本文選題：工作流調(diào)度 + 粒子群算法　； 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2016年02期

【摘要】：為了快速找到較優(yōu)的調(diào)度方案,針對時間約束工作流調(diào)度問題,即能在滿足用戶的截止時間約束的條件下最小化調(diào)度費用,提出基于粒子群算法的最優(yōu)調(diào)度方案搜索方法。利用關鍵路徑進行粒子初始化和搜索階段的篩選處理,不但能夠顯著提高搜索結(jié)果的精度,而且減少了搜索的計算時間。將改進算法和傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法進行了實驗評估對比,實驗數(shù)據(jù)證明,使用該方法使粒子搜索的時間少于傳統(tǒng)粒子群算法,并且結(jié)果也優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
[Abstract]:In order to find a better scheduling scheme quickly, a particle swarm optimization algorithm is proposed to search the optimal scheduling scheme for the time-constrained workflow scheduling problem, which can minimize the scheduling cost under the condition of satisfying the user's deadline constraints. Using the critical path to initialize particles and filter the search phase can not only improve the accuracy of the search results significantly but also reduce the computational time of the search. Compared with the traditional particle swarm optimization algorithm, the experimental data show that the particle search time of the improved algorithm is less than that of the traditional particle swarm optimization algorithm, and the result is better than that of the traditional particle swarm optimization algorithm.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61173097;61202202) 浙江省重大科技專項重大工業(yè)資助項目(2013C01112) 杭州市重大科技創(chuàng)新專項資助項目(20132011A16)~~
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1815404