[發明專利]一種基于動態模糊混沌粒子群的多目標調度方法及裝置

在審

• 申請號: 201710520458.3
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107273968A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 唐俊杰;陳璟華;邱明晉
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

1.一種基于動態模糊混沌粒子群的多目標調度方法，其特征在于，包括：

S101：初始化粒子群算法各參數，在滿足各約束條件下產生初始種群；

S102：對所述初始種群進行混沌處理，并計算各粒子的適應度；

S103：判斷迭代次數是否達到終止迭代次數，若是，則結束流程，若否，則進入S104；

S104：判斷迭代次數是否超過設定迭代次數，若否，則通過加權系數法確定目標函數，并記錄所述目標函數的數值；若是，則根據所述目標函數的數值確定模糊隸屬度函數參數，以所述模糊隸屬度函數確定的滿意度作為所述目標函數；

S105：根據所述目標函數篩選出Pbest和Gbest的值，并根據所述Pbest和Gbest的值更新粒子位置；

S106：對S103至S105的迭代過程進行混沌處理，并重新進入S103。

2.根據權利要求1所述的多目標調度方法，其特征在于，對所述初始種群進行混沌處理包括：

以Logistics映射與Chebyshev映射相結合的組合混沌序列對所述初始種群進行混沌處理。

3.根據權利要求2所述的多目標調度方法，其特征在于，以所述模糊隸屬度函數確定的滿意度作為所述目標函數，包括：

以所述目標函數的數值作為最大或最小值，通過所述模糊隸屬度函數將所述目標函數轉換為對應的滿意度；

確定所述滿意度中的最大值為所述目標函數。

4.根據權利要求3所述的多目標調度方法，其特征在于，所述S106包括：

以Logistics映射對迭代過程進行混沌處理。

5.根據權利要求1-4任一項所述的多目標調度方法，其特征在于，所述S104之前還包括：

更新慣性權重；其中，前期所述迭代過程的慣性權重大于后期所述迭代過程的慣性權重。

6.一種基于動態模糊混沌粒子群的多目標調度裝置，其特征在于，包括：

初始化模塊，用于初始化粒子群算法各參數，在滿足各約束條件下產生初始種群；

計算模塊，用于對所述初始種群進行混沌處理，并計算各粒子的適應度；

判斷模塊，用于判斷迭代次數是否達到終止迭代次數，若是，則結束流程，若否，則判斷迭代次數是否超過設定迭代次數；

第一確定模塊，用于在迭代次數未超過設定迭代次數時，通過加權系數法確定目標函數，并記錄所述目標函數的數值；

第二確定模塊，用于在迭代次數超過設定迭代次數時，根據所述目標函數的數值確定模糊隸屬度函數參數，以所述模糊隸屬度函數確定的滿意度作為所述目標函數；

篩選模塊，用于根據所述目標函數篩選出Pbest和Gbest的值，并根據所述Pbest和Gbest的值更新粒子位置；

處理模塊，用于對S103至S105的迭代過程進行混沌處理，并重新進入S103。

7.根據權利要求6所述的多目標調度裝置，其特征在于，所述計算模塊具體為以Logistics映射與Chebyshev映射相結合的組合混沌序列對所述初始種群進行混沌處理，并計算各粒子的適應度的模塊。

8.根據權利要求7所述的多目標調度裝置，其特征在于，所述第二確定模塊包括：

轉換單元，用于在迭代次數超過設定迭代次數時，以所述目標函數的數值作為最大或最小值，通過所述模糊隸屬度函數將所述目標函數轉換為對應的滿意度；

確定單元，用于確定所述滿意度中的最大值為所述目標函數。

9.根據權利要求8所述的多目標調度裝置，其特征在于，所述處理模塊具體為以Logistics映射對迭代過程進行混沌處理的模塊。

10.根據權利要求6-9任一項所述的多目標調度裝置，其特征在于，所述判斷模塊還包括：

更新權重單元，用于在迭代次數未達到終止迭代次數時，更新慣性權重；其中，前期所述迭代過程的慣性權重大于后期所述迭代過程的慣性權重。