基于蚁群算法的最大任务处理数并行机服务资源调度研究

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1、对外经济贸易大学硕士学位论文基于蚁群算法的最大任务处理数并行机服务资源调度研究姓名：付新玥申请学位级别：硕士专业：产业经济学指导教师：李兵201105摘要服务资源调度问题的应用领域相当广泛。例如车间作业调度、工作流中数据处理器分配、邮政公司车辆调度、项目间人员分派等等都是生活中常见的并行机调度的典型例子。但究其本质都离不开优化二字，因此我们可以看到如何合理高效的安排服务资源发挥资源的最大效用可以解决很多通用的问题，具有很高的研究价值。本文以并行机服务资源调度为研究对象，该类问题主要出现在两种情况下：第一、服务资源稀缺，待处理任务需要根据其重要程度或紧急程度争夺服务资源。第

2、二、服务资源不具有排他性，能够对多种类别的任务进行处理，这就需要结合处理工序或对待处理任务进行统筹规划，以实现整体资源效用发挥到最大化。而调度方案的性能优良与否直接决定了服务资源的效用能否被最大化的发挥，在相同的条件下创造更多的价值，这个问题不仅能够影响个体、单个企业的效益，甚至关系到整个社会资源配置水平。因此本文的选题有着一定的实际意义。本文拟在机场飞机集中除冰的背景下，研究带有滑动时间窗的非等同并行机服务资源调度问题。为达到最大任务处理数，选取飞机延误时间作为目标函数建立数学模型，并利用蚁群算法为模型求解。在充分考虑了实际问题和数学模型的约束条件后，选取除冰作业时间和

3、飞机预计除冰时间作为启发式因子，并提出适用于该背景的信息素更新策略。在此过程中，创新性的解决了调度对象与可变参数对应建立信息素的问题。本文设计并求解了该改进算法，通过仿真算例证实了该算法的可行性及合理性，其性能明显优于FIFO算法，能够较好的用于解决带滑动时间窗的非等同并行机服务资源调度问题，以较快的收敛速度找到满足约束条件的较优解。关键词：并行机调度；蚁群算法；非等同；时间窗AbstractServiceresourcesschedulingoptimizationiswidelyusedinmanysectors．Suchasjobshoptaskscheduling

4、，dataprocessorsdistributioninworkflow,vehicleroutingprobleminpostalcompanies，andemployeeassignmentamongseveralprojectsareabsolutelytypicalexamples．SoWecouldknowthattheserviceresourcesschedulingoptimizationdeservesfurtherstI】【dy．Mytopicselectionaimsatparallelmachineschedulingofserviceresou

5、rces．Usually,serviceresourcesneedtobescheduledundertwomajorconditions：First,resourcesarelimited；thewaitingtaskshavetocompeteforresourcesdependingontheirimportanceorurgencyrespectively．Second，serviceresourcesarenotexclusiveforjustonetask,butaremultifunctional．Asaresult，itrequiresanoverallp

6、lanningcombinedwitllconsideringtheoperationpmcedures．obVio吣1y'theperformanceoftheschedulingoutcomedirectlyresultsinwhetherthewholeservicecapabilitiescouldbemaximized．Theproblemofcreatingmorevalueswithsimilarresourceseffectnotonlyanentitybutalsotheentiresociety’Sresourceallocationlevel．SoI

7、nlinkmytopicselectionispractical．Thispaperaimstostudytheunrdatedparallelmachineschedulingofserviceresourceswithflexibletimewindowinthecomemofairplanecentralizeddeicing．Tomaximizethenumberofprocessedtasks，Ichoosedelaytimeasthegoalofmathematicmodelingandsolveitbyantco