[發(fā)明專利]一種工作流多目標調度方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110611200.0
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113220437B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發(fā)明（設計）人: 陳進朝;杜承烈;韓朋城;何昱;王佳輝;王麗芳;蔣澤軍;劉一帆;杜曉燕;白璐
• 申請（專利權）人: 西北工業(yè)大學
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F9/455;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 黨娟娟;郭永麗

1.一種工作流多目標調度方法，其特征在于，包括：

采用LLH低層次啟發(fā)式算法庫包括的至少兩種LLH算法分別對工作流多目標調度包括的初始種群按照設定迭代次數(shù)運行，確定設定迭代次數(shù)后各個所述LLH算法包括的第一非支配解、第一超體積HV(LLH)、第一非支配解比率RNI(LLH)和第一外部種群影響力IEA(LLH)；

根據各個所述LLH算法的對應的累計迭代次數(shù)以及所述LLH算法所對應的第一HV(LLH)、第一IEA(LLH)和第一RNI(LLH)，確定各個所述LLH算法對應的第一CF選擇函數(shù)；

將最大第一CF對應的所述LLH算法確定為第一LLH算法，根據所述第一LLH算法所對應的策略更新初始種群中的個體，將所述第一LLH算法對所述初始種群進行一次迭代所得到的第二非支配解存儲至外部種群中；

當確定所述第一LLH算法對應的累計迭代次數(shù)等于全部LLH算法的累計迭代最大值時，將所述外部種群中存儲的非支配解確定為工作流多目標調度的帕累托集合；

其中，根據下列公式確定各個所述LLH算法對應的第一CF：

CF(LLH)＝f₁*HV(LLF)+f₂*RNI(LLH)+f₃*IEA(LLH)+f₄*NOC(LLH)

其中，NOC(LLH)＝(G_curr-G_LLH)/G_max，G_curr表示各個所述LLH算法所對應的累計迭代次數(shù)的總和，G_LLH表示各個所述LLH算法所對應的累計迭代次數(shù)，G_max表示全部LLH算法的累計迭代最大值；f₁為HV(LLH)的權重系數(shù)，f₂為RNI(LLH)的權重系數(shù)，f₃為IEA(LLH)的權重系數(shù)，f₄為NOC(LLH)的權重系數(shù)，f₁+f₂+f₃+f₄＝1，HV(LLH)表示各個LLH算法生成的非支配解圍成的超體積，，RNI(LLH)表示外部種群中包括的各個LLH算法所對應的非支配解所占外部種群總非支配解的比率，IEA(LLH)表示各個LLH算法所對應的第一非支配解對外部種群的影響。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一LLH算法對所述初始種群進行一次迭代，具體包括：

采用所述第一LLH算法對所述初始種群進行一次迭代，確定所述第一LLH算法對應的累計迭代次數(shù)、所述第一LLH算法進行一次迭代后所對應的第二非支配解、第二HV(LLH)、第二IEA(LLH)和第二RNI(LLH)；

根據所述第一LLH算法的對應的累計迭代次數(shù)以及所述第一LLH算法所對應的第二HV(LLH)、第二IEA(LLH)和第二RNI(LLH)，確定所述第一LLH算法的第二CF。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定設定迭代次數(shù)后各個所述LLH算法包括的第一非支配解之后，還包括：

將各個所述LLH算法包括的第一非支配解存儲至所述外部種群，當確定所述外部種群包括的非支配解的數(shù)量大于初始設定值時，采用擁擠距離機制刪除所述外部種群內的非支配解，直至所述外部種群包括的非支配解的數(shù)量小于初始設定值。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述IEA(LLH)通過下列公式確定：

IEA＝(mum₁+mum₂)/|EA|

其中，mum₁表示從外部種群中被剔除的非支配解的數(shù)量，mum₁表示添加至外部種群的各個LLH算法所對應的非支配解的數(shù)量，|EA|表示外部種群中包括的非支配解的數(shù)量。