[发明专利]基于多智能体协同进化的任务排序方法

摘要

本发明公开了基于多智能体协同进化的任务排序方法，主要解决现有任务排序方法对进化过程中种群多样性保持效果不佳的问题。其实现步骤如下，(1)设置参数；(2)初始化；(3)存储信息；(4)竞争操作；(5)迁移操作；(6)交叉和变异操作；(7)存储信息；(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；(10)输出任务排序结果。本发明具有对进化过程中种群多样性保持效果好的优点，能有效抑制过淘汰现象，利用筛选结果的步骤节省了用户的选择时间。

主权项

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。