蚁群算法"如何得最优解">从”众人拾柴火焰高“看"蚁群算法"如何得最优解

一、概述 题目虽然起的很文艺，不过从我对该算法的理解，<em>蚁群算法</em>着实有这么点意思。接下来我将用”土话“帮助大家理解一下该算法。 <em>蚁群算法</em>是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。(源自百度百科) 此算法运用了仿生学的原理。假如黄旗为蚂蚁群，红旗为食物。蚂蚁群体从黄

CloudSim资源调度

       本菜鸡的毕业设计选择的就是面向数据中心能耗优化的粒子群算法的设计与实现，别问我为啥选这个，我也不知道，在网上查询了很多之后发现也就GitHub上面就4个项目，好像也就第四能用。然后就是YouTube上面有一个印度小哥的视频，做了一个高大上的界面，用的Internet Topology Zoo做了一个界面，非常酷眩，然而没有源<em>代码</em>，全程是成果展示，心痛的要死。但是仅仅是云任务调度，而这...

使用Cloudsim实现基于多维QoS的资源调度算法之一：配置Cloudsim环境

Cloudsim是一款开源的云计算仿真软件，它继承了网格计算仿真软件Gridsim的编程模型，支持云计算的研究和开发。它是一个自足的支持数据中心、服务代理人、调度和分配策略的平台，支持大型云计算的基础设施的建模与仿真，并且可以在Windows和Linux上跨平台运行。 本文介绍的是利用Cloudsim云仿真平台对<em>资源</em>调度算法进行仿真。其中包括Cloudsim环境的配置，<em>资源</em>调度算法的嵌入和仿真结

cloudsim仿真算法研究之三（完结）

关于之前<em>cloudsim</em>的研究，之前主要集中在云计算任务调度算法，后来又陆续扩展到云计算数据中心虚拟机<em>资源</em>调度算法中，从规模到算法的复杂度都十分的复杂，不仅需要考虑单数据中心，同时也需要考虑到跨区域的多数据中心间的调度问题，涉及到网络拥塞、数据可靠性等等方面的问题，整个过程延续了半年多，在此做一个小小的总结，后续陆续完善。

cloudsim基于例子自己建立自己云计算仿真平台（仿CloudSimExample1.java）

package clousimtest; import java.text.DecimalFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import org.cloudbus.<em>cloudsim</em>.Cloudlet;...

CloudSim3.0.3中Cloudlet的执行——代码流程简析

上一篇文章说到了CloudSim模拟流程的整体事件流，其中最为复杂和关键的自然是Cloudlet被提交到DC（DC对象开始process相关事件）之后的流程，本文就该流程在<em>代码</em>方面作简要分析。 由CLOUDLET_SUBMIT事件被DataCenter对象处理开始说起（没记错的话是DC完成VM创建并回复VM_CREATE_ACK类型事件之后，DCBroker随即向DC发送CLOUDLET_SUB

资源调度机制源码分析（schedule方法，两种调度算法）

sparkContext初始化后会注册Application，然后会调用schedule方法，<em>如何</em>为Application在worker上启动Executor，Executor启动后，DAGScheduler和TaskScheduler才能分配task给Executor来进行计算。所以schedule是把整个流程窜起来的重点。private def schedule(): Unit = { /...

Cloudsim3.0.3导入Eclipse各种错误解决方案

各种范型的报错： 1、Syntax error,parameterized types are only available if source level is 1.5 总是报错，提示Syntax error,parameterized types are only available if source level is 5.0 原因是：我们的项目编译的时候使用的jdk版

cloudsim基于例子自己建立自己云计算仿真平台（仿CloudSimExample6.java）

package clousimtest; import java.text.DecimalFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import org.cloudbus.<em>cloudsim</em>.Cloudlet;...

