[发明专利]基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

权利要求书

1.基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法，其特征在于，包括工业以太网通信链路实时周期数据通信过程模型和其调度优化算法，工业以太网通信链路实时周期数据通信过程模型是由一个源主机和三个目的主机组成的工业以太网网络，并对其条件约束，使其能够满足数据传输时延要求，针对源主机和目的主机之间的数据传输链路，待调度的数据类型为实时周期数据，调度顺序在实时周期数据基本周期内按照其中优化的调度算法依次传输，而调度优化算法是根据改进后的烟花算法进行实时信息优化的，通过对约束条件及优化目标的设置，优化调度序列，对参数进行调整，同时改进选择策略和高斯变异维度使工业以太网通信链路节点间的传输时延降低，达到提高网络调度实时性的目的，具体内容如下：

1)所述的工业以太网通信链路实时周期数据通信过程模型，其特征在于是用一个三元组表示的模型，

D_PRT＝{D₁，D₂，……D_N}，i∈1，2，....N                                      (1)

τ_i＝(T_i，P_i，dead_i)，i＝1，2，…N                                           (2)

元组内包括实时周期数据任务的集合，用D_PRT表示，由N个互相独立的实时周期任务组成，而对于每一个实时周期任务τ_i，则包含当前任务的周期T_i，当前任务的最坏执行时间P_i以及当前任务的截止期dead_i；

2)所述的以太网通信链路调度优化算法，其特征在于优化目标依据列车通信网络对实时性的要求所确定，定义T_p为数据传输序列在队列中的离开时间，表示理想状态下的离开时间L(τ_i)的数据序列的长度，则在时延方面，其中的调度模型存在如下关系：

式(3)中C_v(τ_i)表示数据链路的传输速率，

其中，θ_i表示保证目的主机能够实现可靠通信的信干燥比,同时，在网络没有突发数据造成积压的情况下，理想状态下的离开时间L(τ_i)的数据序列的长度为：

式(5)中L(τ_i)_max表示实时周期数据中的最大数据长度，B表示被分配的带宽，

则基于改进烟花算法的工业以太网通信链路调度方法的适应度函数，可表示如下：

3)所述的工业以太网通信链路实时周期数据通信过程模型，其特征在于约束条件是：

(1)数据调度问题主要针对在源主机和目的主机之间的数据链路，数据类型为实时周期数据，不考虑实时非周期数据和实时非周期数据；

(2)源交换机发出的数据到达过程均遵从Poisson分布，终端交换机接受数据的过程也将服从泊松分布；

(3)在任务开始调度之前具有足够的时间对数据进行调度规划安排，缓冲区的长度足够大，能够容纳所有的传输序列流；

4)所述的改进后的烟花算法，其特征在于从初始解开始，不断进行迭代并更新最优解，使适应度最好的烟花个体保存下来，则当前烟花个体的适应度值即以太网通信链路调度的最优解，从而使工业以太网通信链路节点间的传输时延降低，达到提高网络调度实时性的目的，改进后的烟花算法具体步骤如下：

步骤1：建立工业以太网通信链路调度模型，并设置约束条件及优化目标，参数设置并初始化种群，采用离散机制进行实时周期数据任务的编码，令L_i＝{τ₁，τ₂，…，τ_n}，i∈N表示需要调度的任务数据序列，其中，发送端和接收端的任务调度序列均由泊松分布产生，i表示实时周期中的数据包的序号，τ_i表示任务的序列，通过烟花算法合理安排任务调度的序列，使工业以太网数据链路上的数据包达到时间达到最小值；

步骤2：设置烟花算法中的参数，包括任务数量N，带调度的任务数据L_i，爆炸火花的数量F_i，爆炸幅度R_i，最大迭代次数I等，设从源主机到目的主机的通信链路中，烟花群规模为20，维度为10，爆炸火花个数为40，爆炸半径为40，爆炸数目限制因子a＝0.3，b＝0.6，变异火花数为10，变量上下界为[-10,10]，最大迭代次数50次，调度任务数量10，源主机的信干噪比需求为8dB，设置iter＝1,迭代开始,其中i和N都是正整数；

步骤3：根据步骤1,2中的任务调度编码方法，初始化烟花的位置并且将烟花的位置转化成实时周期数据的调度序列；

步骤4：产生爆炸火花，并根据相关公式计算其爆炸数目，爆炸范围，公式具体介绍将如下文所示；

步骤4-1：爆炸火花的数量按照公式进行计算，其中，F_i表示第i个烟花中产生的爆炸火花的数量，f则表示产生的所有爆炸火花的总个数，它是一个常数代表，X_max表示最差的适应度值，f(X_i)表示第i个烟花的适应度值，ε是为了防止分母为0设置的一个常数值；

步骤4-2：爆炸火花的爆炸半径按照公式进行计算，R_i表示第i个烟花产生的爆炸幅度的范围，R表示最大的爆炸半径，X_min表示最优烟花个体产生的适应度值；

步骤4-3：为了有效的使烟花产生的每代都是高质量的火花，所以需要对爆炸产生的火花数量进行一定设置：

其中，a和b是常数，取值范围为[0,1],round是遵循四舍五入原理的函数；

步骤5：将超出可行域范围内的烟花粒子映射到可行域范围内，计算当前位置的烟花个体及其目标函数值，并统计当前最优位置及函数值，对于那些不在范围内的火花重新映射按照公式

X_i，k＝X_L-Bou，k+|X_i，k|％(X_H-Bou，k-X_L-Bou，k)进行，其中X_L-Bou，k和X_H-Bou，k分别表示第k个维度中烟花的位置i矢量的可行解空间的上下界；

步骤6：所述改进选择策略和高斯变异维度，其特征在于，计算变异维度，找出变异系数最大的维度作为高斯变异维度，同时进行高斯变异，对高斯变异火花超出可行域范围内的火花映射到可行域范围，并统计爆炸火花，高斯变异火花，正常火花：

步骤6-1：考虑到不同维度对于变异的渴望程度是不同的，在此基础上提出了一种新的高斯变异算子，该方法通过引入变异系数来描述算子的变异程度，将变异系数最大的维度作为改进的高斯变异维度选取出来进行变异操作，

变异维度选取按照公式进行操作，其中，i表示某一维度，n表示候选烟花的数量，V_C表示变异系数，w表示烟花各个维度的标准差，α表示烟花维度上的均值，通过以上方式对将进行变异操作的维度进行选取，选择变异系数最大的烟花维度进行变异操作，变异系数越大，则表示离散程度越大；

步骤7：计算爆炸火花，高斯变异火花，正常火花的适应度值，并将三种火花作为下一代种群候选个体进行筛选，将产生的火花种群集合按照中位数锦标赛选择策略作为改进的选择策略选择下一代烟花个体，具体过程如下所示：

步骤7-1：从总体中选择一定数量的烟花作为候选集参与下一代烟花的个体选择，候选集设置为K，个体总数为M；

步骤7-2：将每个候选集烟花个体的适应度值按照从升序的方式排列，取出适应度值的中位数Z_n；

步骤7-3：将中位数对应的适应度值选出，将候选个体分为K₁和K₂两组；

步骤7-4：在步骤7-3：中的两组候选集中，每组随机选择M/2组候选个体，然后将每组中最优秀的个体作为下一代的爆炸中心；

步骤8：将优化完成后的烟花粒子中选择出适应度最小的N个火花作为下一代烟花个体，同时输出最优解，重复步骤3～7，直到达到最大迭代次数；

按照上述基本操作即可生成工业以太网通信链路实时周期数据调度的最优序列。