[發明專利]一種優化調度控制中動態數據的自適應處理方法

無效

• 申請號: 201010127552.0
• 申請日: 2010-03-19
• 公開（公告）號: CN101840200A
• 公開（公告）日: 2010-09-22
• 發明（設計）人: 張潛
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司 35205
• 代理人: 張梧邨

技術領域

本發明涉及一種優化調度控制中動態數據的自適應處理方法。

背景技術

優化調度問題普遍存在于各個研究領域，人們對優化技術的研究逐步深入，常用的解決最優化問題的方法有精確算法和智能優化算法。

優化方法的數學表達式minf(X)，X∈Eⁿ并且滿足一定的約束條件：

h(X)＝0，g(X)≥0.X∈Eⁿ??X表示為歐式空間中的一個點(向量)。

根據函數f(X)的連續性可以將優化問題分為兩大類：連續函數的最優化與離散函數的最優化。后者也可以稱為組合優化問題。有許多組合優化問題從理論上是可行的，但是事實上卻不可行，因此，這類問題稱為NP-Hard難題。通常運用傳統的運籌學方法只能解決靜態數據的優化控制調度問題。而對于實際生產中的動態數據的處理一直是困擾的一個難題。

發明內容

本發明提出一種優化調度控制中動態數據的自適應處理方法，其動態數據的運算及數據之間的匹配相對準確，運行數據的速度較快，對在不確定環境下的動態數據的調度和基于模糊規則的遺傳算法來實現優化，該方法簡單方便。

本發明一種優化調度控制中動態數據的自適應處理方法，主要是通過濾波器對輸入的原始數據進行小波分析，經過濾波及信噪分離后，將預處理后的數據輸出到主控中心中按照動態、靜態、業務集進行分級處理；該主控中心接收到靜態和動態的數據后，通過其中的控制器選擇不同的自適應調度算法及建立嵌入模糊規則的遺傳算法對數據進行優化運算，并將生成的數據結果和仿真器中的模型及數據進行比較，若符合預期目標，則選擇符合要求的調度方案作為系統輸出；若生成的數據結果和仿真器中的結果偏差較大，不符合預期目標，則通過系統模型修正辨識器對數據結果進行修正，同時進入主控中心的控制器訓練，并對該控制器中的算法進行調整，直至主控中心輸出的數據結果與仿真器中的結果之間的偏差符合預期目標為止。

所述的自適應調度算法選擇了基于量化模糊規則的模糊邏輯算法，將問題分為關鍵路徑和非關鍵路徑，其具體步驟如下：

步驟1：計算模糊因素的隸屬關系k＝1，2，3，以及整數值Vac，Vmc，Vmnc；

所述的Vac是指增加關鍵路徑的數量，Vmc是指可減少的客戶數量，Vmnc是指可減少的非關鍵路徑的數量；

將關鍵路徑集和非關鍵路徑集分別定義為V_c和V_nc，則自適應網絡調度算法如下：

步驟(1)：從節點i＝1，…，n，分別標定初始時間T_s與結束時間T_e；

步驟(2)：計算引入綜合評價系數θ，

θ=γ·Σi=1N(Te-Ts)+δ·Σi=1Nr+σ·QΣQ]]>

式中

R——節點半徑；Q——需求量

步驟(3)：從節點i＝1至n，確定節點是否在關鍵路徑集V_c和非關鍵路徑集V_nc；

步驟(4)：計算目標函數值f(x)