Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 2880
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [PASSWORD_CHECK_WEAK] => N
                    [PASSWORD_CHECK_POLICY] => N
                    [PASSWORD_CHANGE_DAYS] => 0
                    [PASSWORD_UNIQUE_COUNT] => 0
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [BLOCK_TIME] => 0
                )

        )

    [SESS_IP] => 216.73.216.105
    [SESS_TIME] => 1757410883
    [IS_EXPIRED] => 
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [SESS_SHOW_INCLUDE_TIME_EXEC] => 
    [fixed_session_id] => cca3699da9f9bab53b9d71cc0e22e500
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

    [SESS_OPERATIONS] => Array
        (
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский журнал вычислительной математики

2025 год, номер 3

Адаптивный генетический алгоритм с оптимальной рекомбинацией для задачи составления расписаний с учетом расхода энергии

М.Ю. Сахно
Омский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института математики им. С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук, Омск, Россия
sosnovskayamy@gmail.com
Ключевые слова: генетический алгоритм, оптимизированный кроссинговер, адаптивная схема, распараллеливаемые работы, энергия, расписание
Страницы: 327-346

Аннотация

В настоящей работе рассматриваются задачи составления расписаний с учетом расхода энергии. Такие задачи возникают в многопроцессорных компьютерных системах и учитывают ресурсные ограничения и возможности распараллеливания. Для этих задач известны алгоритмы жадного и списочного типов с гарантированными оценками точности в худшем случае. В настоящей работе предлагается адаптивный генетический алгоритм с декодировкой решений, основанной на специфике постановок рассматриваемых задач. Его особенностью является то, что в операторе кроссинговера решается задача оптимальной рекомбинации в полной и усеченной версиях. Вызов операторов кроссинговера реализуется адаптивно. Настройка категориальных и числовых параметров выполняется адаптивно современными пакетами. Результаты экспериментального исследования показали статистически значимое преимущество над известными алгоритмами на сериях задач различной структуры.

DOI: 10.15372/SJNM20250307
EDN: YXXQLD
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину