小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法和系統(tǒng)，所述方法包括步驟：獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)；根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)模型；采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案；根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。利用小區(qū)內(nèi)停車場(chǎng)中空閑的車載電腦，通過數(shù)據(jù)中心的一部分計(jì)算任務(wù)交由車載電腦處理，使得數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)不需要以小區(qū)最大需求接入量作為標(biāo)準(zhǔn)，從而避免了小區(qū)云系統(tǒng)硬件資源和車載電腦硬件資源的浪費(fèi)。
【專利說明】小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法和系統(tǒng)
【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001]本發(fā)明涉及云計(jì)算技術(shù)，特別是涉及小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法和系統(tǒng)?！尽颈尘凹夹g(shù)】】
[0002]小區(qū)云指專門針對(duì)一個(gè)住宅小區(qū)所建立的云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，主要目的在于以較小的硬件代價(jià)對(duì)小區(qū)內(nèi)住戶的計(jì)算、存儲(chǔ)、調(diào)度管理等需求快速高效做出反應(yīng)。住宅小區(qū)是一個(gè)具有鮮明特征的居民聚集地。小區(qū)內(nèi)部的人員流動(dòng)非常有規(guī)律，白天大部分時(shí)間都是處于外出狀態(tài)，只有在晚上或者周末才會(huì)回到小區(qū)。從服務(wù)功能上看，小區(qū)云可以包括:社區(qū)圈、公司圈、家庭朋友車友圈等。以社區(qū)圈為例，小區(qū)云主要用于管理開通小區(qū)的小區(qū)管理后臺(tái)子系統(tǒng)，公眾用戶手機(jī)客戶端，公眾用戶Web版。完成的功能包括:用戶交互功能、信息發(fā)布功能、數(shù)據(jù)處理功能和安全監(jiān)控等功能。在小區(qū)云系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)中心一直都起著控制者和存儲(chǔ)者的雙重角色。數(shù)據(jù)中心既要對(duì)小區(qū)內(nèi)用戶提出的各類計(jì)算請(qǐng)求快速進(jìn)行回應(yīng)，同時(shí)，需要對(duì)用戶行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。此外，由于數(shù)據(jù)中心是不間斷運(yùn)行的，因此需要考慮電力損耗、物業(yè)成本、維護(hù)成本等問題。
[0003]為了避免發(fā)生服務(wù)器崩潰，現(xiàn)有的小區(qū)云的數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)都是以用戶接入最大的需求量作為設(shè)計(jì)準(zhǔn)則的。若是將該設(shè)計(jì)準(zhǔn)則直接移植到小區(qū)云的數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)中，則會(huì)導(dǎo)致以下缺點(diǎn):1)數(shù)據(jù)處理資源浪費(fèi)。對(duì)于住宅小區(qū)來說，人員的流動(dòng)具有較強(qiáng)的規(guī)律性，其接入的需求量會(huì)在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到高峰值，例如夜間和周末休息期間等，但在其余時(shí)間內(nèi)，其接入的需求量會(huì)大幅降低，例如白天上班期間等，數(shù)據(jù)中心若是以最大的接入需求量作為設(shè)計(jì)準(zhǔn)則的話，會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的資源浪費(fèi)。2)穩(wěn)定性差。住宅小區(qū)是高密度的人員小區(qū)，鑒于物業(yè)成本和電力供應(yīng)等限制，一般小區(qū)的數(shù)據(jù)中心會(huì)采取集中式設(shè)計(jì)方案。這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行穩(wěn)定性較差，當(dāng)出現(xiàn)大規(guī)模突發(fā)性的接入需求時(shí)，容易發(fā)生崩潰。
【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0004]基于此，有必要針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)小區(qū)云系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理資源浪費(fèi)以及穩(wěn)定性差的問題，提供一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法和系統(tǒng)。
[0005]一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，包括步驟:獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)；根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和約束條件的數(shù)學(xué)模型；采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案；根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。
[0006]相應(yīng) 地，本發(fā)明還提供一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，包括:獲取模塊，用于獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)；建模模塊，用于根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和約束條件的數(shù)學(xué)模型；求解模塊，用于采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案；分配模塊，用于根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。
[0007]本發(fā)明所述的小區(qū)云系統(tǒng)包括了數(shù)據(jù)中心以及在小區(qū)內(nèi)的車載電腦，數(shù)據(jù)中心通過無線通信與車載電腦建立連接，當(dāng)數(shù)據(jù)中心需求的接入量大幅增加(即計(jì)算任務(wù)大幅增加)時(shí)，數(shù)據(jù)中心將部分計(jì)算任務(wù)通過虛擬化技術(shù)以及無線通信傳輸給車載電腦處理，車載電腦處理完畢后通過無線通信將結(jié)果返回給數(shù)據(jù)中心。在任務(wù)分配時(shí)，本發(fā)明通過利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)模型，將車載電腦執(zhí)行計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心傳輸計(jì)算任務(wù)是的能耗問題轉(zhuǎn)換為進(jìn)化算法的目標(biāo)函數(shù)，并通過單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解，以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，數(shù)據(jù)中心按照該方案分配計(jì)算任務(wù)給車載電腦。