82、并行机器作业调度与研究论文推荐的创新方法

并行机器作业调度与研究论文推荐的创新方法

在当今科技飞速发展的时代，并行机器作业调度和研究论文推荐这两个领域面临着诸多挑战。并行机器作业调度需要在复杂的约束条件下高效分配任务，而研究论文推荐则要从海量的学术文献中精准找出与用户查询相关的论文。本文将深入探讨这两个领域的创新解决方案。

并行机器作业调度

在并行机器作业调度问题中，传统的整数规划（IP）求解器在处理大规模问题时效率低下。为了解决这个问题，研究人员提出了遗传算法（GA）方法。

实验设置

• 硬件与软件环境 ：GA方法在Intel Core i7 - 10700F CPU @ 2.90 GHz、32 GB RAM的计算机上实现，使用Microsoft Visual CSharp（版本16.11.2）编程语言。
• 实验场景 ：考虑不同数量的作业、机器和约束条件，对n = 12和n = 100的不同数据集进行实验。
• 算法参数 ：变异概率$P_m = 0.1$，交叉概率$P_c = 0.9$，幸存者种群比率$(μ, λ) = 0.1$，最大代数$T = 250$，惩罚$W = 500$。

IP求解器实验结果

n	m	参数数量	二进制决策变量数量	约束数量	CPU时间（IP求解器）