[发明专利]一种基于效用感知的云制造多任务调度方法

权利要求书

1.一种基于效用感知的云制造多任务调度方法，其特征在于，所述基于效用感知的云制造多任务调度方法，包括：

获取参与云制造多任务调度的制造商所提供的制造服务完成客户的制造任务所需的时间数据、成本数据和可靠性数据；

以客户的综合效用最大化和制造商的综合效用最小化为目标构建目标函数；

获取初始种群，所述初始种群具有预设数量的染色体，每个染色体代表一个调度方案，以初始种群作为第一种群进行如下迭代操作获取最优调度方案：

对第一种群执行交叉变异算子操作获得第二种群；

对第二种群执行局部搜索策略；

将执行局部搜索策略后的第二种群与第一种群进行合并得到第三种群；

采用参与云制造多任务调度的制造商所提供的制造服务完成客户的制造任务所需的时间数据、成本数据和可靠性数据，使用快速非支配排序和拥挤距离对第三种群进行排序，选择排序在前N的染色体组成第四种群；

判断是否满足迭代终止条件，如果不满足则返回进行迭代操作，如果满足则输出第四种群中第一非支配层的染色体作为近似帕累托最优解集；

采用博弈论对解集中的非支配解进行排序，输出排序为第一的染色体作为最优调度方案；

采用所述最优调度方案进行云制造多任务调度；

其中，所述以客户的综合效用最大化和制造商的综合效用最小化为目标构建目标函数，包括：

采用如下公式得到客户的综合效用UC：

其中，TCT表示调度方案的总完成时间指标，TC表示调度方案的总成本指标，TR表示调度方案的总可靠性指标；w_t、w_c、和w_r加起来为1，分别表示各个指标的偏好权重，TCT_max、TC_max、和TR_max分别表示所有调度方案中各个指标的最大值，TCT_min、TC_min、和TR_min分别表示所有调度方案中各个指标的最小值；

采用如下公式得到制造商的综合效用UM：

其中，IWL表示制造服务的理想工作负载，为布尔变量，表示s_mn完成t_ij所需的执行时间，s_mn表示第m个制造商提供的第n个制造服务，t_ij表示第i个制造任务T_i的第j个子任务，j＝1,…,J_i，其中J_i是T_i被分解的子任务总数量，i＝1,…,I，其中I是制造任务的总数量，m＝1,…,M，其中M是制造商的总数量，n＝1,…,N_m，其中N_m是第m个制造商提供的制造服务总数量；

以客户的综合效用最大化和制造商的综合效用最小化为目标构建的目标函数F为：

2.如权利要求1所述的基于效用感知的云制造多任务调度方法，其特征在于，所述获取初始种群，所述初始种群具有预设数量的染色体，每个染色体代表一个调度方案，包括：

每条染色体的长度等于子任务的总数，第一层为子任务序列链，第一层值表示制造任务i的索引，该值出现的次数表示子任务j的索引；第二层和第三层表示服务分配链，第二层值表示完成相应子任务的制造商m的索引，第三层值表示相应制造商提供的制造服务n的索引。