基于复杂网络的云制造环境下动态任务调度方法研究

发布时间：2020-07-07 09:48

【摘要】：云制造环境中一个制造任务通常被分解为多个子任务,由多个制造资源共同完成加工过程。由于任务数量庞大,多个子任务可能选择同一个制造资源,而制造资源提供商将在条件允许情况下接受多个子任务。每个制造资源提供商都是具有自治能力的独立个体,可以独立安排子任务加工顺序但又受合作制造资源提供商的影响。如何合理安排大量子任务的加工顺序,同时保证所有制造资源的加工效率是云制造领域的一个关键问题。本文引入复杂网络理论,利用复杂网络丰富的动力学特性及其在网络结构分析中的突出表现,在任务随机到达情况下,以最小化所有任务的完工时间为调度目标,为云制造环境下的动态任务调度问题提供一种有效的解决方案。本文主要研究工作如下:(1)构建调度对象的复杂网络模型并从中提取高效的调度规则。将所有任务的子任务通过任务约束和资源约束构成复杂网络,把任务调度问题转化为网络上的节点遍历问题。分析节点度值、节点聚类系数和节点任务属性,提出基于任务属性的调度规则、基于度值与任务属性的调度规则和基于聚类系数与任务属性的调度规则。相同实验环境下将提出的三种调度规则与其他调度规则进行对比分析,以验证本文提出的调度规则的有效性。(2)在复杂网络基础上改进蚁群算法,使之适用于求解云制造环境下的任务调度问题。根据节点度值优化蚁群算法的状态转移规则,结合节点度值与节点任务属性作为节点启发式信息,指导蚁群搜索。对蚁群算法的并行策略进行优化,同组蚁群中每只蚂蚁负责一个制造资源上所有子任务加工顺序的安排,不同蚂蚁具有不同的搜索空间但相互之间存在通信,模拟实际环境中每个制造资源的自治性和资源间的关联性。多组蚁群同时搜索,加快算法收敛速度。(3)采用预测反应式动态调度模型将云制造环境下动态任务调度分为多阶段稳态调度求解。针对任务的随机到达特性,提出一种基于新增任务数的混合重调度驱动机制,以改善混合驱动在扰动过于频繁时的不稳定特性。采用完全重调度策略和结合复杂网络的改进蚁群算法生成重调度方案。通过仿真实验验证本文提出的重调度驱动机制和重调度算法在求解云制造环境下动态任务调度问题时的可行性和有效性。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O157.5;TP18
【图文】：

度和求解质量，于是考虑提高算法性能。达引起的云制造环境下动动态调度分为多阶段稳态制，然后采用完全重调度。态任务调度问题求解总体建及调度象网络提取结合复杂网调度规则节点启发式信息多蚂蚁并行多蚁群同时基于新增任务数的驱约束条件状

包括两个子任务节点和边加入网络子任务加工完成退出调度节点和边退出网络图 3-1 复杂网络的动态更新示意图图 3-1 中，深色圆表示新加入的节点，实线连接的节点表示还处于网络中，而虚线连接的节点表示已加工完成退出网络。从图中可知，新到达的制造任务

图 3-9 各算法相对 RANDOM 的增量百分比从图 3-9 中可以看出，在 10 组数据中，文献[51]的算法结果优于完全随度规则，但比另外三种调度规则更差。基于任务属性的调度规则所有结果于完全随机调度规则和文献[51]的算法，但比基于度值与任务属性的调度规

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本文编号：2744975