利用小區(qū)內(nèi)停車場(chǎng)中空閑的車載電腦，通過獲得的最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，能夠使數(shù)據(jù)中心的一部分計(jì)算任務(wù)通過無線通信技術(shù)交由車載電腦處理，使得數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)不需要以小區(qū)最大需求接入量作為標(biāo)準(zhǔn)，而且利用小區(qū)內(nèi)空閑的車載電腦執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，對(duì)小區(qū)的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行補(bǔ)充，從而避免了小區(qū)云系統(tǒng)硬件資源和車載電腦硬件資源的浪費(fèi)，另外使用最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，能夠使得車載電腦執(zhí)行計(jì)算的能耗和數(shù)據(jù)中心向車載電腦傳輸計(jì)算任務(wù)的發(fā)射功率的能耗最小，節(jié)約數(shù)據(jù)中心和車載電腦的能耗，減少了數(shù)據(jù)中心對(duì)電力能源的需求，減少了其崩潰的機(jī)會(huì)，增加了數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定性。
【【專利附圖】

【附圖說明】】
[0008]圖1是本發(fā)明一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法的流程圖；
[0009]圖2是本發(fā)明一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法的實(shí)施例流程圖；
[0010]圖3是本發(fā)明一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0011]圖4是本發(fā)明一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)的實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖。
【【具體實(shí)施方式】】
[0012]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0013]請(qǐng)參閱圖1，其是本發(fā)明一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法的流程圖。一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，包括步驟:
[0014]SlOl:獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)；
[0015]所述可用的車載電腦數(shù)指在?？吭谛^(qū)內(nèi)可承擔(dān)數(shù)據(jù)中心計(jì)算任務(wù)的車載電腦的數(shù)量。由于每天在小區(qū)內(nèi)停放的車輛都可能出現(xiàn)變化，即車載電腦的數(shù)量每天都可能會(huì)不同，所以在分配計(jì)算任務(wù)的時(shí)候需要獲取當(dāng)前小區(qū)內(nèi)車載電腦數(shù)和每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力。
[0016]S102:根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和約束條件的數(shù)學(xué)模型；
[0017]在小區(qū)云系統(tǒng)中，由于涉及到分布式系統(tǒng)，計(jì)算任務(wù)分配、計(jì)算效率、計(jì)算任務(wù)處理的時(shí)延、系統(tǒng)的能量損耗、以及信道容量等都可作為約束條件。
[0018]S103:采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案；
[0019]S104:根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。
[0020]本發(fā)明所述的小區(qū)云系統(tǒng)包括了數(shù)據(jù)中心以及在小區(qū)內(nèi)的車載電腦，數(shù)據(jù)中心通過無線通信與車載電腦建立連接，當(dāng)數(shù)據(jù)中心需求的接入量大幅增加(即計(jì)算任務(wù)大幅增加)時(shí)，數(shù)據(jù)中心將部分計(jì)算任務(wù)通過無線通信技術(shù)傳輸給車載電腦處理，車載電腦處理完畢后通過無線通信技術(shù)將計(jì)算結(jié)果返回給數(shù)據(jù)中心。在任務(wù)分配時(shí)，本發(fā)明通過利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)模型，將車載電腦執(zhí)行計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心傳輸計(jì)算任務(wù)時(shí)的能耗問題轉(zhuǎn)換為進(jìn)化算法的目標(biāo)函數(shù)，并通過單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解，以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，數(shù)據(jù)中心按照該方案分配計(jì)算任務(wù)給車載電腦。利用小區(qū)內(nèi)停車場(chǎng)中空閑的車載電腦，通過獲得的最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，能夠使數(shù)據(jù)中心的一部分計(jì)算任務(wù)通過無線通信技術(shù)交由車載電腦處理，使得數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)不需要以小區(qū)最大需求接入量作為標(biāo)準(zhǔn)，而且利用小區(qū)內(nèi)空閑的車載電腦執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，對(duì)小區(qū)的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行補(bǔ)充，從而避免了小區(qū)云系統(tǒng)硬件資源和車載電腦硬件資源的浪費(fèi)，另外使用最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，能夠使得車載電腦執(zhí)行計(jì)算的能耗和數(shù)據(jù)中心向車載電腦傳輸計(jì)算任務(wù)的發(fā)射功率的能耗最小，節(jié)約數(shù)據(jù)中心和車載電腦的能耗，減少了數(shù)據(jù)中心對(duì)電力能源的需求，減少了其崩潰的機(jī)會(huì)，增加了數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定性。
[0021]對(duì)于上述步驟S102，在一個(gè)實(shí)施例中，所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件數(shù)學(xué)模型如下所述。
[0022]所述目標(biāo)函數(shù)為
【權(quán)利要求】
