10.3969/j.issn.1007-130X.2007.06.020
基于改进进化策略的CSCL任务分配自适应决策方法
本文针对在伸缩性很大的多用户多任务(MU-MT)网络协同学习环境中,如何获得稳定的总体效益最优化的任务分配问题,提出了一种基于改进进化策略的自适应决策方法.该方法在传统进化策略基础上,通过进化方向控制和自适应选择算子设计等改进,优化了收敛速度,并防止抖动和早熟.本算法的优点主要在于:运算规模能依据CSCL环境的变化自动调整,具有很强的环境自适应性,因而是在未知网络环境中提供稳健协同性能的有效解决方案.
CSCL、自适应性、进化策略、稳定性
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TP18(自动化基础理论)
2007-06-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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