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针对分布式搜索引擎的任务调度及负载均衡问题,提出了基于GNP算法的分布式爬虫调度策略和负载均衡的方法。利用网络距离预估取代大规模的网络距离测量,不仅提高了系统的响应速度,还减少了系统对广域网造成的压力。通过在广域网上部署爬虫节点,构建分布式搜索引擎,应用该调度策略进行实验,验证了系统性能有较大提高。
结合奥地利学派的经济思想,本文介绍了一种新的基于GNP算法的多Agent人工股市模型。该模型采用GNP算法来模拟交易个体的行为模式,进化他们的决策规则;同时在设计上强化Agent的异质性,并利用GA算法来优化模型参数。仿真结果表明,GNP-ASM模型表现出很好的统计性能,能够体现真实股市的一些基本特征。

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