[發(fā)明專利]一種基于混合教學(xué)優(yōu)化算法的云制造服務(wù)組合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110330102.X
• 申請(qǐng)日: 2021-03-29
• 公開（公告）號(hào): CN113033100B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾駿;姚娟;于揚(yáng);文俊浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/00;G06Q10/10;G06Q50/04
• 代理公司: 重慶晟軒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50238
• 代理人: 王海鳳

1.一種基于混合教學(xué)優(yōu)化算法的云制造服務(wù)組合方法，其特征在于：包括如下步驟：

S100：從公開服務(wù)集S中隨機(jī)選擇x個(gè)服務(wù)并初始化生成種群P’，利用Skyline查詢從公開服務(wù)集S選擇x’個(gè)服務(wù)并初始化生成種群P”，集合種群P’和種群P”得到初始種群P，其中，具體表示如下：

P＝{P₁,P₂,…,P_n,…,P_N} (1-1)

S_m＝{s_m,1,s_m,2,…,s_m,n＇,…,s_m,N＇} (1-2)

P_n＝{s_1,2,s_2,1,…,s_m,n＇,…,s_M,N＇} (1-3)

其中，N表示初始種群中的個(gè)體數(shù)量，S_m表示第m個(gè)服務(wù)集，N＇表示第m個(gè)服務(wù)集中的服務(wù)數(shù)量，P_n為第n個(gè)個(gè)體，s_m,n＇表示第m個(gè)服務(wù)集的第n＇個(gè)候選服務(wù)；

S200：計(jì)算初始種群P中每個(gè)個(gè)體的QoS值，具體表達(dá)式如下：

Max(QoS)＝Max∑ω_k×Q_k (2-1)

其中，ω_k表示第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，Q_k是第k個(gè)QoS屬性歸一化后的值，其中，ω_k∈[0,1]；

其中，表示Q_k歸一化的具體計(jì)算公式如下：

其中，minq_k表示所有可能的組合路徑中第k個(gè)聚合QoS值的最小值，maxq_k表示所有可能的組合路徑中第k個(gè)聚合QoS值的最大值；

S300：將S200中得到的QoS值進(jìn)行降序排列并選出最優(yōu)值F(P_best)，并將最優(yōu)值F(P_best)在初始種群P中對(duì)應(yīng)的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體P_teacher；

S400：將初始種群P按照一定比例分成種群A和種群B兩部分：利用最優(yōu)個(gè)體P_teacher從種群A中獲得新個(gè)體組成種群A’，從種群B中獲得新個(gè)體和組成種群B’，此時(shí)種群A’中的個(gè)體為原種群A中個(gè)體的子代，種群B’中的個(gè)體為原種群B中個(gè)體的子代，種群A’和種群B’包含的所有個(gè)體，稱為子代個(gè)體；

S410：按照TLBO算法和CSO橫向交叉算法通過實(shí)際試驗(yàn)對(duì)種群P進(jìn)行劃分；

S420：通過TLBO算法計(jì)算種群A’，具體表達(dá)式如下：

T_F＝round(1+rand(0，1)) (4-2)

其中，表示種群A’中的第i個(gè)個(gè)體，表示種群A中的第i個(gè)個(gè)體，P_mean表示種群P中的算數(shù)平均值，r為[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)；T_F表示決定平均值變化的教學(xué)因素；

通過CSO橫向交叉算法計(jì)算種群B’，具體表達(dá)式如下：

其中，表示的第d維子代，表示的第d維子代，表達(dá)式如下：

其中，r₁,r₂是[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)；c₁,c₂是[-1,1]之間的隨機(jī)數(shù)；表示父代種群B中個(gè)體的第d維個(gè)體，表示父代種群B中個(gè)體的第d維個(gè)體；和分別是和通過橫向交叉產(chǎn)生的第d維子代，所有第d維子代個(gè)體構(gòu)成種群B’；

S500：根據(jù)步驟S400所得到的所有子代個(gè)體構(gòu)建新種群P_new；

S600：利用步驟S200計(jì)算新種群P_new中所有新個(gè)體的適應(yīng)度值，并將所有新個(gè)體的適應(yīng)度值進(jìn)行降序排列；

S700：選出S600步驟得到的最大適應(yīng)度值QoS’，與步驟S300得到的最優(yōu)值F(P_bsst)進(jìn)行比較；

如果該最大適應(yīng)度QoS’值大于最優(yōu)值F(P_best)，則將該最大適應(yīng)度QoS’值作為新的最優(yōu)值F(P_best)，如果該最大適應(yīng)度QoS’值小于或者等于最優(yōu)值F(P_bset)，則保留F(P_bsst)原值；

S800：重復(fù)步驟S400-S700，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)時(shí)停止，輸出最優(yōu)值F(P_best)，此時(shí)該最優(yōu)值F(P_best)對(duì)應(yīng)的個(gè)體為最優(yōu)服務(wù)組合。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于混合教學(xué)優(yōu)化算法的云制造服務(wù)組合方法，其特征在于：所述S500中構(gòu)建新種群P_new的具體步驟如下：

S510：從所有子代個(gè)體中隨機(jī)選擇一個(gè)個(gè)體p_k；

S520：比較p_j和p_k相對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，其中，p_j為除p_k以外的其余子代個(gè)體＝1,2,…,N-1，且j≠k；

如果p_j的適應(yīng)度值大于p_k的適應(yīng)度值，則通過公式(5-1)更新具體表達(dá)式如下：

如果p_j的適應(yīng)度值小于或者等于p_k的適應(yīng)度值，則通過公式(5-2)更新具體表達(dá)式如下：

S530：將步驟S520得到的的適應(yīng)度值與p_j的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，如果的適應(yīng)度值大于p_j的適應(yīng)度值，則選擇作為新種群的個(gè)體，否則，則選擇p_j作為新種群的個(gè)體；

S540：重復(fù)步驟S510-S530，遍歷所有子代個(gè)體，得到新種群P_new。