[发明专利]基于多目标遗传算法的车联网云系统资源分配方法有效

专利信息
申请号: 201810920221.9 申请日: 2018-08-14
公开(公告)号: CN109361725B 公开(公告)日: 2020-12-08
发明(设计)人: 顾华玺;杨如莹;余晓杉;陈晨;魏雯婷 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;H04L12/24
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 陈宏社;王品华
地址: 710071 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明提出了一种基于多目标遗传算法的车联网云系统资源分配方法,用于解决现有车联网云系统资源分配中存在的应用请求阻塞率较大的技术问题,实现步骤为:(1)建立多目标优化模型;(2)设定迭代次数和最大迭代次数;(3)获取第t代父代种群Pt;(4)获取第t代子代种群Qt;(5)对第t代父代种群Pt和第t代子代种群Qt进行合并;(6)获取第t+1代父代种群Pt+1;(7)获取应用请求的资源分配结果。本发明以最小化阻塞率和最小化成本为目标函数,采用遗传算法求解得到一组最优资源分配结果,在满足成本的要求下,降低了应用请求的阻塞率,增加了车联网云系统的资源利用率。
搜索关键词: 基于 多目标 遗传 算法 联网 系统资源 分配 方法
【主权项】:
1.一种基于多目标遗传算法的车联网云系统资源分配方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)建立多目标优化模型:建立包括目标函数和约束条件的多目标优化模型,其中目标函数包括最小化阻塞率f1和最小化成本f2,约束条件包括应用请求资源约束g1、每辆车的资源约束g2、车辆云总资源约束g3、车辆之间传输时间约束g4、车辆云处理的响应时间约束g5、中心云处理的响应时间约束g6和资源大小约束g7;(2)设定迭代次数和最大迭代次数:设迭代次数为t,并初始化t=0,设最大迭代次数为tmax;(3)获取第t代父代种群Pt:(3a)设车辆数量为M,M≥2,计算每辆车的匹配因子MF1,…,MFj,…,MFM,MFj表示车辆j的匹配因子:MFj=γ1ψj+γ2Cj+γ3Dj其中,γi为权重系数,ψj为车辆j的相对平均速率,Cj为车辆j的资源能力,Dj为车辆j的相邻节点度;(3b)设应用请求数量为N,N≥2,应用请求的一种车联网云系统资源分配结果用一个染色体表示,第t代父代种群Pt中包含的染色体数量为Npop,Npop∈[40,100]且为偶数,每个染色体有N个基因位e1,…,ei,…,eN,ei∈{0,1,…,p,…M},p=0表示将中心云的资源分配给应用请求i,p=1,…,M表示将车辆p的资源分配给应用请求i,通过MFj计算p的概率Pp,根据Pp确定每个染色体的每个基因位的值,Npop个染色体组成第t代父代种群Pt,其中,Pp的计算公式为:其中,为MF1,…,MFj,…,MFM的平均值,MFp为车辆p的匹配因子;(4)获取第t代子代种群Qt:(4a)对第t代父代种群Pt的染色体两两组合,得到对染色体,并对每对染色体中的两个染色体相同位置上的基因位片段进行交叉,得到交叉后的父代种群;(4b)对交叉后的父代种群中每个染色体的每个基因位进行变异,得到第t代子代种群Qt;(5)对第t代父代种群Pt和第t代子代种群Qt进行合并,得到第t代合并后的种群Rt,Rt=Pt+Qt;(6)获取第t+1代父代种群Pt+1:根据多目标优化模型的约束条件,计算Rt中每个染色体的目标函数值,并采用精英策略,通过Rt中每个染色体的目标函数值获取第t+1代父代种群Pt+1;(7)获取应用请求的资源分配结果:判断迭代次数t是否等于最大进化代数tmax,若是,将第t+1代父代种群Pt+1中的染色体作为应用请求的资源分配结果,否则,令t=t+1,执行步骤(4)。
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