1.一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，其特征在于，包括步驟: 獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)；根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和約束條件的數(shù)學(xué)模型； 采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案； 根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，其特征在于，所述利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)模型的步驟為: 所述 @ 標(biāo)函數(shù)為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，其特征在于，所述采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案的步驟包括: 初始化種群，該種群包括M個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體包括2Ν個(gè)基因，其中所述基因?yàn)槊總€(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心向每個(gè)車載電腦傳輸計(jì)算任務(wù)時(shí)的發(fā)射功率組合；將種群中的每個(gè)個(gè)體代入所述目標(biāo)函數(shù)中，將目標(biāo)函數(shù)的結(jié)果作為每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值； 采用輪盤賭的方式對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇以重組種群； 將初始種群中的個(gè)體兩兩組合以形成配對(duì)母體，依據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的交叉概率，對(duì)每個(gè)基因進(jìn)行交叉操作，以獲得交叉結(jié)果；根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的變異概率對(duì)交叉結(jié)果中的每個(gè)基因進(jìn)行變異操作，以獲得變異結(jié)果； 將變異結(jié)果進(jìn)行多約束處理，并根據(jù)所述多約束處理從變異結(jié)果中選取M個(gè)個(gè)體，以形成下一代種群； 獲得下一代種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值，若下一代種群中某一個(gè)體適應(yīng)值小于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的閾值，則選取該個(gè)體作為最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，否則繼續(xù)對(duì)下一代種群進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，直到找到最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，其特征在于，所述采用輪盤賭的方式對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇以重組種群的步驟，具體包括步驟: 根據(jù)某一個(gè)體的適應(yīng)值以及所有個(gè)體的適應(yīng)值的和計(jì)算該個(gè)體的選擇概率，其中，選擇概率=個(gè)體的適應(yīng)值/所有個(gè)體的適應(yīng)值的和； 根據(jù)所述選擇概率采用輪盤賭的方式對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行選擇，以重組種群。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配方法，其特征在于，所述交叉概率為0.85，所述變異概率為0.05。
6.一種小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取可用的車載電腦數(shù)、每個(gè)車載電腦的計(jì)算能力以及多個(gè)需要分配的計(jì)算任務(wù)； 建模模塊，用于根據(jù)每個(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心至各個(gè)車載電腦之間傳輸計(jì)算任務(wù)的傳輸功率，利用單目標(biāo)多約束規(guī)劃方法建立小區(qū)云系統(tǒng)的能量損耗目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和約束條件的數(shù)學(xué)模型； 求解模塊，用于采用單目標(biāo)多約束遺傳算法對(duì)所述數(shù)學(xué)模型求解以獲得最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案； 分配模塊，用于根據(jù)最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案分配計(jì)算任務(wù)給相應(yīng)的車載電腦進(jìn)行處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)和約束條件的數(shù)學(xué)模型具體為:
所述 @標(biāo)函數(shù)為:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，其特征在于，所述求解模塊包括: 初始化模塊，用于初始化種群，該種群包括M個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體包括2N個(gè)基因，其中所述基因?yàn)槊總€(gè)車載電腦承擔(dān)的計(jì)算任務(wù)以及數(shù)據(jù)中心向每個(gè)車載電腦傳輸計(jì)算任務(wù)時(shí)的發(fā)射功率組合； 適應(yīng)值模塊，用于將種群中的每個(gè)個(gè)體代入所述目標(biāo)函數(shù)中，將目標(biāo)函數(shù)的結(jié)果作為每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值； 選擇模塊，用于采用輪盤賭的方式對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇以重組種群； 交叉模塊，用于將初始種群中的個(gè)體兩兩組合以形成配對(duì)母體，依據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的交叉概率，對(duì)每個(gè)基因進(jìn)行交叉操作，以獲得交叉結(jié)果； 變異模塊，用于根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的變異概率對(duì)交叉結(jié)果中的每個(gè)基因進(jìn)行變異操作，以獲得變異結(jié)果； 多約束處理模塊，用于將變異結(jié)果進(jìn)行多約束處理，并根據(jù)所述多約束處理從變異結(jié)果中選取M個(gè)個(gè)體，以形成下一代種群； 循環(huán)模塊，用于獲得下一代種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值，若下一代種群中某一個(gè)體適應(yīng)值小于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的閾值，則選取該個(gè)體作為最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案，否則繼續(xù)對(duì)下一代種群進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，直到找到最優(yōu)的計(jì)算任務(wù)分配方案。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，其特征在于，所述選擇模塊具體包括: 計(jì)算概率模塊，用于根據(jù)某一個(gè)體的適應(yīng)值以及所有個(gè)體的適應(yīng)值的和計(jì)算該個(gè)體的選擇概率，其中，選擇概率=個(gè)體的適應(yīng)值/所有個(gè)體的適應(yīng)值的和； 重組模塊，用于根據(jù)所述選擇概率采用輪盤賭的方式對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行選擇，以重組種群。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的小區(qū)云系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)分配系統(tǒng)，其特征在于，所述交叉概率為0.85，所述變異概率為0.05。
【文檔編號(hào)】G06F9/50GK103995749SQ201410217119
【公開日】2014年8月20日 申請(qǐng)日期:2014年5月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月21日
【發(fā)明者】楊超, 李炯城, 肖恒輝, 何劍琪, 陳運(yùn)動(dòng), 賴志堅(jiān) 申請(qǐng)人:廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司