伪搜索引擎动态负载平衡模型：生物模型初步评估

### 伪搜索引擎动态负载平衡模型：生物模型初步评估 #### 1. 引言 遗传编程（GP）应用中适应度度量的改进采用了多种方法。在GP/遗传算法（GAs）搜索空间中，物种的进化源于聚类分析技术的应用，该技术利用对种群中每个个体适应度度量的评估。通过部分适应个体的重新组合形成潜在更适应的后代，从而获得与GP/GAs应用相关的搜索空间。这种重新组合操作符为算法提供了一种智能搜索整个搜索空间以获取更大回报的方法。 用于比较和/或聚类种群中个体的相似性度量，是由两个个体之间的距离与它们最大可能距离（即搜索空间的边界）的无量纲比率得出的。使用单一种群会导致泛交选择，即参与遗传操作的个体可以来自种群的任何地方。使用子种群（物种进化）是避免局部最优的另一种方法。此外，GP操作符遵循封闭性属性，因为主要和次要操作符生成的一组函数和终端为遗传操作符的其他应用提供输入。 #### 2. 遗传编程方法 ##### 2.1 概述 遗传编程是一种进化方法，它扩展了与遗传算法相关的技术。这些方法的进化力量反映了种群的适应度。遗传算法的基础是一个固定长度和大小的人工染色体，用于映射问题搜索空间中的点。人工染色体是通过将问题的变量分配到特定位置（基因/等位基因）而得到的。基因值表示特定一组基因变量（模因）的值。这种遗传算法为生成/显示高度复杂和/或非线性的多维搜索空间提供了一种有效机制。 与伪搜索引擎索引器相关的混合染色体结构遵循GP和GAs的方法。这里，单个结构用于表示驻留在每个节点（网站）的网页子集（子种群），最终将扩展为每个节点分配两个染色体。在染色体中，每个水平成员结构代表一个网页，它将转化为一个模因——随每个等位基因而变化的遗传成分。网页左侧的括号表示具有相似特征的页面，它们构成一个等位基因及其模因，代表每个网站包含的最基本特征。在给定网站添加新网页会创建新的等位基因，通过添加新的模因，等位基因的大小可以增加（这个过程不会改变染色体的长度）。GP交叉操作符的应用会产生两个新的染色体，括号机制构成了一种组织设备，对结构中的网页进行数字排序，这一现象促进了不同节点的进化。 ##### 2.2 遗传操作符的应用 GP应用中生成的解决方案的改进是由于它们在一系列世代中的进化。每一代都是通过应用一些主要遗传操作符（繁殖和交叉）的组合而得到的。应用繁殖操作符会将个体复制到新一代和/或子种群中，而应用交叉操作符会从两个选定的亲本中随机选择不同的点。根据两个后代（新一代的两个潜在成员）的适应度度量值，随机选择种群中的某些个体作为亲本。因此，产生的子代将取代现有种群中与特定GAs/GP应用相关的解决方案中的亲本。GP中的迁移操作符会清除现有子种群中最不理想的成员，在某些情况下还会清除最佳成员。这个过程为GP提供了另一种避免局部最优的机制。 次要操作符（如突变和编辑操作符）利用概率模型在个体加入新一代之前对其进行修改。突变操作符通过随机选择一个个体并用新的、随机生成的子树替换其子树，避免了搜索空间中的局部最优。编辑操作符则仅在个体具有特定世代频率时选择它们。应用编辑操作符后，个体会用更简单的语句修改其身份。 以下是遗传编程及其对应的进化操作符的表格： | 原因 | 蜜蜂群落 | 遗传编程操作符 | | --- | --- | --- | | 蜜蜂飞出 | 迁移/蜂群迁移 | 迁移 | | 蜂王和雄蜂交配 | 繁殖 | 交叉/繁殖 | | 工蜂产卵 | 突变 | 突变/编辑 | #### 3. 适应生物模型 ##### 3.1 生物模型概述 蜜蜂群落居民表现出的基本特征将用于在网络上充分搜索有价值的信息。这些基本特征将被转化，以使用GP开发一个集成搜索引擎的模型。蜜蜂群落展示的进化过程不仅为有价值信息的存储、处理和检索提供了生物模型，还为网络爬虫以及先进的通信系统提供了模型。 网页文档的生物存储机制将模拟蜂巢的内部组件，而爬虫机制将是模拟觅食蜜蜂（通信代理）行为的模拟器。由于蜂王是蜜蜂群落中的集中控制和协调机制，将开发蜂王模拟器来控制和协调模拟蜂巢（网站）内的所有过程交互。为了交配目的，还将在模型中引入雄蜂模拟器。工蜂的一些功能被集成到传统操作系统的组件中。工蜂执行各种任务，如清洁蜂巢、喂养幼虫、建造蜂巢、在蜂巢内接收花蜜、包装花粉、清除 debris 和守卫。它们还进行常规检查，并对蜜蜂幼虫给予广泛的照顾，访问次数从一次到数千次不等。当前操作系统的机制执行诸如内存分配/释放、垃圾回收以及用户数据和操作系统本身的基本计算机安全等基本工蜂任务。 这