CloudSim介绍和使用

CloudSim介绍和使用 本文主要介绍一下我在使用CloudSim时翻译、整理和理解的一些信息，以及我的使用经验，希望能对有需要的朋友们有所帮助~ 1、我翻译和理解的一些信息：     2009年4月8日，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件，称为CloudSim。它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可在Windows和Linux系统上

使用Cloudsim实现基于多维QoS的资源调度算法之二：实现基于多维QoS的资源调度算法

使用Cloudsim实现基于多维QoS的<em>资源</em>调度算法之二：实现基于多维QoS的<em>资源</em>调度算法 简述Cloudsim的体系结构、核心类、工作模型、<em>资源</em>调度算法实现的步骤、对多维QoS的处理等。

cloudsim基于例子自己建立自己云计算仿真平台（仿CloudSimExample4.java）

package clousimtest; import java.text.DecimalFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import org.cloudbus.<em>cloudsim</em>.Cloudlet;...

关于CloudSim的一些笔记

因为毕业设计要涉及到在CloudSim系统上做拓展，所以就先记录下学CloudSim的过程，自己的毕设不涉及网络拓扑这方面，所以也不研究这部分内容。内容大多是网上扒的加以整理，有部分自己的想法。 CloudSim对云系统中的各种组件进行模拟 云数据中心（Datacenter） 物理机（Host） 虚拟机（VM） 服务代理商（DatacenterBroker） 任务单元（Cloudlet）：构建云...

云计算仿真工具CloudSim介绍和使用

CloudSim介绍和使用本文主要介绍一下我在使用CloudSim时翻译、整理和理解的一些信息，以及我的使用经验，希望能对有需要的朋友们有所帮助~1、我翻译和理解的一些信息：    2009年4月8日，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件，称为CloudSim。它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可在Windows和Linux系统上跨平台运

遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法介绍

启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法就是求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主。 模拟退火算法        退火是一个物理过程，粒...

YARN资源调度策略

YARN<em>资源</em><em>调度策略</em> 发表于 2015-04-30   |   公司活动写的一篇文章。这里也发下吧。 介绍下YARN中<em>资源</em>调度相关概念和算法。以hadoop 2.2.0为准。 YARN虽然是从MapReduce发展而来，但其实更偏底层，它在硬件和计算框架之间提供了一个抽象层，用户可以方便的基于YARN编写自己的分布式计算框架，而不用关心硬件的细节。由此可以看出YARN的核心

cloudsim自带虚拟机任务分配程序

<em>cloudsim</em>在Eclipse下<em>资源</em>，云计算的资料，关于<em>cloudsim</em>的一手资料，告诉你怎么设置虚拟机<em>资源</em>和任务分配给虚拟机。

Yarn 资源调度策略

在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。 配置方法FIFO SchedulerFIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行<em>资源</em>分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配<em>资源</em>，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler它并不

CloudSim4.0 安装及相关问题的解决

准备工作：安装CloudSim需要准备以下几个文件。安装 jdk 是因为<em>cloudsim</em>是基于Java语言开发的，需要Java的编译环境；Maven是一个Jar包管理工具，意思是一个项目若通过 Maven 进行配置，即项目中有一个pom.xml的配置文件来配置项目所需的Jar 包及其版本，在导入项目之初，Maven 会自动从云端下载pom.xml中配置的所有Jar包，无需手工添加；eclipse ...

蚁群算法介绍

蚁群算法的源代码

不知道现在是否还有人在研究<em>蚁群算法</em>？应该有吧。当初为了找C或C++源<em>代码</em>而不可得，在阅读了多份"杂七杂八"的<em>代码</em>的基础，总算写出来了。运行了三个TSP经典用例，基本符合要求。2008年3月份写的，现在贴出来大家共享一下，注释加的应该算齐全。仅仅是一份按照<em>蚁群算法</em>的原理写的<em>代码</em>，没有做任何优化。至于我做优化后的<em>代码</em>，就不发出来了吧，呵呵。环境为:Windows XP SP2 + VC 6.0. 

