本申請(qǐng)實(shí)施例涉及任務(wù)調(diào)度，尤其涉及一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、任務(wù)（或作業(yè)）調(diào)度問(wèn)題是指裝置需要將一系列任務(wù)分配給有限的資源（如機(jī)器、員工、工具、時(shí)間等）進(jìn)行處理。由于資源有限，多個(gè)任務(wù)之間存在競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致作業(yè)調(diào)度的優(yōu)化問(wèn)題。這類問(wèn)題通常具有多模態(tài)特性，即可能存在多個(gè)相對(duì)最優(yōu)解，代表不同的資源分配方案。

2、在任務(wù)調(diào)度中，裝置需要將多個(gè)任務(wù)合理分配到有限的資源上，這是一種多模態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。由于資源有限且任務(wù)間存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，傳統(tǒng)的調(diào)度算法常常難以達(dá)到全局最優(yōu)解。

3、近些年來(lái)，多種兼顧收斂性和多樣性的多模態(tài)優(yōu)化方法被提出并且已經(jīng)得到了應(yīng)用。第一種是小生境方法，但是小生境方法通常需要大量的計(jì)算資源，并且在參數(shù)調(diào)整上較為復(fù)雜，可能導(dǎo)致收斂速度較慢；第二種是將多模態(tài)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，但多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題可能導(dǎo)致目標(biāo)數(shù)量的激增，以及對(duì)pareto前沿的分析變得更為復(fù)雜。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、以下是對(duì)本文詳細(xì)描述的主題的概述。本概述并非是為了限制權(quán)利要求的保護(hù)范圍。

2、本公開實(shí)施例的主要目的在于提出一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法和裝置，能夠解決目前流行的兩種方法的弊端，能夠加快收斂速度，確保在復(fù)雜調(diào)度環(huán)境中的穩(wěn)定性和高效性。

3、本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面提出了一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、獲取由個(gè)個(gè)體組成的第代種群；為正整數(shù)，且如果，則第1代種群由待調(diào)度的任務(wù)信息對(duì)應(yīng)的種任務(wù)初始調(diào)度方案生成；

5、將第代種群作為目標(biāo)種群，并執(zhí)行種群進(jìn)化過(guò)程，所述種群進(jìn)化過(guò)程包括：

6、計(jì)算所述目標(biāo)種群中的個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的顯式懲罰函數(shù)值；其中計(jì)算所述目標(biāo)種群中的任意一個(gè)個(gè)體的顯式懲罰函數(shù)值的過(guò)程，包括：

7、；

8、其中，為個(gè)體包含的多模態(tài)函數(shù)，為懲罰因子，為個(gè)體和鄰居個(gè)體之間的距離，所述鄰居個(gè)體為所述目標(biāo)種群中的比個(gè)體的多模態(tài)函數(shù)值更優(yōu)的多個(gè)個(gè)體中選取出的與個(gè)體距離最近的個(gè)體；

9、根據(jù)所述顯式懲罰函數(shù)值識(shí)別出多個(gè)峰，為所述多個(gè)峰進(jìn)行個(gè)體分配和平衡，得到多峰種群，并根據(jù)峰數(shù)量對(duì)所述多峰種群進(jìn)行全局或局部搜索，以生成由個(gè)個(gè)體組成第代種群；

10、如果小于第一閾值，則將所述第代種群作為目標(biāo)種群，并執(zhí)行所述種群進(jìn)化過(guò)程；如果大于所述第一閾值，則將所述第代種群作為所述待調(diào)度的任務(wù)信息的最優(yōu)解。

11、本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，具有如下有益效果：

12、方法首先利用多樣性信息對(duì)找到的峰進(jìn)行區(qū)分；然后根據(jù)顯式懲罰函數(shù)，將種群個(gè)體分配到這些峰上；接下來(lái)，調(diào)整每個(gè)峰上的個(gè)體數(shù)量致平衡，以確保每個(gè)峰都能得到充分的開發(fā)；此外，如果捕捉到的峰數(shù)量是否合理，選擇在每個(gè)峰附近進(jìn)行局部搜索以進(jìn)行深入開發(fā)或者，在整個(gè)決策空間內(nèi)進(jìn)行全局搜索以增強(qiáng)種群的多樣性。方法通過(guò)將個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值（即多模態(tài)函數(shù)值）與多樣性（多樣性通過(guò)個(gè)體與其最近且更優(yōu)的鄰居之間的距離量化）相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)顯式懲罰函數(shù)。該函數(shù)用于同時(shí)捕捉多個(gè)峰，并在這些峰之間實(shí)現(xiàn)搜索平衡，以加快收斂速度，提升魯棒性，確保在復(fù)雜調(diào)度環(huán)境中的穩(wěn)定性和高效性。

