[发明专利]基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法及系统在审
| 申请号： | 201910791022.7 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110569117A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 石杰;张天兵;仇钧;邓博雅;贾刚勇;韩光洁;王松林;沈协 | 申请（专利权）人： | 南瑞集团有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06N3/00;G06N3/12;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许婉静 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 粒子 粒子群 任务调度 云平台 算法 早熟 计算目标函数 任务调度算法 粒子群算法 供电 策略更新 搜索效率 遗传算法 智能 初始化 最优解 返回 扰动 迭代 收敛 输出 混乱 更新 群体 优化 | ||
1.基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，包括以下步骤：
初始化粒子群，结合供电所智能云平台任务规模对粒子进行编码；
对编码后的每个粒子进行交叉和变异运算；
根据交叉和变异运算的结果更新粒子的位置和目标函数值；
判断算法是否收敛；
若算法收敛，则判断算法是否早熟；
若算法未早熟，则在达到最大迭代次数时输出最优解。
2.根据权利要求1所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，判断算法是否收敛之后进一步包括：若算法不收敛，则在达到最大迭代次数时输出最优解。
3.根据权利要求1所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，判断算法是否早熟之后进一步包括：若算法早熟，则进行混乱扰动处理，并在处理后根据遗传算法重新进行交叉和变异运算。
4.根据权利要求3所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，基于适应度进行混乱扰动处理。
5.根据权利要求1或3所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，交叉和变异运算包括：
在每一次的迭代中，X0(i)表示粒子i的分配序列，将粒子i的分配序列与个体最优解位置的分配序列进行交叉算子操作，得到的结果为
将与全局最优解位置的分配序列进行交叉算子操作，得到结果为
将进行变异算子操作，得到结果X1(i)。
6.根据权利要求1所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度算法，其特征在于，基于适应度进行算法是否收敛及算法是否早熟的判断。
7.基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度系统，其特征在于，包括：
初始化模块，用于初始化粒子群，并结合供电所智能云平台任务规模对粒子进行编码；
运算模块，用于对编码的每个粒子进行交叉和变异运算；
更新模块，用于根据交叉和变异运算的结果更新粒子的位置和目标函数值；
收敛判断模块，用于判断算法是否收敛；
早熟判断模块，用于判断算法是否早熟；
输出模块，用于在达到最大迭代次数时，输出最优解；
其中，收敛判断模块判断算法收敛之后，执行早熟判断模块；早熟判断模块判断算法未早熟之后，执行输出模块。
8.根据权利要求7所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度系统，其特征在于，收敛判断模块判断算法不收敛之后，执行输出模块。
9.根据权利要求7所述的基于优化粒子群的供电所智能云平台任务调度系统，其特征在于，系统还包括混乱扰动处理模块，其中，早熟判断模块判断算法早熟之后，执行混乱扰动处理模块，然后重新执行运算模块。
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