[发明专利]一种基于动态变异微粒群算法的多任务资源调度冲突的描述与消解方法

权利要求书

1.一种基于动态变异微粒群算法的多任务资源调度冲突的描述与消解方法，其特征在于：包括如下步骤：

Step1初始化种群：在多任务资源调度任务空间产生n个初始微粒，n为资源调度任务的数量，组成初始微粒群体，设置最大进化代数T_max，当前进化代数t＝1；设定加速度常数c₁,c₂；随机产生各微粒初始位置和速度；

Step2建立复合模糊物元模型：首先对该多任务资源调度进行冲突描述，然后建立对应的复合模糊物元模型；

Step3将调度任务添加约束的关联度L作为适应值函数，即：

g_a*(X)＝L_a(X)·pun(X)a＝1,2,…n

其中，L_a(X)为资源任务的权重，pun(X)为惩罚函数，当X在可行域内，pun(X)＝1；当X在可行域外，pun(X)<1；

Step4动态变异操作：计算各微粒在寻优空间的适应值，并求得其动态变异概率，对惰性微粒进行突变操作，用变异后的新的位置来更新其自身历史最好位置；

Step5比较所有微粒的个体极大值与微粒群当前的全局极大值，选取最大值作为新的全局极大值；

Step6更新各微粒的位置和速度；

Step7终止条件判断，即判断求解精度是否达到要求或者达到设定的迭代代数，若不满足终止条件，再转到Step 4，如满足则输出优化结果。

2.根据权利要求1所述的基于动态变异微粒群算法的多任务资源调度冲突的描述与消解方法，其特征在于：所述Step2冲突描述具体如下：设某项资源服务需求由n个资源调度任务共同参与完成，任意资源调度任务Φ_a，1≤a≤n都有一个δ维资源需求变量的向量空间Ω_a，Ω_a∈R^δ，同时调度任务Φ_a又有一个k维的服务目标向量空间G_a，G_a∈R^k，且任意调度任务的服务目标g_a，g_a∈G_a，g_a不仅取决于该调度任务自身需要满足的资源需求变量X而且还受制于其他调度任务的资源需求变量则其中r表示服务目标g_a的维数，也就是服务分目标的个数，X∈Ω_a，每个调度任务都希望自己的各服务目标g_a最优，即对于任意资源调度任务Φ_a，有

将多任务资源调度的各服务分目标名称作为模糊物元特征，各分目标函数的优属度作为物元的模糊量值，建立其复合模糊物元模型为

其中，Z_b表示第b个服务分目标的名称；表示第a个调度任务Φ_a的第b个服务分目标Z_b相应量值的从优隶属度。

3.根据权利要求2所述的基于动态变异微粒群算法的多任务资源调度冲突的描述与消解方法，其特征在于：所述的从优隶属度计算如下：如果是常规的数学函数表达式，用下式描述其优度隶属函数：

其中g_amin为第a个服务目标的理想最小值，g_amax为第a个服务目标的理想最大值；

如果是定性的模糊评语集合，将这些评语用属于[0，1]区间的数值进行量化。

4.根据权利要求1所述的基于动态变异微粒群算法的多任务资源调度冲突的描述与消解方法，其特征在于：所述Step3中：

其中L_a(X)表示第a个资源调度任务Φ_a的关联度，1≤b≤r，λ_b表示资源调度任务Φ_a的第b个服务分目标的权重。