[發明專利]一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法

有效

• 申請號: 201710916991.1
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107679750B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 張明;李春泉;尚玉玲;李彩林;黨選舉;李曉冬
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04;H04L29/08;G06N3/00;G06N3/04
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

1.一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法，其特征是，具體包括步驟如下：

步驟1，設定遺傳算法的參數即設定初始的選擇概率Ps、初始的交叉概率Pc、初始的變異概率Pm、種群規模G和最大遺傳代數I；并給定初始化種群；

步驟2，根據下式對種群中每個個體的容量限定C進行真假判斷，并將容量限定C為假False的個體刪除；

式中，為分配到服務資源工序j的加工任務數量，C^j為服務資源工序j的容量限定，i為加工任務序號，M為加工任務總數；

步驟3，根據下式計算種群中每個個體的適應度函數F；

式中，Mc_i為任務i的加工費用，Tc_i為任務i的加工耗時，M為任務總數，k為歸一化系數；

步驟4、找出種群中容量限定C為真True的最大適應度函數F_max和最小適應度函數F_min及其對應的個體，并根據下式計算自適應系數Ac；

式中，F_max為最大適應度函數，F_min為最小適應度函數；

步驟5、利用自適應系數Ac計算本輪迭代對應的選擇概率Ps'、本輪迭代對應的交叉概率Pc'和本輪迭代對應的變異概率Pm'；其中

Ps'＝Ps*Ac

Pc'＝Pc*Ac

Pm'＝Pm*Ac

式中，Ac為自適應系數，Ps為初始的選擇概率，Pc為初始的交叉概率，Pm為初始的變異概率；

步驟6、從種群中隨機選取一組個體，該組個體的數量，即組規模G'為：

G'＝G*Ps'

式中，G為種群規模，Ps'為本輪迭代對應的選擇概率；

步驟7、從步驟6中所選取的那組個體中提取出2個適應度函數最小的個體，并隨機生成一個交叉隨機概率P_JC；如果交叉隨機概率P_JC小于本輪迭代對應的交叉概率Pc'，則對所提取出的這2個個體進行隨機數量的染色體一一對應交換，生成新個體，并將新個體添加到新的種群；否則，直接將所提取出的這2個個體添加到新的種群，并將其從原種群中刪除；

步驟8、從步驟6中所選取的那組個體中提取出1個適應度函數最大的個體，并隨機生成一個變異隨機概率P_BY；如果變異隨機概率P_BY小于本輪迭代對應的變異概率Pm'，則選中所提取的這1個個體的隨機數量染色體，并對這部分染色體重新賦予隨機值，生成新個體，并將新個體添加到新的種群；否則，直接將所提取的這1個個體添加到新的種群，并將其從原種群中刪除；

步驟9、判斷新的種群的個體數量是否達到組規模G'；如果達到，轉至步驟10，如果沒有達到，轉至步驟7；

步驟10、隨機生成新的個體添加到新的種群，直到新的種群的個體數量達到種群規模G；

步驟11、迭代次數加1，并判斷該迭代次數是否達到最大遺傳代數I；如果達到，則輸出適應度函數最小的個體作為云制造服務資源匹配結果；如果沒有達到，則將用本輪迭代對應的選擇概率Ps'、交叉概率Pc'和變異概率Pm'作為初始的選擇概率Ps、交叉概率Pc和變異概率Pm，并轉至步驟2。

2.根據權利要求1所述的一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法，其特征是，步驟1中，設定的初始的選擇概率Ps、初始的交叉概率Pc和初始的變異概率Pm的取值范圍為(0,1)。

3.根據權利要求1所述的一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法，其特征是，步驟7中，對所提取出的這2個個體進行隨機個體染色體交換時，所交換的染色體的數量x滿足1≤x≤染色體總數。

4.根據權利要求1所述的一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法，其特征是，步驟8中，對所提取的這1個個體進行隨機個體染色體變異時，所變異的染色體的數量y滿足1≤y≤染色體總數。

5.根據權利要求1所述的一種基于自適應系數遺傳算法的云制造服務資源匹配方法，其特征是，步驟8中，為選中染色體所賦予的隨機值小于等于服務資源工序的數量。