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《舰船科学技术》2019,(22)
为了提高海上应急物资配送和调度能力,提出基于蚁群智能优化的海上应急物资配送路径全局规划算法。根据海上应急物资配送物资规划路径进行运动学模型构造,构建海上应急物资配送路径规划的控制约束参量,以海上应急物资配送的中转节点作为聚类中心,采用蚁群优化算法进行海上应急物资配送路径的自适应寻优,以蚁群个体信息素作为导引参量,构建海上通信网络下的海上应急物资配送路径规划模型,采用蚁群算法进行海上应急物资配送路径规划过程中的寻优迭代,根据自适应寻优控制结果,实现海上应急物资配送路径规划优化。仿真结果表明,采用该方法进行海上应急物资配送路径规划的自适应性较好,规划调度能力,提高了应急物资的配送效率。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(6)
在应用现有方法时,由于任务执行与任务调度性能存在问题,因此在舰船网络云资源调度方法的设计中应用蚁群算法,提出一种基于蚁群算法的舰船网络云资源调度方法。在基于蚁群算法对舰船网络云资源调度方法进行设计的过程中,首先需要对舰船网络云资源实施初始化处理。每只蚂蚁都携带着基本任务信息,在此基础上对各资源可能被选的概率进行计算。根据蚁群算法对舰船网络云资源调度模型进行构建,模型由云资源代理模块、云资源目录模块、用户模块、用户代理模块构成。通过进行任务执行时间与调度任务总效用的对比实验,证明该方法的任务执行时间更短、调度任务总效用更高,实现了任务执行与任务调度性能的提升。 相似文献
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港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。 相似文献
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舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
舰船内部信息资源调度十分关键,针对当前舰船内部信息资源全局均衡调度算法存在结果不可信,调度效率低等难题,为了提高舰船内部信息资源全局均衡调度性能,提出云计算环境下舰船内部信息资源全局均衡调度算法。首先分析舰船内部信息资源全局均衡调度原理,建立舰船内部信息资源全局均衡调度数学模型,然后采用组合群智能算法对数学模型进行求解,搜索舰船内部信息资源全局均衡调度方案,并通过云计算环境将舰船内部信息资源全局均衡调度问题进行并行、分布式求解,最后进行了舰船内部信息资源全局均衡调度仿真实验,结果表明,本文算法的舰船内部信息资源调度速度快,可以实现资源负载均衡,同时舰船内部信息资源全局均衡调度结果要优于其他方法。 相似文献