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公开(公告)号:CN106326188B
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201610796407.9
申请日:2016-08-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法,该系统包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块,半径粒子群优化模块根据服务请求及任务属性,评价候选划分方案,设计适应函数,动态分区域计算区域最优任务划分方案,选取全局最优任务划分方案;判决器模块记录划分方案,判断是否陷入局部限值,若是则触发反向学习模块,否则不触发反向学习模块,继续进行半径粒子群优化;反向学习模块对划分方案进行退化,将退化结果反馈给半径粒子群优化模块,继续求解任务划分方案。本发明通过半径粒子群优化求解全局最优任务划分方案,有效提高求解精度;通过反向学习机制将划分方案进行退化,克服局部极值问题,提高任务划分质量,系统执行性能显著提高。
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公开(公告)号:CN106326188A
公开(公告)日:2017-01-11
申请号:CN201610796407.9
申请日:2016-08-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06F15/7871 , G06F15/7882 , G06F17/5009 , G06F2217/86
Abstract: 本发明涉及一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法,该系统包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块,半径粒子群优化模块根据服务请求及任务属性,评价候选划分方案,设计适应函数,动态分区域计算区域最优任务划分方案,选取全局最优任务划分方案;判决器模块记录划分方案,判断是否陷入局部限值,若是则触发反向学习模块,否则不触发反向学习模块,继续进行半径粒子群优化;反向学习模块对划分方案进行退化,将退化结果反馈给半径粒子群优化模块,继续求解任务划分方案。本发明通过半径粒子群优化求解全局最优任务划分方案,有效提高求解精度;通过反向学习机制将划分方案进行退化,克服局部极值问题,提高任务划分质量,系统执行性能显著提高。
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