云平台仿真框架CloudSim

一、实验名称 云平台仿真框架CloudSim应用 二、云平台仿真框架CloudSim介绍 CloudSim是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库 1.功能及组件 CloudSim 独特功能有：一是提供虚拟化引擎，旨在数据中心节点上帮助建立和管理多重的、独立的、协同的的虚拟化服务；二是在对虚拟化服务分配处理核心时能够在时间共享和空间共享之间灵活切换。 CloudSim平台有助于加

cloudsim简介以及在eclipse下使用

<em>cloudsim</em>简介： 2009年4月8日，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件，称为CloudSim。它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可在Windows和Linux系统上跨平台运行，CloudSim继承了GridSim的编程模型，支持云计算的研究和开发，并提供了以下新的特点： (1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真；(2)一个

Cloudsim 3.0.3中VM调度策略系列类解析（无迁移的策略）

Cloudsim中VM<em>调度策略</em>类在DataCenter（或PowerDataCenter）创建时需要制定，更是我们在Cloudsim上试验我们的调度算法的核心所在。

带约束的蚁群算法模型解决TSP问题MATLAB

网上花钱买的<em>资源</em>，主要是一个思路原型。因为网上单纯的<em>蚁群算法</em>比较多，但是带约束的就比较难找了。可以用来解决城市遍历问题。 里面有MATLAB源码，但是不推荐用，主要是看他的思路，文章主体是介绍这个约束问题

操作系统学习-常见的CPU调度进程的策略

下面我们分别就单核和多核的情况加以分析： 1.单核： 1.1 FCFS （first come first service）先到先处理方式 顾名思义，这种调度方法就是CPU按照先到先处理的方式对进程进行处理，非抢占式 优点：简单，一般结合其他策略使用 缺点：平均等待时间较长，举例：三个进程 P1的cpu时间是24s，P2是3s，P3也是3s，这样P2和P3分别需要等待24s和27...

OpenStack之Nova分析——Nova Scheduler调度算法

上篇文章介绍了Nova Scheduler服务的启动流程，我们知道Nova Scheduler服务<em>作为</em>一个调度者，其核心便是调度算法。这篇文章我们就来分析一下Nova Scheduler服务的调度算法吧。 在配置文件中，调度算法默认的驱动类是FilterScheduler，该类位于nova/nova/scheduler/filter_scheduler.py中。其算法的原理是比较简单的，就是“过

YARN三种调度器和配置策略

FIFO调度器容量调度器公平调度器

蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法介绍

<em>蚁群算法</em>、遗传算法、模拟退火算法介绍 穷举法 列举所有可能,然后一个个去,得到最优的结果。如图一，需要从A点<em>一直</em>走到G点，才能知道，F是最高的（最优解）。这种算法得到的最优解肯定是最好的，但也是效率最低的。   穷举法虽然能得到最好的最优解，但效率是极其低下的。为了能提高效率，可以不要枚举所有的结果，只枚举结果集中的一部分，如果某个解在这部分解中是最优的，那么就把它当成最优

云平台仿真框架cloudsim介绍

http://1.johnhome.sinaapp.com/?p=257 幻灯片1 云计算仿真框架CloudSim介绍 jiangzw#ihep.ac.cn (以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录，为保证清晰度，一些插入的图片较大，可在新标签页中打开) 本文基于 署名 3.0 中国大陆 许可协议发布，未经本人许可不得转载

几种常见的操作系统调度策略

一、先来先服务和短作业(进程)优先调度算法1．先来先服务调度算法先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配<em>资源</em>、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为...

云计算仿真框架CloudSim介绍

幻灯片1 云计算仿真框架CloudSim介绍 jiangzw#ihep.ac.cn (以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录，为保证清晰度，一些插入的图片较大，可在新标签页中打开) （ 本文基于  署名 2.5 中国大陆  许可协议发布，欢迎转载、演绎，但是必须保留本文的署名  John 并包含本文链接。 ） 欢迎交流 2013年04月09日

