物流云服務(wù)下基于改進(jìn)蝙蝠算法的任務(wù)調(diào)度
本文關(guān)鍵詞:物流云服務(wù)下基于改進(jìn)蝙蝠算法的任務(wù)調(diào)度
更多相關(guān)文章: 物流云調(diào)度 改進(jìn)蝙蝠算法 均衡任務(wù) 智能匹配 Witness仿真 優(yōu)越性
【摘要】:針對(duì)物流云服務(wù)模式中調(diào)度任務(wù)多、信息量大、需求廣的特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)蝙蝠算法求解物流云服務(wù)調(diào)度問題的方案,其優(yōu)化目標(biāo)為最小化調(diào)度時(shí)間和最大化資源利用率。根據(jù)設(shè)計(jì)的算法流程,首先基于工件升序排列(ranked order value,ROV)規(guī)則對(duì)蝙蝠個(gè)體進(jìn)行重新編碼;然后調(diào)整初始化數(shù)據(jù)范圍來減少分配任務(wù)超載和資源閑置現(xiàn)象,并在迭代過程中增加約束條件來均衡任務(wù)量,最終實(shí)現(xiàn)了資源與任務(wù)的智能調(diào)度。通過和遺傳、粒子群以及基本蝙蝠算法的對(duì)比分析,體現(xiàn)了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。最后利用Witness對(duì)方案進(jìn)行仿真,證明了改進(jìn)蝙蝠算法在解決物流云服務(wù)任務(wù)調(diào)度中的有效性,同時(shí)擴(kuò)展了蝙蝠算法的應(yīng)用領(lǐng)域。
【作者單位】: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 物流云調(diào)度 改進(jìn)蝙蝠算法 均衡任務(wù) 智能匹配 Witness仿真 優(yōu)越性
【分類號(hào)】:TP183;TP393.09
【正文快照】: 進(jìn)入21世紀(jì),客戶的個(gè)性化需求越來越多樣,不僅促使物流服務(wù)日新月異,更要求物流調(diào)度對(duì)市場(chǎng)變化具有較高的適應(yīng)性和靈敏性,而物流調(diào)度的主要難點(diǎn)在于如何用最小的時(shí)間對(duì)需求不同、任務(wù)量大的物流服務(wù)進(jìn)行快速合理的分配。近幾年來,在云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈管理的綜合模式下,產(chǎn)
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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