發(fā)布時(shí)間：2017-04-28 21:14

  本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中資源調(diào)度的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著通信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益劇烈,尤其是4G時(shí)代的到來(lái),降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本成為提高通信企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。據(jù)工信部2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,目前三大運(yùn)營(yíng)商的4G基站總數(shù)已經(jīng)達(dá)到70萬(wàn)個(gè),運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越復(fù)雜,運(yùn)行維護(hù)的工作量也越來(lái)越大,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本也越來(lái)越高。因此,降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本成為通信企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的調(diào)度成本是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本的重要方面,如何根據(jù)作業(yè)工單的要求將合適的資源分配給作業(yè)任務(wù),以提供更好的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維服務(wù)質(zhì)量,是現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)任務(wù)調(diào)度需要解決的問題。由于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)所涉及的資源種類較多、動(dòng)態(tài)性、調(diào)度方案需要實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整,使得傳統(tǒng)的手工調(diào)度面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此,如何設(shè)計(jì)好的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度算法,盡可能降低調(diào)度成本,提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的服務(wù)質(zhì)量,是重要而現(xiàn)實(shí)的問題。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題的特點(diǎn),本文提出將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合來(lái)解決資源調(diào)度問題的算法,即模擬退火遺傳算法SAGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)。首先,詳細(xì)描述了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題的定義,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題進(jìn)行分析并建立現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度模型,分別利用遺傳算法和模擬退火遺傳算法對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度模型進(jìn)行求解。遺傳算法是全局優(yōu)化搜索算法,但是它存在易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等問題,而模擬退火算法則具有跳出局部最優(yōu)解的特性,本文將這兩種算法相結(jié)合,充分發(fā)揮它們的優(yōu)點(diǎn)。利用SAGA求解現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的資源調(diào)度問題分為兩個(gè)階段：遺傳操作階段和模擬退火階段。首先,描述了使用遺傳算法求解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題時(shí)的編碼、選擇、交叉、變異和適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì),針對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度的特點(diǎn),遺傳操作階段的編碼方式采用雙層編碼,即對(duì)完成作業(yè)任務(wù)的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)工程師的編碼和對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)工程師需要使用的資源進(jìn)行編碼；其次,對(duì)遺傳操作階段得到的解通過引入模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化,在遺傳操作產(chǎn)生的種群的基礎(chǔ)上,采用模擬退火操作,在特定的溫度下,通過對(duì)新產(chǎn)生的種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行Metropolis選擇接受過程,形成新種群,不斷進(jìn)行迭代,直至最終找到最優(yōu)解。將本文提出的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度求解模型應(yīng)用到廣州某代維企業(yè)的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度中,并將用于求解現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度模型的SAGA在該企業(yè)開發(fā)智能化運(yùn)維服務(wù)管理平臺(tái)中實(shí)現(xiàn),通過實(shí)例來(lái)驗(yàn)證SAGA在解決網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題的有效性。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維 現(xiàn)場(chǎng)作業(yè) 遺傳算法 模擬退火算子 遺傳算子
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F626;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景及意義13-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 論文的主要內(nèi)容17
• 1.4 論文的組織架構(gòu)17-20
• 第二章 遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中的應(yīng)用20-35
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維概述20-24
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的管理模型20-22
• 2.1.2 絡(luò)運(yùn)維成本22-24
• 2.1.2.1 定義22
• 2.1.2.2 內(nèi)容22-23
• 2.1.2.3 特點(diǎn)23-24
• 2.2 遺傳算法24-29
• 2.2.1 遺傳算法簡(jiǎn)介及基本流程24-26
• 2.2.2 遺傳算法的相關(guān)參數(shù)26-28
• 2.2.3 遺傳算法的優(yōu)勢(shì)與不足之處28-29
• 2.3 現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題的建模29-34
• 2.3.1 問題定義29-31
• 2.3.2 結(jié)合網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)的建模31-33
• 2.3.3 基于遺傳算法的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題求解技術(shù)框架33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于遺傳算法的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度模型求解35-40
• 3.1 遺傳算法求解現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度問題35-38
• 3.1.1 編碼35-36
• 3.1.2 初始種群的生成36
• 3.1.3 適應(yīng)度函數(shù)的確定36
• 3.1.4 選擇36-37
• 3.1.5 交叉37
• 3.1.6 變異37-38
• 3.2 算法的實(shí)現(xiàn)流程38-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于改進(jìn)遺傳算法的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度算法40-53
• 4.1 模擬退火算法40-45
• 4.1.1 模擬退火算法的思想40-41
• 4.1.2 冷卻進(jìn)度表中參數(shù)的討論41-43
• 4.1.3 模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)43-45
• 4.2 模擬退火遺傳算法的設(shè)計(jì)45-52
• 4.2.1 與遺傳算法的融合45-47
• 4.2.2 基于模擬退火遺傳算法的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度模型的實(shí)現(xiàn)47
• 4.2.3 算法的實(shí)現(xiàn)流程47-49
• 4.2.4 算例分析49-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第五章 SAGA在智能化運(yùn)維服務(wù)管理平臺(tái)中的應(yīng)用53-61
• 5.1 智能化運(yùn)維服務(wù)管理平臺(tái)概述53-54
• 5.2 智能化運(yùn)維服務(wù)管理平臺(tái)的內(nèi)容54-59
• 5.3 實(shí)例分析59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加的科研項(xiàng)目68-70
• 致謝70

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