蚁群算法两种MATLAB实现代码

<em>蚁群算法</em>两种MATLAB实现<em>代码</em>，格式正确，通俗易懂的<em>代码</em>。

[CloudSim学习心得] 第一天学习Cloudsim

通过CloudSim给出的Example学习CloudSim的<em>代码</em>编写方式 今天学习的是CloudSim的第一个Example， 第一个Example的主要内容是创建了一个有一台Host的Datacenter，在其中运行一个Coudlet 先来看看整体的<em>代码</em>的结构 这段<em>代码</em>分成了五个部分，List是任务列表， List是虚拟机的列表， main函数就是主函数用于运行这个Examp

cloudsim相关疑问与解答

翻译：https://code.google.com/p/<em>cloudsim</em>/wiki/FAQ#Getting_started 开始： 1.       什么是<em>cloudsim</em>？他能做什么和不能做什么？ Cloudsim是一个工具（库）用来云计算场景的模拟（注意不是仿真）。它提供基本的类用来描述数据中心，虚拟机，应用程序，用户，计算<em>资源</em>，和一些策略（如调度和提供等）对系统不同部分的

CloudSim Network源码概述（持续更新...）

topology.brite文件 从Nodes:关键词的下一行开始读入，之前写啥都可以 Nodes: NodeID, xpos, ypos, indegree, outdegree, ASid, type(router/AS) 但只读前3项，其中AS是自治系统的意思 Edges: EdgeID, fromNode, toNode, euclideanLength, linkDelay,

智能RGV的动态调度策略

只能说运用的手算法！ 其他的啥子遗传算法，TS,都会！但是关键咋个套模型？想了一个用图论，但是，图怎么构建？ 哎，洗洗熬夜看论文吧！

Yarn 资源调度器

Yarn的<em>资源</em>调度目前支持内存和CPU两种<em>资源</em>。 Yarn支持三种调度方式：FIFO、FAIR和DRF分别是指先来先服务、公平调度和主<em>资源</em>公平调度 FIFO：先按照优先级高低调度，如果优先级相同，则按照提交时间先后顺序调度，如果提交时间相同，则按照（队列或者应用程序）名称大小（字符串比较）调度；不支持有子队列的情况。 FAIR：按照内存<em>资源</em>使用量比率调度，即按照used_memo

蚁群算法的模拟——动画演示

一、<em>蚁群算法</em>介绍          <em>蚁群算法</em>是一种在图中寻找最优路径的机率型算法。因为其算法的依据是局部的最优通过迭代形成全局最优，由于中间过程随机性因素比较多，因此称为机率型算法。算法的设计思想是模拟蚂蚁找食物，然后运回家的过程。百度百科对此过程做了一个比较好的描述：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromon

Yarn学习（一）YARN的资源调度

正文YARN1、YARN概述（Yet Another Resource Negotiator）YARN是一个<em>资源</em>调度平台，负责为运算程序提供服务器运算<em>资源</em>，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。Yarn是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足，提高集群环境下的<em>资源</em>利用率，这些资...

基于蚁群算法的云计算资源调度策略研究

云计算是目前国内外科研机构和商业机构重点研究的一种新兴计算模式,它是网格 计算!并行计算和分步式计算的发展,是下一代网络与应用的新技术,主要运用虚拟化 技术,将云计算数据中心的各种 IT <em>资源</em>进行虚拟化处理后置于虚拟<em>资源</em>池中进行统一 管理,对用户提交的任务进行自动化部署,而<em>资源</em>调度是云计算中一个关键性的问题, 主要研究<em>如何</em>将用户提交的任务分配给计算节点以及<em>如何</em>对计算结节进行动态扩展,在 满足用户 QoS 要求并且执行时间最短的前提下,负载均衡程度最高,它决定了用户任务 执行的效率!系统的<em>资源</em>数与平台整体性能"

操作系统的调度策略

调度程序：挑选就绪进程的内核函数: <em>调度策略</em>(依据什么原则挑选进程/线程？ ) 调度时机(什么时候进行调度？)调度时机 在进程/线程的生命周期中的什么时候进行调度？ (1)进程从运行状态切换到等待状态 (2) 进程被终结了非抢占系统: 当前进程主动放弃CPU时可抢占系统：（1）中断请求被服务例程响应完成时（2）当前进程被抢占a. 进程时间片用完b. 进程从等待切换到就绪<em>调度策略</em>: 确

基于蚁群算法的多目标优化问题

多目标优化，提出基于<em>蚁群算法</em>的理念，使用求解多目标问题

cloudsim安装与配置

转载：作者：枷叶 来源：CSDN  原文：https://blog.csdn.net/kingsleyaa/article/details/50767567     这学期的毕业设计是跟云计算相关的课题，因此，<em>cloudsim</em>是必配。看了很多论文之后，知道了<em>cloudsim</em>这个模拟工具，但是当时完全没有头绪<em>如何</em>安装。            现在基本成功了。所以将这个过程尽量详细的，准确的分享出...

