为了解决在工业物联网(industrial Internet of things,IIoT)环境下,现有的调度算法在调度工作流中对数据安全、响应时间有一定要求的任务所带来的完工时间上升、成本增加的问题,提出一种基于雾环境负载率而变化的任务调度策略,并使用...为了解决在工业物联网(industrial Internet of things,IIoT)环境下,现有的调度算法在调度工作流中对数据安全、响应时间有一定要求的任务所带来的完工时间上升、成本增加的问题,提出一种基于雾环境负载率而变化的任务调度策略,并使用改进的蜣螂优化算法对工作流调度问题进行求解。改进的算法使用HEFT(heterogeneous earliest finish time)算法对蜣螂种群进行初始化,降低了原始算法中随机性带来的影响。同时引入了镜面反射和反向学习思想,提高了算法的搜索性能。实验结果表明,该算法相比于其他一些传统的调度算法在完工时间与成本方面都有一定的性能提升。展开更多
针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索...针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索效率。在滚球蜣螂种群有障碍模式和无障碍模式中分别引入动态全局勘探策略和随机角度策略,提升算法精度和全局搜索能力。在觅食蜣螂位置更新引入自适应T分布策略,增强算法逃离局部最优能力。通过动态权重因子提高算法全局搜索能力并降低陷入局部最优解的风险。实验结果表明:相比原始蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),改进后的SO-DBO算法代价函数指标在简单环境下分别改善了9.68%、12.93%,在复杂环境下分别改善了13.34%、17.00%,有效提升了算法的收敛速度、精度和稳定性。展开更多
文摘为了解决在工业物联网(industrial Internet of things,IIoT)环境下,现有的调度算法在调度工作流中对数据安全、响应时间有一定要求的任务所带来的完工时间上升、成本增加的问题,提出一种基于雾环境负载率而变化的任务调度策略,并使用改进的蜣螂优化算法对工作流调度问题进行求解。改进的算法使用HEFT(heterogeneous earliest finish time)算法对蜣螂种群进行初始化,降低了原始算法中随机性带来的影响。同时引入了镜面反射和反向学习思想,提高了算法的搜索性能。实验结果表明,该算法相比于其他一些传统的调度算法在完工时间与成本方面都有一定的性能提升。
