【摘 要】
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以工作站机群为代表的网络计算环境是当前并行计算和分布式系统的研究重点之一,解决异构性问题和动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键.该文介绍如何使用改进后的遗
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以工作站机群为代表的网络计算环境是当前并行计算和分布式系统的研究重点之一,解决异构性问题和动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键.该文介绍如何使用改进后的遗传算法解决动态负载平衡的问题,以及在实现GLB动态负载平衡系统中所采用的一些关键性策略﹑方法和技术.遗传算法是一种基于自然选择和有性繁殖机制的随机搜索策略.可是,此算法收敛速度较慢且容易停留在局部极值.为了解决这些问题,该文提出使用遗传模拟退火算法,其融合了遗传算法和模拟退火算法,同时在算法运行过程中,如果需要将借助选择操作符挑选较优的基因.
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