13、本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面提出了基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化裝置，所述裝置包括：

14、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取由個(gè)個(gè)體組成的第代種群；為正整數(shù)，且如果，則第1代種群由待調(diào)度的任務(wù)信息對(duì)應(yīng)的種任務(wù)初始調(diào)度方案生成；

15、進(jìn)化迭代模塊，用于將第代種群作為目標(biāo)種群，并執(zhí)行種群進(jìn)化過(guò)程，所述種群進(jìn)化過(guò)程包括：

16、計(jì)算所述目標(biāo)種群中的個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的顯式懲罰函數(shù)值；其中計(jì)算所述目標(biāo)種群中的任意一個(gè)個(gè)體的顯式懲罰函數(shù)值的過(guò)程，包括：

17、；

18、其中，為個(gè)體包含的多模態(tài)函數(shù)，為懲罰因子，為個(gè)體和鄰居個(gè)體之間的距離，所述鄰居個(gè)體為所述目標(biāo)種群中的比個(gè)體的多模態(tài)函數(shù)值更優(yōu)的多個(gè)個(gè)體中選取出的與個(gè)體距離最近的個(gè)體；

19、根據(jù)所述顯式懲罰函數(shù)值識(shí)別出多個(gè)峰，為所述多個(gè)峰進(jìn)行個(gè)體分配和平衡，得到多峰種群，并根據(jù)峰數(shù)量對(duì)所述多峰種群進(jìn)行全局或局部搜索，以生成由個(gè)個(gè)體組成第代種群；

20、進(jìn)化判定模塊，用于如果小于第一閾值，則將所述第代種群作為目標(biāo)種群，并執(zhí)行所述種群進(jìn)化過(guò)程；如果大于所述第一閾值，則將所述第代種群作為所述待調(diào)度的任務(wù)信息的最優(yōu)解。

21、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例的第三方面提供一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)控制處理器和用于與所述至少一個(gè)控制處理器通信連接的存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)控制處理器能夠執(zhí)行上述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法。

22、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例的第四方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法。

23、可以理解的是，上述第二方面至第四方面和相關(guān)技術(shù)相比存在的有益效果和上述第一方面和相關(guān)技術(shù)相比存在的有益效果相同，可以參見(jiàn)上述第一方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。

技術(shù)特征：

1.一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，的取值包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)所述顯式懲罰函數(shù)值識(shí)別出多個(gè)峰，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述為所述多個(gè)峰進(jìn)行個(gè)體分配，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，為所述多個(gè)峰進(jìn)行個(gè)體平衡包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，在峰上隨機(jī)生成個(gè)體的過(guò)程包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)峰數(shù)量對(duì)所述多峰種群進(jìn)行全局或局部搜索，以生成由個(gè)個(gè)體組成第代種群，包括：

8.一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：至少一個(gè)控制處理器和用于與所述至少一個(gè)控制處理器通信連接的存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)控制處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及了一種基于顯式懲罰的多任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法和裝置，方法利用多樣性信息對(duì)找到的峰進(jìn)行區(qū)分；然后根據(jù)顯式懲罰函數(shù)，將種群個(gè)體分配到這些峰上；接下來(lái)，調(diào)整每個(gè)峰上的個(gè)體數(shù)量致平衡，以確保每個(gè)峰都能得到充分的開發(fā)；此外，如果捕捉到的峰數(shù)量是否合理，選擇在每個(gè)峰附近進(jìn)行局部搜索以進(jìn)行深入開發(fā)或者，在整個(gè)決策空間內(nèi)進(jìn)行全局搜索以增強(qiáng)種群的多樣性。方法通過(guò)將個(gè)體多模態(tài)函數(shù)值與通過(guò)個(gè)體與其最近且更優(yōu)的鄰居之間的距離量化的多樣性相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)顯式懲罰函數(shù)。該函數(shù)用于同時(shí)捕捉多個(gè)峰，并在這些峰之間實(shí)現(xiàn)搜索平衡，以加快收斂速度，提升魯棒性，確保在復(fù)雜調(diào)度環(huán)境中的穩(wěn)定性和高效性。

技術(shù)研發(fā)人員：王冰川,任家輝,王勇,宋武
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30