微控制器硬件环境下的静态资源任务分配问题求解方法研究

发布时间：2020-11-05 06:54

　　 随着人工智能的发展,自主智能设备将是未来应用领域的重要产品,其中的重要能力之一是能够自主优化地把有限的资源分配给既定的任务,以取得最大的工作效果。针对一些自主智能产品小型化、难以携带常规计算机的特点,本文研究微控制器硬件环境下静态资源任务分配问题的求解算法本文针对广告投放问题与工程应用中的两类需求,分别建立了两类静态资源任务分配问题模型。通过微控制器性能与应用领域的调研,采用一款主流微控制器作为算法的求解计算机,设计了三类改进求解算法,并选取两类国际标准算例集对各类算法进行测试,最后根据当前文献最优解做改进效果的对比,验证了改进方法的有效性与实用性本文的研究成果包括(1)提出了基于直接枚举算法改进的剪枝枚举算法,通过分部枚举与松弛贪婪上界的方式改进直接枚举算法,结果表明该算法适用于小规模问题的精确求解(2)提出了基于贪婪求解算法改进的贪婪交换算法,将贪婪解与循环交换算法结合,并对比了两层循环交换与三层循环交换的求解效果,结果表明该算法适用于实时性要求高的较大规模问题近似最优求解(3)提出了基于模拟退火的贪婪交换算法,在贪婪求解的交换改进算法基础上做了模拟退火改进。加入模拟退火决策能进一步提升贪婪交换算法的求解效果,结果表明该算法适用于实时性要求低而精确度要求高的近似最优问题求解(4)运用三类改进求解算法针对广告投放问题的具体应用做了分配方案的求解,分析结果表明,三类改进求解算法分别适用于具体工程应用中不同规模的场合。本文提出的求解方法能很好地应用于微控制器求解情况下的资源任务分配问题,测试覆盖了国际标准测试集中所有规模的算例,可根据规模来选择这类硬件条件下适用的求解算法。改进算法在求解各类规模静态资源任务分配问题的精确解和近似最优解时具有一定优势,对微控制器硬件环境下的资源任务分配问题求解方法研究具备很好的参考价值。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP332.3
【部分图文】：

图１－１上位机求解的资源任务分配问题??Ｆｉｇ．?１－１?Ｓｔａｔｉｃ?ｒｅｓｏｕｒｃｅ－ｔａｓｋ?ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ?ｐｒｏｂｌｅｍ?ｗｉｔｈ?ｈｏｓｔ?ｃｏｍｐｕｔｅｒ??一类基于智能体与上位机通讯受阻的情况（如图１－２所示），只能依靠自身硬??软件条件来做智能之间的相互通讯及决策计算［８］，寻找最优的资源分配方案，这种??群智能体协作任务的情况称之为微控制器求解情况下的资源任务分配。??１??

多目标搬运工作［２４］。??当前的ＭＡＳ研宄多用于工程中的搬运［２５］、及物流［２６］等场所。自主智能体系统??中应用最广的控制模式为“领导者一跟随者”模式［２７＿２８］。如图１－３所示，通常以一??智能体领导为核心，指派其他跟随智能体的工作。??ｆｏｌｌｏｗｅｒ４?／?ｆｏｌｌｏｗｅｒｌ??Ｌ?钟?＿＿＿＿??＇?Ｌｅａｄｅｒ??ｆｏｌｌｏｗｅｉ．３?ｆｏｌｌｏｗｅｒ２??图１－３?“领导者一跟随者”模式??Ｆｉｇ．?１－３?“Ｌｅａｄｅｒ－Ｆｏｌｌｏｗｅｒｓ”?ｍｏｄｅ??５??

多个紧要程度不同的任务需求信号，需要根据自身资源与需求任务的匹配率来形??成一套完整的资源任务分配方案。??如图２－２所示，智能体群以一定的规律坐落在远程通讯受阻的环境中，通过自??主智能体系统进行决策协作完成任务。在广告投放的过程中，有ｍ架无人机携带流??量资源，收到ｎ个客户发出的紧要程度不同的合约需求信号，第＝?１ｎ）个合??约需求紧要程度可以转换成权重值ｗ；．，每个智能体根据各自的机型、运载能力、??与需求的匹配程度等因素得到各个智能体携带流量节点对各个合约的匹配效率情??况，这种效率称之为任务完成效率在静态资源任务分配问题中，每个项资源??只能分配给一个任务需求。??这类智能体任务协作群由其中某个智能体作为接收监测数据的终端，通过自??身微控制器的运算得出各个智能体分配结果，继而整体进行默契分配，基于这种??默契分配无人机群能快速决断整体分配任务目标，在短时间内达成资源任务分配??问题的求解。??１４??
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5 马峰;高国伟;倪明放;;求解武器目标分配问题的一个近似最优方法[J];军事通信技术;2012年01期

6 张毅;姜青山;陈国生;;基于模糊-灰色非合作Nash博弈的多组动态武器-目标分配方法[J];云南大学学报(自然科学版);2012年01期

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8 李季;孙秀霞;;基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究[J];兵工学报;2008年07期

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本文编号：2871286