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[發明專利]一種基于分解的變鄰域多目標測試任務調度方法及平臺有效

專利信息
申請號: 201310303667.4 申請日: 2013-07-18
公開(公告)號: CN103345384A 公開(公告)日: 2013-10-09
發明(設計)人: 路輝;朱政;王曉騰 申請(專利權)人: 北京航空航天大學
主分類號: G06F9/38 分類號: G06F9/38;G06F11/36
代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121 代理人: 祗志潔
地址: 100191*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 分解 鄰域 多目標 測試 任務 調度 方法 平臺
【權利要求書】:

1.一種基于分解的變鄰域多目標測試任務調度方法,其特征在于,包括如下步驟:

步驟一:獲取選定測試任務集的信息,包括:

測試任務表T={t1,t2,···,tj…,tN},tj為第j個測試任務,N為測試任務總數;

儀器資源表R={r1,r2,···,ri,…,rM},ri為第i個儀器,M為儀器總數;

測試方案集表,測試任務tj的測試方案集定義為其中kj是測試任務tj的測試方案總數,j=1,2…,N;

以及測試任務間的時序約束關系表;

步驟二:初始化,具體包括步驟2.1~2.4;

步驟2.1:確定目標函數,目標函數包括測試時間f1(x)和各步平均負荷f2(x);

測試時間其中,表示測試任務tj選擇方案時的完成時間;x∈Ω,Ω為定義域;

設d表示并行步數,初始值為1,在所有的測試任務都安排儀器資源后,每存在兩個測試任務的儀器資源有重復時,更新d=d+1,計算總的并行步數,然后確定各步平均負荷:

其中,表示測試任務tj在儀器ri進行時的消耗時間;表示測試任務tj與儀器ri的需求關系,當測試任務tj需要占用儀器ri的情況下,否則

步驟2.2:變量及參數初始化;

記保存非劣解的集合為EP,且初始

初始化參考點最優解集z=(z1,z2)T,z1=min{f1(x),x∈Ω},z2=min{f2(x),x∈Ω};其中Ω代表解空間;

初始化的參數包括:最大迭代次數M';種群大小N';鄰域變化范圍,最大值為Thigh,最小值為Tlow;交叉概率CR和變異概率p;迭代次數為ger時,對應代的領域大小為

T=floor(((Thigh-Tlow)/(M')2)*(ger-M')2)+Tlow,floor表示向下取整;

步驟2.3:計算權重矢量鄰域索引集;找到與第i個權重矢量最近的T個權重矢量,定義第i個權重矢量鄰域索引集為B(i)={i1,···,iT},i∈[1,N'];

步驟2.4:產生初始解;隨機產生初始種群,并確定每個個體對應的目標函數的值;每個個體中包含N個決策變量,其中第j個決策變量的值越大表示對應的第j個測試任務的執行時間越靠前;

步驟三、個體交叉;t代中的第i個個體交叉之后產生的個體為:

xt+1i=xti+F1×(xti-xti1)+F2×(xti-xti2)rand(1)<CRxtirand(1)CR]]>

其中,與為權重矢量B(i)中隨機挑選的權重矢量,常數F1與F2均設置為1,rand(1)為變化范圍為0到1的隨機小數;

步驟四:個體變異;

設第t代的第i個個體為決策變量變異得到的為:

x(j)i*=normal(x(j)i,σ)rand(1)<px(j)irand(1)p,j=1,2,...,N]]>

其中,為一服從均值為方差為σ的正態分布的數,σ設置為決策變量變化范圍的1/20;表示xi變異后的新個體;

步驟五:更新鄰域及參考點;

更新鄰域:對于j∈B(i),定義參考點為zi的第j個子問題的適應度為

其中表示第i個權重矢量鄰域索引集中的第j個權重矢量值;設個體y'為第i個個體變異后得到的解,對j∈B(i),若適應度值F(y')≤F(xj),則更新種群個體xj=y',F(xj)=F(y'),否則,保持種群個體xj不變;

更新z:對任意i=1,2,若zi<fi(y'),則賦值zi=fi(y');

步驟六:保存非劣解;每一代進化完成后,將所有得到的非劣解保存到集合EP中,并將集合EP中的劣解去除;

設兩個解及其目標函數值分別為:A1(f1(A1),f2(A1)),A2(f1(A2),f2(A2));若f1(A1)≥f1(A2)且f2(A1)≥f2(A2),則解A1為劣解,刪除解A1

步驟七:通過層次分析法對集合EP中的非劣解進行最終決策;

步驟八:將最優方案輸出。

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