arXiv:2511.04183cs.NEcs.AI2025-11
用强化遗传算法解决多资源负载均衡难题，突破传统方法可行性瓶颈。
A Reinforced Evolution-Based Approach to Multi-Resource Load Balancing
- 引入强化机制与迁移算子改进标准遗传算法
- 在严格可行性约束下实现多资源系统优化
- 适合研究负载均衡与进化计算的学者参考
本文提出一种强化遗传方法来解决一个特定的d资源系统优化问题。由于所研究问题具有非常严格的可行性函数，传统的进化策略表现不佳。因此，本文策略对标准遗传算法进行了多项改进与适应性调整，例如引入迁移算子，其类比于生物中的随机基因漂移现象，以提升搜索效率和解的质量。
原文摘要 · Abstract (English)
This paper presents a reinforced genetic approach to a defined d-resource system optimization problem. The classical evolution schema was ineffective due to a very strict feasibility function in the studied problem. Hence, the presented strategy has introduced several modifications and adaptations to standard genetic routines, e.g.: a migration operator which is an analogy to the biological random genetic drift.
负载均衡遗传算法优化
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