一种基于遗传算法的资源调度优化方法

摘要

本发明实施例提供了一种基于遗传算法的资源调度优化方法，该方法采取依据个体适应度值进行等级区域划分，建立起等级区域的平均适应度值。在选择种群个体时，首先依据等级区域的平均适应度值进行轮盘赌规划，决定从每个等级区域中选取候选个体的数量，然后在同一等级区域内再进行轮盘赌选择个体，通过该方法在解决多峰值的资源调度问题上能够建立起自适应机制，自动抑制种群相似个体过于集中，提高种群个体多样性，从而获得比传统精英选择轮盘赌选择算法更好的函数解。

主权项

一种基于遗传算法的资源调度优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、随机生成初始种群S：对种群S中的N个种类资源个体进行编码，所有资源个体组成一个种群；步骤S2、根据预设的适应度函数，计算种群中每个个体的适应度值；步骤S3、进行个体的选择、杂交、变异操作：对所有个体的适应度值按照大小排序，记录下最好适应度值和最差适应度值，将最好适应度值和最差适应度值的差值划分为M个等级区域，将适应度值最好的个体直接置入子代种群，将剩下的个体根据各自的适应度值分配至相应的等级区域；计算各等级区域的平均适应度值A1，所述A1为当前等级区域中各个体的适应度值之和除以该等级区域包含的个体数量；进行第一次轮盘赌选择操作，每个等级区域被选中的概率B1为当前等级区域的平均适应度值A1除以所有等级区域的平均适应度值之和；进行第二次轮盘赌选择操作，计算各等级区域内每个个体被选中的概率B2，所述B2为该个体的适应度值除以当前等级区域所有个体的适应度之和；计算种群S中每个个体被选中的概率B3，B3等于B1乘以B2；步骤S4、判断当前的个体是否满足终止条件，若是，则解码获得局部最优的资源调度方案，若否，则基于个体生成的子代种群返回步骤S2进行下一次迭代处理。