[发明专利]基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法

摘要

本发明涉及一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法，该系统包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块，半径粒子群优化模块根据服务请求及任务属性，评价候选划分方案，设计适应函数，动态分区域计算区域最优任务划分方案，选取全局最优任务划分方案；判决器模块记录划分方案，判断是否陷入局部限值，若是则触发反向学习模块，否则不触发反向学习模块，继续进行半径粒子群优化；反向学习模块对划分方案进行退化，将退化结果反馈给半径粒子群优化模块，继续求解任务划分方案。本发明通过半径粒子群优化求解全局最优任务划分方案，有效提高求解精度；通过反向学习机制将划分方案进行退化，克服局部极值问题，提高任务划分质量，系统执行性能显著提高。

主权项

1.一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统，其特征在于：包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块，其中，半径粒子群优化模块，根据接收到的任务划分的服务请求及每个任务属性，根据任务属性评价候选划分方案，设计粒子群算法的适应函数，动态分区域计算区域最优任务划分方案，并从区域最优值中选取全局最优任务划分方案，并输出给判决器模块；判决器模块，记录半径粒子群优化模块计算得到的划分方案，并判断其是否陷入局部限值，若是，则触发反向学习模块，否则，不触发反向学习模块，继续进行半径粒子群优化；反向学习模块，采用反向学习机制对划分方案进行退化，使其跳出局部限值，并将退化结果反馈给半径粒子群优化模块，半径粒子群优化模块根据反馈的退化结果继续求解任务划分方案并输出。