原文服务方: 计算机应用研究       
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.
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文献信息
篇名 物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度
来源期刊 计算机应用研究 学科
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
研究方向 页码范围 1676-1679,1697
页数 5页 分类号 TP183|TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.016
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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