CloudSim类设计

BwProvisioner: 这个抽象类为VM的带宽配置策略建模。该模块的主要功能是向在数据中心部署的相互竞争的VM分配网络带宽。云系统开发者可以用他们自己的策略（优先级，QoS）来扩展该类。BwProvisioningSimple允许VM根据需求尽可能多的保留带宽，但是会受到托管主机的总可用带宽限制。 CloudCoordinator: 这个抽象类把一个云数据中心扩展到联盟，负责周期性监测

蚁群算法（简析）

<em>蚁群算法</em>用于最短路径寻优比较常见。 基于原理   算法： 1，n个城市坐标点 C（，） 2，n个城市间全连接距离矩阵  , 3, 将m只蚂蚁随机放到n个城市，每个城市均有蚂蚁 4, 给定一个信息素矩阵，,,之后迭代更新 5，计算矩阵启发因子，这里为距离的倒数 6, 定义 表征信息素重要程度的参数； 表征启发式因子重要程度的参数 7，计算一只蚂蚁，从城市到达下一城市的概率公式： ...

线程调度策略

对于一个嵌入式多任务、多线程操作系统，所启动的应用进程至少拥有一个线程或多个线程，线程在进程中执行<em>代码</em>。一个进程能够“同时”运行多个线程，“同时”加上引号，因为实际上，在单处理CPU平台上，任何时刻，只有一个线程在执行。操作系统通过任务调度算法快速切换线程来模拟多线程并行，交替地停止一个线程，然后切换到另外一个上运行。支持任务优先级，高优先级线程比低优先级线程更先执行，也就是说低优先线程必须等到高

蚁群算法解决寻找最短路径（固定出发点，遍历所有）、任务分配（task和worker都有约束条件）matlab

（这篇文章中暂时出现了问题，因为实验结果不理想，没有得到我想要的演化的效果，我也明白了问题的所在之处，我会稍后用作修改） <em>蚁群算法</em>的理解：蚂蚁在寻找食物的时候会释放出一种信息素，用来与同伴进行交流，使得大家最终寻找食物。而<em>蚁群算法</em>就是利用蚂蚁的释放信息素的这种特性，来不断改变蚂蚁走的方向从而达到目标（路径最短等）。 文章我会分成使用<em>蚁群算法</em>解决两种问题，第一种是简单的寻找最短路径，第二种是关于...

操作系统中的进程调度策略有哪几种

先来先服务调度算法：先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配<em>资源</em>、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程<em>一直</em>运行到...

Yarn三种调度策略对比

  理想情况下，我们应用对Yarn<em>资源</em>的请求应该立刻得到满足，但现实情况<em>资源</em>往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用<em>资源</em>的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的<em>资源</em>。在Yarn中，负责给应用分配<em>资源</em>的就Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。   在Yarn中有三种调度器可以选择：F...

蚁群算法三维空间路径规划

<em>蚁群算法</em>实现三维空间路径。

从零开始部署CloudSim4.0云计算仿真平台

从零开始部署云计算仿真平台软件CloudSim4.0

Kubernetes 中基于策略的资源分配

本文是才云科技（CaiCloud）5月6日沙龙“Kubernetes Meetup 中国 2017”IBM中国系统部软件架构师马达的演讲实录。PPT下载 IBM中国系统部软件架构师马达 大家好，很高兴能参加这次活动，今天主要会讲到关于策略的<em>资源</em>调度，做自己的产品也好，基本都是由<em>资源</em>调度为强项，我现在主要负责 Kubernetes 这边，主要做 Batch Job Adm

