移动群智感知系统中基于离散布谷鸟搜索算法的任务分配

发布时间：2021-08-11 22:27

　　针对移动群智感知系统中工人积极性低以及任务过期的问题,提出了基于初始成本和软时间窗的任务分配算法。对应的任务分配问题为NP-hard问题,不存在计算有效的最优算法,因此,基于离散布谷鸟搜索算法（DCSA）进行求解。首先,根据问题特征,分别设计了对应的全局搜索过程以及局部搜索过程。其次,根据任务与工人起始位置的距离以及时间窗大小,分析其优先级以便得到更好的解。最后,执行可行化操作,使各次任务分配均满足相关约束。仿真结果表明,与遗传算法和贪婪算法相比,基于DCSA的任务分配算法能够提升工人的参与积极性,解决任务过期的问题,并最终降低系统的总成本。 

【文章来源】：计算机应用. 2019,39(09)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 系统模型
2 任务分配求解
    2.1 全局搜索过程
        1)Inversion方法。
        2)Swap方法。
        3)Shift方法。
    2.2 局部搜索过程
    2.3 明确任务优先级的过程
    2.4 明确可行解的过程
    2.5 完整的任务分配求解算法
    2.6 算法的计算复杂性
3 实验结果与分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于树分解的空间众包最优任务分配算法[J]. 李洋,贾梦迪,杨文彦,赵艳,郑凯.  软件学报. 2018(03)
[2]有时间窗车辆路径问题的改进遗传算法[J]. 张丽萍,柴跃廷,曹瑞.  计算机集成制造系统-CIMS. 2002(06)



本文编号：3337010