物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度

发布时间：2017-09-29 01:21

  本文关键词：物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度

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【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。
【作者单位】： 中国矿业大学矿业工程学院;
【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
【分类号】：TP183;TP393.09
【正文快照】： 进入21世纪,客户的个性化需求越来越多样,不仅促使物流服务日新月异,更要求物流调度对市场变化具有较高的适应性和灵敏性,而物流调度的主要难点在于如何用最小的时间对需求不同、任务量大的物流服务进行快速合理的分配。近几年来,在云计算、物联网和供应链管理的综合模式下,产

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本文编号：939179