数学建模（6）——蚁群算法

算法原理 <em>蚁群算法</em>是模拟自然界中蚂蚁的群体行为。科学家发现，蚁群总能找到蚂蚁巢穴和食物源之间的最短距离。蚂蚁在行走过的路上会留下一种挥发性的激素，而蚂蚁趋向于走激素积累较多的路径。找到最短路径的蚂蚁会往返多趟，从而积累更多的激素，导致走这条路的蚂蚁越拉越多，最终所有的蚂蚁都会选择最短路径 在使用该算法时，首先生成一定数量的蚂蚁，让每只蚂蚁形成初始解，再从问题的初始状态出发，根据“激素”浓

linux内核的三种主要调度策略

linux内核的三种主要<em>调度策略</em>： 1，SCHED_OTHER 分时<em>调度策略</em>，  2，SCHED_FIFO实时<em>调度策略</em>，先到先服务  3，SCHED_RR实时<em>调度策略</em>，时间片轮转    实时进程将得到优先调用，实时进程根据实时优先级决定调度权值。分时进程则通过nice和counter值决定权值，nice越小，counter越大，被调度的概率越大，也就是曾经使用了cpu

随机优化算法-蚁群算法

随机优化算法-蚁群优化算法 摘要：<em>蚁群算法</em>是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士 论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 一、简介 <em>蚁群算法</em>(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，...

蚁群算法求解TSP问题的源代码

旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过<em>蚁群算法</em>比它高效得多，在百度的<em>蚁群算法</em>吧里有人发了个注释清晰的<em>代码</em>，有兴趣的可以去研究一下<em>蚁群算法</em>和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法，博客园里的某位牛人很清楚地介绍了，发个链接吧 遗传算法入门：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 模拟退

CloudSim(3.0.3)运行机制见解

最近几日在学习CloudSim3.0.3的源码，看着看着就意图弄清example的模拟过程，即从startSimulation()到stopSimulation()之间主要发生了什么。     CloudSim是目前应用最广泛的云计算环境模拟工具，采用Java编写。我们知道云数据中心的运转是连续的，各个实体（Vm，Host等）每一秒钟（当然可以说每一ms）都在变化，那么CloudSim是以什么样

基于蚁群算法的三维路径规划算法

基于<em>蚁群算法</em>的三维路径规划算法，结合具体的案例给出了程序分析

c++ 使用蚁群算法解决TSP问题。

TSP问题，旅行商问题：假如一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所有要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。选择全部路径中的最小值。TSP具有NP计算复杂度（NP是指在非确定性图灵机上有多项式时间算法的问题）。TSP问题是数图论中重要的一个问题，即“已给一个n个点的完全图，每条边都有一个长度，求总长度最短的经过每个顶点正好一次的封闭回路”。 <em>蚁群算法</em>

JAVA 多线程编程 --线程的调度策略

JAVA中一个线程有自己的优先级（priority） getPriority:返回当前线程的优先级 setPriority:设置当前线程的优先级   既然JAVA支持多线程，那么多个线程同时执行的时候必然涉及到调度的问题。 通过研究官方文档和书籍，我发现：JAVA的调度算法非常简单：   1.选择当前可运行线程中优先级最高的线程运行 2.拥有同样优先级的线程：采用round-rob

解析Cloudsim中，打印输出结果的函数：printResults（）

public static void printResults( //输出统计信息 PowerDatacenter datacenter, //参数：数据中心 List&amp;lt;Vm&amp;gt; vms, ...

YARN调度策略比较

YARN总共提供了三种<em>调度策略</em>：CapacityScheduler，FIFO Scheduler, FairScheduler 一 FIFOScheduler-先进先出<em>调度策略</em> 即所有的应用程序将按照提交顺序来执行，这些应用程序都放在一个队列里，只有在执行完了一个之后，在执行顺序执行下一个   缺点： 耗时长的任务会导致后提交的<em>一直</em>处于等待状态，<em>资源</em>利用率不高；如果集群多人共享，显然不

