【摘 要】
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基于珊瑚礁优化算法,通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子,提出一种遗传珊瑚礁优化算法,并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中,有效解决了算
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林省精准农业与大数据工程研究中心,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11372155,61472161),国家重点研发技术专项基金(批准号:2017YFD0502001),吉林省自然科学基金(批准号:20180101041JC),吉林省教育厅科研规划重点项目(批准号:2016186).
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基于珊瑚礁优化算法,通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子,提出一种遗传珊瑚礁优化算法,并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中,有效解决了算法过早收敛的问题,提升了算法的优化性能.对比经典遗传算法、珊瑚礁优化算法等群智能算法,在CloudSim上仿真实验结果表明,遗传珊瑚礁优化算法优化负载均衡策略取得了满意的结果,提升了资源能耗利用率,均衡了控制策略.
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