[發明專利]基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法

在審

• 申請號: 201910941200.X
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110737871A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 袁成;譚蕾;崔新友;李強
• 申請（專利權）人: 武漢烽火富華電氣有限責任公司
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06N3/00
• 代理公司: 42228 武漢今天智匯專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 鄧寅杰

1.基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于，其步驟包括：

S1、針對數據采集模塊所采集的城市路燈大數據進行任務分類，形成任務集合；

S2、針對數據處理模塊中的分布式計算單元進行分類，形成計算單元集合；

S3、根據改進蟻群算法進行計算任務的迭代分配，形成分布式計算調度最優解。

2.根據權利要求1所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S1中所述的任務集合為Tasks[0,1,…N]，數組的下標表示任務的編號，數組的值表示任務的長度。

3.根據權利要求2所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S2中所述的計算單元集合為Cells[0,1,2,…M]，數組的下標表示計算單元的編號，數組值表示計算單元的處理速度。

4.根據權利要求3所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S3的具體步驟如下：

S31:初始化任務集合和計算單元集合；

S32:初始化信息素矩陣pheromoneMatrix[N][M]，所有信息素初始值為1；

S33:迭代搜索。

5.根據權利要求4所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于，所述步驟S33的具體步驟如下：

S331:計算任務執行時間，其計算公式為任務執行時間矩陣timeMatrix[i][j]= Tasks[i]/Cells[j]，即任務i在計算單元j執行的時間；

S332:進行迭代，每次迭代中，所有螞蟻都需要完成所有任務的分配；一共進行Num次循環，每次循環共nAnt只螞蟻參加；每只螞蟻都是一個任務調度者，每次迭代中的每一只螞蟻都需要完成所有任務的分配，形成一次迭代的可行解；針對N個任務執行分配策略，記錄所有螞蟻的分配策略到任務分配路徑矩陣pathMatrix_oneAnt中；

S333:計算任務執行時間，并記錄到任務執行時間矩陣timeArray_oneIt中；

S334:更新信息素矩陣pheromoneMatrix[N][M]；

S335:重復步驟S332，一共進行iCount次迭代計算，形成最優解。

6.根據權利要求5所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S331中的timeMatrix矩陣為初始化的任務執行時間矩陣。

7.根據權利要求5所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S333中的timeArray_oneIt矩陣為迭代計算過程中不斷進行數據迭代計算更新的任務執行時間矩陣。

8.根據權利要求5所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S335中的iCount值設為1000，并可根據實驗結果進行優化調整。

9.根據權利要求5所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S332中的Num值設為1000，nAnt值設為50，并可根據實驗結果進行優化調整。

10.根據權利要求5所述的基于改進蟻群算法的智慧路燈大數據分布式計算調度方法，其特征在于：所述步驟S332任務執行分配策略，針對蟻群算法進行策略改進；其中前60%螞蟻按照信息素濃度執行分配策略，后40%螞蟻按照任務隨機分配計算單元的策略。