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J-GLOBAL ID：201602245258519603   整理番号：16A0826712

遺伝的アルゴリズムの雲を環境マッピングアルゴリズムを構築することが動的シミュレーションに基づく【JST・京大機械翻訳】

Genetic algorithm-based mapping scheme for dynamic construction in cloud simulation environments

著者 (4件)： Zhou Chunyang (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology) ,  Hu Yi (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology) ,  Li Jianjun (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology) ,  Li Guohui (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 44  号： 1  ページ： 31-35  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のシミュレーションシステムの静的構築技術に存在する資源の再利用性の低い難度を配備高等の問題に対して,1つのクラウドシミュレーション実行環境下で遺伝的アルゴリズムを用いて解くシミュレーションモデルとバーチャルマシンの間のマッピングを最適化することに基づくアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは環境の大規模資源のスケジューリングの応用背景下のシミュレーション,適切な染色体のコード長さを維持する,個体群の適応度関数を,最適化した雲を十分に考慮した,GAアルゴリズムの収束速度と得られた解の信頼性が向上した。実験結果は示した。本論文のアルゴリズムは伝統的な遺伝的アルゴリズムと比較して,局所収束を効果的に避けることができ,より良い資源負荷均衡効果に達する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 負荷分散 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーションモデル ,  スケジューリング ,  仮想機械システム ,  染色体 ,  再利用 ,  最適化 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  個体群
準シソーラス用語： 収束速度 ,  適応度関数 ,  実行環境 ,  シミュレーションシステム ,  *動的シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cloud computing ,  simulation environment ,  virtualization ,  genetic algorithm ,  resource allocation

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  雲 ,  環境 ,  マッピング ,  アルゴリズム ,  構築 ,  動的シミュレーション