[发明专利]基于多智能体协同进化的任务排序方法

权利要求书

1.一种基于多智能体协同进化的任务排序方法，包括以下步骤：

(1)设置参数

用户在输入数据框中输入需要排序的任务个数、每个任务需要的资源数量、完成任务需要的时间、任务拟达到的效果、进化的最大代数；

(2)初始化

2a)用户根据运行速度的要求设置种群A、B的规模；

2b)分别对A、B种群中每一个任务序列进行编码；

2c)按照智能体网格的结构建立种群A、B；

(3)存储信息：存储种群A、B中每个个体的目标函数的极值，均值；

(4)竞争操作

4a)对种群A中的个体按照“支配关系决定胜负”的竞争规则进行竞争操作，更新能量值；

4b)对种群B中的个体，将资源可用性和任务优先性这两个约束条件作为带优化的目标函数，按照“支配关系决定胜负”的竞争规则进行竞争操作，更新能量值；

(5)迁移操作

5a)分别判断种群A、B中的个体的能量是否大于迁移阈值45，若满足则把该个体复制后，将得到的副本迁移到精英种群中；

5b)分别判断种群A、B中的个体的能量是否小于阈值0，若满足则其位置将由精英种群中的能量大的个体代替；

(6)交叉和变异操作

6a)分别对种群A、B，每隔两代进行局部交叉操作，其他各代进行均匀交叉操作；

6b)分别对种群A、B，每隔两代，采用更新一个任务资源的变异方式更新个体，其他各代采用交换两个任务顺序的变异方式更新个体；

(7)存储信息：存储种群A、B中每个个体的目标函数的极值，均值；

(8)判断当前循环的代数是否达到最大代数，如果满足则进行下一步，否则当前循环的代数加1，转到步骤(4)；

(9)筛选结果

将得到的每一个任务排序需要的资源总量、完成任务需要的时间、任务拟达到的效果这些数据进行归一化处理，采用加权求和的方式筛选出结果；

(10)输出任务排序结果。

2.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤(1)中所述的任务拟达到的效果，由用户按照目标重要程度的高、中、低分别设定为3、2、1。

3.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤(1)中所述的进化的最大代数不低于100代。

4.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤2a)中所述的种群A、B的规模的个体数为10～50。

5.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤2c)中所述的智能体网格的结构是每一行每一列有N个个体的网络结构，N为种群A、B规模的个体数。

6.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤(4a)所述的竞争规则是，当两个竞争个体均为可行解时，处在支配地位的个体胜出；在两个竞争个体中，一个个体为可行解，另外一个个体为非可行解时，则可行解获胜；当两个竞争个体均为非可行解时，违反约束程度小的个体获胜。

7.根据权利要求1所述的基于多智能体协同进化的任务排序方法，其特征在于：步骤(4)中所述的更新能量值的方式是，获胜个体的能量提高1，失败个体的能量减少0.9。