TSP问题中，蚁群算法的应用

1. <em>蚁群算法</em>简介      <em>蚁群算法</em>（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。<em>蚁群算法</em>最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于1991年提出。经过20多年的发展，<em>蚁群算法</em>在理论以及应用研究上已经得到巨大的进步。

CloudSim仿真流程

CloudSim基础仿真流程总结 这是在阅读CloudSim Example1用例<em>代码</em>后，对CloudSim仿真流程的一点总结 类 类总结： DataCenter类 ，数据中心，提供虚拟化网络<em>资源</em> （所有的Host必须绑定到DataCenter，并且必须保证每个数据中心至少创建一个Host） DataCenterBroker类 ，代理，用于提交虚拟机列表和云任务列表（虚拟机和云应用在内的<em>资源</em>） ...

蚁群算法（C）

C语言详细注释版定义部分#pragma once#include #include #include const double ALPHA=1.0; //启发因子，信息素的重要程度 const double BETA=2.0; //期望因子，城市间距离的重要程度 const double ROU=0.5; //信息素残留参数const i

C++:蚁群算法解决TSP（C++多线程版）

TSP问题：旅行商问题，最短回路。 这里采用att48数据，邻接矩阵全部取整数，原数据放在文后。 解决<em>代码</em>如下： //#define TEST_INPUT //#define TEST_T //#define TEST_ANT //#define TEST_VALUE #include&amp;lt;cstdio&amp;gt; #include&amp;lt;cstring&amp;gt; #include&amp;lt;...

集群资源调度系统设计架构总结

之前为完成《AWS 下 Kylin 调度系统的设计》（https://io-meter.com/2017/10/13/kylin-aws-scheduler-system/），阅读了大量 集群<em>资源</em>管理和任务调度的资料和论文。了解了如Hadoop YARN、Mesos、Spark Drizzle、Borg/Kubernetes 和O mega等系统的调度器设计架构，在这篇文章里我将试图从这些架构案例

蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题matlab程序

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)一般描述为从某一物流配送中心出发，用多台车辆向多个顾客送货，车辆完成配送任务后返回配送中心。 已知每个顾客的位置与需求量， 每台车的容量一定， 将货物送到顾客手中需要满足一定的时间约束， 要求合理安排行车路线使目标函数得到优化。<em>蚁群算法</em>求解有时间窗约束的车辆路径问题matlab程序。请注意，<em>资源</em>加密了，可以运行，但不能看到源程序。

Linux 任务调度策略

Linux任务<em>调度策略</em>linux内核的三种调度方法 SCHED_OTHER 分时<em>调度策略</em> SCHED_FIFO实时<em>调度策略</em>，先到先服务 SCHED_RR实时<em>调度策略</em>，时间片轮转

原材料配送问题的蚁群算法实现(C语言)

原材料配送问题 1.建立模型 1.1问题描述 有一个原材料供应商，从工厂出发，用一辆货车为若干个下游工厂配送原材料且只配送一次，最后仍回到工厂，问应<em>如何</em>选择行车路线，使总耗油量最少。 模型的基本假设： a.货车的载重量无限大。 b.货车行驶路面的粗糙程度相同并且无上下坡。 c.货车的耗油量只与货车的载重量和行驶路程决定，其他因数忽略不计。 2.2模型推导(通过截

一种基于蚁群算法的物流配送VRP解决方案

在物流配送中，配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用<em>蚁群算法</em>，实现了物流配送VRP的优化过程，建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试，发现该算法收敛性较好，在较高服务水平的基础上，明显降低了配送成本。

蚁群算法浅谈

本文参考：http://www.cnblogs.com/biaoyu/archive/2012/09/26/2704456.html                   http://blog.163.com/ykn_2010/blog/static/1420333362012111411258466/ 简介     <em>蚁群算法</em>(ant colony optimization, ACO)，又称

云计算仿真软件Cloudsim的使用（1）

仿真步骤 （1）初始化CloudSim包 （2）创建数据中心 （a）创建主机列表 （b）创建PE列表 （c）创建PE并将其添加到上一步创建的PE列表中，可对其ID和MIPS进行设置 （d）创建主机，并将其添加到主机列表中，主机的配置参数有ID、内存、带宽、存储、PE及虚拟机分配策略（时间或空间共享） （e）创建数据中心特征对象，用来存储数据中心的属性，包含

