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公开(公告)号:CN117332981B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311401879.6
申请日:2023-10-26
Applicant: 宁波市特种设备检验研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2323 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于偏序聚类和改进差分进化算法的任务分配方法,应用于计算机技术领域。本发明包括:获取所有任务的基本信息,对任务簇的质心坐标进行编码作为差分进化算法的个体,对种群进行变异和交叉操作;根据每个任务的坐标与所有质心的距离构建偏序表,然后利用偏序聚类法将所有任务划分到对应的任务簇中;偏序聚类完毕后更新所有任务簇的质心并编码构成新的个体;选择偏序聚类方法返回新个体中适应度最小的个体作为当前最优个体进入下一阶段变异、交叉、聚类以及选择过程直至满足终止条件,解码并输出最优任务分配方案。本发明以偏序聚类算法的计算结果作为适应度值进行优化,从而能够快速计算出最优任务分配方案。
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公开(公告)号:CN117332981A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311401879.6
申请日:2023-10-26
Applicant: 宁波市特种设备检验研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2323 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于偏序聚类和改进差分进化算法的任务分配方法,应用于计算机技术领域。本发明包括:获取所有任务的基本信息,对任务簇的质心坐标进行编码作为差分进化算法的个体,对种群进行变异和交叉操作;根据每个任务的坐标与所有质心的距离构建偏序表,然后利用偏序聚类法将所有任务划分到对应的任务簇中;偏序聚类完毕后更新所有任务簇的质心并编码构成新的个体;选择偏序聚类方法返回新个体中适应度最小的个体作为当前最优个体进入下一阶段变异、交叉、聚类以及选择过程直至满足终止条件,解码并输出最优任务分配方案。本发明以偏序聚类算法的计算结果作为适应度值进行优化,从而能够快速计算出最优任务分配方案。
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