基于组合拍卖机制的移动Agent投标策略

针对Agent系统资源分配需求提出一种兼顾Agent时间片数量要求和执行截止期限要求的投标策略。定义CPU时间片组合拍卖问题模型,设计Agent各种投标信息处理方法,包括适合组合拍卖CPU时间片机制的Agent零智能投标算法和NZIPca投标算法。仿真结果表明NZIPca策略具有较强的竞标能力。

移动Agent任务调度遗传算法

提出了一种可在全部可行解空间寻求最优解的混沌遗传算法。算法定义了问题模型及染色体表示方法;生成了考虑通信代价的贪婪算法初始种群;设计了一种新的交叉机制来确保杂交后生成的解依然为合法解;使用了启发变异算子;采用混沌优化技术动态控制交叉、变异操作;还使用了父代若干精英个体参与选择策略。最后给出了3种通信代价、2种任务节点及3种主机节点共18个任务图的仿真结果。

CPU时间片组合拍卖遗传算法

提出一种综合考虑Agent时间片和执行截止期限要求的CPU时间片组合拍卖遗传算法。该算法定义了问题模型,采用可以去除不具备竞争力标的预选择策略,减少遗传算法的计算复杂度。在遗传算法求解过程中,设计适合该问题的变长染色体编码方式、交叉算子、换序算子和换标算子。仿真实验结果表明,该算法取得了符合要求的最优解。