应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络.     

蚁群系统算法求解多模式资源约束项目调度问题

针对以工期最短为优化目标的多模式资源约束项目调度问题进行研究,在建立数学模型的基础上,通过设计合适的编码方式和调度生成策略,生成问题的构建图,定义新的信息素表示和启发式信息,提出一种改进的蚁群系统算法优化求解该问题。将模型和算法在工程项目调度实例中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。     

多目标卫星数传调度蚁群优化算法

卫星数传调度问题具有任务多、资源少、调度约束复杂等特点,为满足多目标优化调度的理论和现实需要,提出了多目标卫星数传调度蚁群优化算法。算法建立了基于任务调度关系的解构造图,提出了用于可行解构造的自适应伪随机概率决策模型,以及基于Pareto解偏离度的全局信息素更新策略。仿真结果表明,算法具有较好的Pareto前沿收敛性,各优化目标都能得到较好的指标评价值,所获得的Pareto解集规模适度,Pareto解的多样性、分布均匀性和散布范围都较好。     

基于多种群蚁群算法的大规模定制供应链调度

针对大规模定制供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,引入多种群蚁群算法,设计分布式调度优化的模型,将多个进行寻优的蚁群分散到供应链的不同计算节点上。蚁群间既独立也协作、可发挥并行高效的特点,能满足大规模定制供应链调度的要求。根据多订单特点,利用供应链上分布的计算资源,对调度规模大而且复杂的供应商选择及企业间合作时序进行寻优,确定优化调度方案。实验证明,该算法具有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。     

基于蚁群算法的多目标优化

针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Pareto解集的多样性。对算法的收敛性进行分析,利用2个测试函数验证算法的有效性。     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题.     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求。提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求。通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题。     

蚁群算法在资源受限项目调度中的应用

本文描述了在应用蚁群算法求解资源受限项目调度问题时,蚂蚁如何在项目网络图上巡游并动态生成最优解,以及蚁群信息素的更新方式和多种启发式信息的定义方法,验算了算法在不同的参数组合下对测试案例的求解效果。     

基于Petri net建模的资源调度的蚁群算法

利用了受控赋时Petri net建立了分布式系统中的资源调度的模型，并应用仿真器进行了仿真。由于在进行大规模的模型分析时，不适合采用仿真器来模拟，因而引进了蚁群算法来优化模型，可以得到较好的结果。     

基于Petri net建模的资源调度的蚁群算法

利用了受控赋时Petri net建立了分布式系统中的资源调度的模型,并应用仿真器进行了仿真。由于在进行大规模的模型分析时,不适合采用仿真器来模拟,因而引进了蚁群算法来优化模型,可以得到较好的结果。     

基于蚁群算法的泊位调度优化与仿真

在全球贸易经济聚焦在中国的同时,港口的吞吐能力成为目前港口业的主要矛盾。提高泊位这个环节的运作能力,减少船舶在港时间,增加港口的吞吐能力成为主要研究对象。本文采取仿真模型与优化算法相结合的研究方法,把泊位调度问题转化为旅行商问题,建立了一个泊位岸桥协调调度,通过蚁群算法建立数学模型,使船舶在港时间最短为目标建立函数,求得最佳调度方案。用ProModel建立船舶到港停泊及离港仿真模型。验证泊位调度优化的有效性,以便指导港口实际的泊位调度。     

一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,针对蚁群优化算法(ACO)在处理大规模组合优化问题时易陷入搜索速度慢和局部最优解的缺陷,提出了一种实现云计算负载均衡的双向蚁群优化算法(BACO)用于资源调度;该算法考虑到了每个虚拟机的负载和计算能力,同时在云环境中引入了蚂蚁的向前移动和向后移动;最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明该算法的总任务完成时间较短,具有较好的寻优能力,并且能够实现负载均衡,是一种有效的资源调度算法。     

基于蚁群算法的短波侦收资源调度方法研究

为解决短波侦收中任务执行时间长和侦收资源利用率低等问题,以最大侦收概率为目标,结合约束条件建立短波协同侦收资源调度模型,设计运用改进型蚁群优化算法对模型求解,采用粒子群参数优化技术改进蚁群优化算法,利用全局异步与精英策略相结合的信息素更新策略,使算法具有更强的寻优能力和运算速度,不仅提高了系统资源利用率而且能够快速确定出最佳调度方案。实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于蚁群优化的多目标社区检测算法

蚁群优化算法作为单目标优化问题,由于只有一个目标函数,通常会将解限制到特定的范围内。当优化的目标不恰当时,算法可能失效,比如分辨率限制问题。我们将多目标优化的思想与传统的用于社区检测的蚁群优化算法相结合,增加了目标函数个数,即增加了解的评价指标数目。该算法引入多目标策略,提出多目标ACO算法,该算法在一次运行过程中会产生一组Pareto最优解。并在三个真实世界网络证明该算法的有效性和准确性。     

基于蚁群算法的集装箱堆场起重机优化调度

集装箱堆场起重机(场桥)优化调度是在确定场桥配置数量的基础上,对场桥进行任务分派,使得场桥的行走时间最短。通过动态地调整信息素更新方式、限制信息表的范围来克服蚁群算法容易停滞的缺点。利用改进的蚁群算法对场桥的任务调度问题进行了探讨,并实现了求解。仿真结果表明,蚁群算法求解场桥调度问题时,得到了较好的结果,提高了场桥的工作效率。     

基于改进蚁群算法和粒子群算法的云计算资源调度

针对云计算资源分配中存在分配不均、分配效果不好的问题,利用改进后的蚁群算法和粒子群算法进行资源分配.首先针对粒子群算法的惯性权值进行改进,设定适应度函数并选择最佳位置的粒子,然后将该粒子的位置转变为蚁群算法的初始信息素的值,通过狼群算法改进蚁群算法的信息素的选择.仿真实验表明,本文算法与蚁群算法、粒子群算法相比在任务完成时间、能量消耗方面都有了明显的改善.     

改进蚁群算法的Storm任务调度优化

Apache Storm 默认任务调度机制是采用Round-Robin（轮询）的方法对各个节点平均分配任务,由于默认调度无法获取集群整体的运行状态,导致节点间资源分配不合理。针对该问题,利用蚁群算法在NP-hard问题上的优势结合Storm本身拓扑特点,提出了改进蚁群算法在Storm任务调度中的优化方案。通过大量实验找到了启发因子α与β的最佳取值,并测得改进后蚁群算法在Storm任务调度中的最佳迭代次数;引入Sigmoid函数改进了挥发因子ρ,使其可以随着程序运行自适应调节。从而降低了各个节点CPU的负载,同时提高了各节点之间负载均衡,加快了任务调度效率。实验结果表明改进后的蚁群算法和Storm默认的轮询调度算法在平均CPU负载上降低了26%,同时CPU使用标准差降低了3.5%,在算法效率上比Storm默认的轮询调度算法提高了21.6%。     

基于蚁群算法的Hadoop调度算法研究

为有效提高Hadoop集群作业调度的效率,提出一种基于蚁群算法的自适应作业调度的方案,有效利用蚁群算法正反馈的优势特点,使Hadoop作业调度器更高效地对任务进行分配,提高整体架构的作业性能。实验结果表明,该算法能够很好的平衡资源负载,减少任务的完成时间,提高系统处理任务的性能。