[發明專利]基于遺傳-蟻群融合算法的動態服務資源調度方法

在審

• 申請號: 201910583524.0
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110298589A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 苑明海;蔡仙仙;顧文斌;李亞東;黃錦婷
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種基于遺傳?蟻群融合算法的動態服務資源調度方法，包括以下步驟：S1:建立服務任務，確定動態服務資源集；S2:選擇遺傳算子，基于遺傳算子求解獲得適應度值高的優化解；S3:選擇蟻群算子，并將遺傳算子和蟻群算子的過渡，將遺傳算子求出的優化解轉化成蟻群算子的初始信息素分布；S4:基于初始信息素分布，獲取動態服務資源的調度方案。本發明將蟻群算法與遺傳算法相融合后應用于動態服務資源的調度問題上，提高了動態服務資源的使用率，降低資源使用的時間、成本等，提高生產的效率。本發明具有較強的尋優求解能力，迭代收斂性也比其他算法好，趨于穩定性較快。可提高資源的使用率，增加企業的經濟效益。

技術領域

本發明涉及一種動態服務資源調度方法，尤其涉及一種云制造動態服務資源調度方法，屬于工業軟件運營技術領域。

背景技術

由于受到生產制造、商業交易和科學技術等因素的限制，我國的制造業正面臨著利用率低下的問題，在部分高精企業及研究所出現了“高、精、尖”資源的閑置，而小型企業存在資源短缺的現象，因此我國的制造資源亟需整合共享。云制造以“分散資源集中共享，集中服務分散使用”為理念，將服務資源需求者、服務資源提供者以及云制造服務平臺運營者聯系在一起，為用戶提供即用即合，用完即散的服務資源。

云制造環境下動態服務資源的優化調度問題具有比車間資源調度更為復雜的特性，如動態性、模糊性、自組織性等，因此，云制造環境下的資源調度問題將存在更多的局限與約束，其優化調度模型及求解算法的優劣將直接影響資源的配置。針對云制造資源調度問題，國內外學者已經獲得了比較系統的云制造資源服務調度理論體系，并且不斷有新的研究成果出現，很多研究只是將單一目標值作為優化方案進行調度討論，且研究所建立的模型與實際還存在著很大的差距，很多時候也未考慮到動態服務資源的地域特征，即物流時間、物流成本等因素經常被忽略和簡化，因此值得對多目標模型下的調度問題進行實際的探索。例如汽車企業在生產過程中需要從多種汽車零部件廠商那里選擇符合產品要求/任務的零部件，并選取出最優的組合。原有的工業軟件僅利用了遺傳算法來進行，這種篩選方式篩選出來的資源不能完全保證滿足任務要求，且搜索效率有待進一步改善。因此急需設計一種新的動態服務資源調度方法，來滿足快速尋優的個性化任務要求。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中未考慮地域特征、多目標模型下的調度問題以及搜索效率不高的不足，提供一種基于遺傳-蟻群融合算法的動態服務資源調度方法，技術方案如下：

基于遺傳-蟻群融合算法的動態服務資源調度方法，包括以下步驟：

S1:建立服務任務，確定動態服務資源集；

S2:選擇遺傳算子，基于所述遺傳算子求解獲得適應度值高的優化解；

S3:選擇蟻群算子，并將所述遺傳算子和所述蟻群算子的過渡，將遺傳算子求出的所述優化解轉化成所述蟻群算子的初始信息素分布；

S4:基于所述初始信息素分布，獲取動態服務資源的調度方案。

與現有技術相比，本發明所達到的有益效果：

本發明將蟻群算法與遺傳算法相融合后應用于動態服務資源的調度問題上，提高了動態服務資源的使用率，降低資源使用的時間、成本等，提高生產的效率。本發明具有較強的尋優求解能力，迭代收斂性也比其他算法好，趨于穩定性較快。將求解的最優解應用到企業的實際的資源分配中去，提高資源的使用率，增加企業的經濟效益。

附圖說明

圖1是本發明的實施例的調度方法的流程示意圖；

圖2是利用本發明的方法進行服務資源調度獲得的結果圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發明的技術方案，而不能以此來限制本發明的保護范圍。