操作系统（五） -- CPU的调度策略

常见的<em>调度策略</em>以及考虑的内容。 CPU调度就是当前进程需要进行IO操作或者时间片结束了，<em>如何</em>从就绪队列中选择下一个执行的进程。 CPU调度的直观想法： FIFO 先入先出，根据队列的前后顺序执行。类似于银行和食堂排队，但是有问题，如果一个人只是简单的询问这样的算法肯定对他不公平。 Priority（优先级） 给每个进程都设置优先级，根据优先级来选取下一个执行的进程。对于一些时间短的任务可以适当增加...

基于蚁群算法的移动机器人三维路径规划MATLAB代码

该程序采用<em>蚁群算法</em>解决移动机器人在三维环境下的路径规划，适合初学者学习，<em>代码</em>完整，便于实现。

蚁群算法代码实现

旅行商问题大都是用遗传算法求解，不过<em>蚁群算法</em>比它高效得多，在百度的<em>蚁群算法</em>吧里有人发了个注释清晰的<em>代码</em>，有兴趣的可以去研究一下<em>蚁群算法</em>和模拟退火算法，这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法，博客园里的某位牛人很清楚地介绍了，发个链接吧 遗传算法入门：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 模拟退

[AI] 蚁群算法代码

华电北风吹 日期：2016-04-25<em>蚁群算法</em>：人工智能里面专门为解决TSP问题的经典算法。核心思想是通过蚁群中每个蚂蚁走过路径总厂对它经过的路径进行打分，后边的话打分高的路径会更容易被选择。<em>蚁群算法</em>核心<em>代码</em>如下：function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rh

解析Cloudsim中，获取主机违反SLA指标的函数：getSlaTimePerActiveHost（）

/* * 注意：该方法中俩个变量：slaViolationTimePerHost表示所有活跃主机总共违反SLA的时间，totalTime表示所有活跃主机的总时间 * 但由于最后返回值为二者的比值，即得到违反SLA的比率。故单个活跃主机和所有活跃主机在此没有什么区别。 */ protected static double getSlaTimePerActiveHost(Li...

cloudsim的power例子的学习

<em>cloudsim</em>3.0中的例子程序当中，有三个包power和power.random还有power.planetlab.如图: 1 power包 这个包中定义了两个类，这两个将会被power.planet 和power.random这两个包中的测试程序所使用。这个包中最主要的两个类1 Helper类最主要进行虚拟机，主机列表，数据中心和数据中心管理者的创建.而cloudlet列表和工作

蚁群算法详解

<em>蚁群算法</em>

Hadoop 资源调度架构和实现

1.工作流程 系统的输入输出 上传输入数据到HDFS 将打包的jar<em>作为</em>作业提交作业到YARN YARN对作业进行调度和执行，执行过程中从HDFS读取数据，将结果数据写入HDFS 从HDFS读取结果数据 YARN进行作业调度和执行的工作流程 步骤 1　上传用户程序、ApplicationMaster 程序到HDFS，然后提交作业的描述信息（作业文件

蚁群算法MATLAB程序

摘自《matalba在数学建模中的应用》第九章<em>代码</em>，手动码上已测试，供大家参考，欢迎来信交流

Cloudsim 3.0.3中任务到VM的映射

需要导入包 java.util.Collections

小白的蚁群算法学习总结

小白的<em>蚁群算法</em>学习总结 综述 说起接触这个<em>蚁群算法</em>（ACO）,是在我大学毕业读研的那个暑假，需要看导师的论文，提前学习时遇到的。想必许多人在读研前没有提前进实验室习惯于看导师论文，刚开始都是一知半解，什么量子纠缠，什么shor算法，<em>蚁群算法</em>，都是一头雾水。只好一点点挖论文中涉及到的知识点，所以看一篇论文，里面的知识点特别多，而且对知识点的原理要求比较高，一篇下来要花好几天，我就为了学习论文中的<em>蚁群算法</em>

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