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公开(公告)号：CN104932938B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201510330093.9
申请日：2015-06-16
Applicant: 中电科软件信息服务有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的云计算资源调度方法。包括：初始化各个服务器参数，接收用户提交的任务，采用改进的遗传算法得到资源调度的分配方案，即任务与服务器的映射关系，调度器根据分配方案进行资源调度。该方法在满足用户需要的同时，快速部署云任务，使得云服务提供商的运行成本最低。
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公开(公告)号：CN104932938A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510330093.9
申请日：2015-06-16
Applicant: 中电科软件信息服务有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的云计算资源调度方法。包括：初始化各个服务器参数，接收用户提交的任务，采用改进的遗传算法得到资源调度的分配方案，即任务与服务器的映射关系，调度器根据分配方案进行资源调度。该方法在满足用户需要的同时，快速部署云任务，使得云服务提供商的运行成本最低。
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公开(公告)号：CN104866904B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201510330035.6
申请日：2015-06-16
Applicant: 中电科软件信息服务有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提供了一种基于spark的遗传算法优化的BP神经网络并行化方法，通过采用spark并行编程模型改进遗传算法对BP神经网络的权值进行全局进化寻优，经过一定次数的进化迭代后，得到优化的神经网络初始权值，再使用并行的BP神经网络算法进行迭代，最终输出网络结构。在训练过程中，各个阶段都可以多节点并行处理，大大提升BP神经网络的收敛速度，提高训练的效率。
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公开(公告)号：CN104866904A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510330035.6
申请日：2015-06-16
Applicant: 中电科软件信息服务有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提供了一种基于spark的遗传算法优化的BP神经网络并行化方法，通过采用spark并行编程模型改进遗传算法对BP神经网络的权值进行全局进化寻优，经过一定次数的进化迭代后，得到优化的神经网络初始权值，再使用并行的BP神经网络算法进行迭代，最终输出网络结构。在训练过程中，各个阶段都可以多节点并行处理，大大提升BP神经网络的收敛速度，提高训练的效率。
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