基于改进进化策略的CSCL任务分配自适应决策方法

摘要：

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.

关键词：CSCL、自适应性、进化策略、稳定性

所属期刊栏目：29

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：65-67