The invention provides a web surveillance resource allocation method based on Cooperative Drosophila algorithm, which regards the problem of Web surveillance resource allocation as a 0 1 knapsack problem, establishes the population center position by using the encoding method of n-bit binary string, and puts items into the knapsack one by one according to the order of performance-price ratio from large to small until the knapsack load is reached. Limit and generate the initial population center position; based on the population center position, reverse the random selection of L parameters in its binary string to generate m Drosophila flies; repair and collaboration process for M Drosophila flies, the Drosophila with the highest total value of the product as the optimal population center position for the next iteration, straight The number of iterations is expected. The invention simplifies a basic web monitoring resource allocation problem into a knapsack problem, generates the initial population center position by cost-effective ratio, and proposes a new cooperative strategy according to the characteristics of Drosophila algorithm to strengthen the communication and connection between Drosophila.
【技术实现步骤摘要】
一种基于协作果蝇算法的web监视资源分配方法
本专利技术属于计算机
,具体涉及一种基于协作果蝇算法的web监视资源分配方法。
技术介绍
Web监视问题指的是在监视能力受限的情况下,需要对相关的n个web进行周期性更新监视,每个网页更新的周期和贡献度不同。0-1背包问题(zero-oneknapsackproblem,简称0-1KP)是一个经典的的NP难优化问题,其在诸多领域中都有广泛的应用,如资源分配问题,聚合频谱分配问题,资本预算问题和货物装载问题等。0-1KP具体可按如下描述:给定一个载重量为w的背包,n个重量为wi的物品,每个物品的价值为vi,其中1<=i<=n,现需要将物品装入背包中,在物品总重量不超过载重的情况下,使背包内物品总价值最大,且物品不可分割,即选中物品后物品必须被完整放入背包。现有用于解决背包问题的算法有精确算法和元启发算法,如分支界定法、动态规划法、核算法、蚁群优化算法、粒子群算法、模拟退火算法和遗传算法等。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:提供一种基于协作果蝇算法的web监视资源分配方法,以一种新 ...
【技术保护点】
1.一种基于协作果蝇算法的web监视资源分配方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1、建模:将web轮询频率作为0‑1背包问题中的物品的个数n,每个web的贡献度作为物品的价值v,每个web所需要的监视能力作为物品的重量w,受限的轮询能力作为背包载重;采用n位二进制串的编码方式建立种群中心位置,种群中心位置为获取物品的方案,由n个参数构成,每个参数为0或1,0表示背包中没有放入该参数对应的物品,1表示背包中放入了该参数对应的物品;S2、生成初始的种群中心位置:计算每个物品对应的性价比,按照性价比由大到小的顺序逐个放入到背包中,直到达到背包载重上限,从而生成初始的种群中心位置; ...
【技术特征摘要】
1.一种基于协作果蝇算法的web监视资源分配方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1、建模:将web轮询频率作为0-1背包问题中的物品的个数n,每个web的贡献度作为物品的价值v,每个web所需要的监视能力作为物品的重量w,受限的轮询能力作为背包载重;采用n位二进制串的编码方式建立种群中心位置,种群中心位置为获取物品的方案,由n个参数构成,每个参数为0或1,0表示背包中没有放入该参数对应的物品,1表示背包中放入了该参数对应的物品;S2、生成初始的种群中心位置:计算每个物品对应的性价比,按照性价比由大到小的顺序逐个放入到背包中,直到达到背包载重上限,从而生成初始的种群中心位置;性价比由物品的价值比物品的重量得到;S3、嗅觉搜索:以种群中心位置为基础,对其二进制串中随机选择L个参数进行反向,生成m个获取物品的方案,称为m个果蝇;S4、修复过程:计算每个果蝇中,放入的物品的重量之和;对于物品的重量之和超过所述的背包载重的果蝇,将果蝇中放入的物品按照性价比从低到高的顺序依次除去,直到果蝇中放入的物品重量...
【专利技术属性】
技术研发人员:苏义鑫,钱浩,张菁,
申请(专利权)人:武汉理工大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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