问题的特点,设计了一种动态适应度函数;将求解单机问题最优解的有效算法混合在编码方案中,设计了一种不包括作业顺序的简单编码方案,从而降低了算法的实现难度,并提高了执行效率。数值仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点,适合于求解较大规模的问题。

解非等同并行多机调度问题的并行遗传算法

针对最小化完工时间的非等同并行多机调度一类问题,提出了一种混合遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种自然编码方案,此编码与调度方案一一对应,并对初始种群、交叉和变异等方法进行了研究。在鉴于遗传算法自然的并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明,并行混合遗传算法是有效的,优于启发式算法和遗传算法,有着较高的并行性,能适用于大规模非等同并行多机调度问题。

基于递阶遗传算法的并行多机调度优化

针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子,操作简单。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题。