物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度

• 作者: 张晓磊 申晨 马从安
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 物流云调度 改进蝙蝠算法 均衡任务 智能匹配 Witness仿真 优越性
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1676-1679,1697
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.016

摘要

针对物流云服务模式中调度任务多、信息量大、需求广的特点,提出了一种改进蝙蝠算法求解物流云服务调度问题的方案,其优化目标为最小化调度时间和最大化资源利用率.根据设计的算法流程,首先基于工件升序排列(ranked order value,ROV)规则对蝙蝠个体进行重新编码;然后调整初始化数据范围来减少分配任务超载和资源闲置现象,并在迭代过程中增加约束条件来均衡任务量,最终实现了资源与任务的智能调度.通过和遗传、粒子群以及基本蝙蝠算法的对比分析,体现了改进算法的优越性.最后利用Witness对方案进行仿真,证明了改进蝙蝠算法在解决物流云服务任务调度中的有效性,同时扩展了蝙蝠算法的应用领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马从安	中国矿业大学矿业工程学院	32	249	10.0	14.0
2	张晓磊	中国矿业大学矿业工程学院	16	185	7.0	13.0
3	申晨	中国矿业大学矿业工程学院	3	22	2.0	3.0