基于一种改进的粒子群算法在任务调度中的应用研究

基于一种改进的粒子群算法在任务调度中的应用研究
孙自梅;沈露;黄天宇;高诚诚
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】针对粒子群算法在传统的调度问题中存在离散的优化问题效果处理不佳、容易陷入局部最优解,以及网络权重的编码和遗传算子较难抉择等问题。

结合粒子
群算法和灰色预测模型提出了一种新的GSPL算法。

通过在粒子群算法中引入线性递减权值策略,在选取所调度的下一城市时,把选择范围限定在离当前城市最近的部
分城市中,提高搜索速度,快速收敛到较优解。

此外,在灰色预测模型算法的作用下,优先预测各区域的风控值,进一步提前规划预测,粒子群算法的行径方向,从而对空间最优路径求解及对局部路径进行扩充,能有效避免陷入局部最优,较快的得到全局最优解。

实验结果表明,该算法性能明显优于传统的粒子群算法。

【总页数】5页(P3-6)
【作者】孙自梅;沈露;黄天宇;高诚诚
【作者单位】南京工业大学浦江学院
【正文语种】中文
【中图分类】O15
【相关文献】
1.改进离散粒子群算法及其在飞机装配任务调度中的应用研究
2.一种改进的多目标粒子群算法在购电风险评估中的应用研究
3.基于一种改进的粒子群算法在云计算中的任务调度研究
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