控制与决策

作者：吴健,姚锋,杜永浩,陈宇宁,何磊,何永明,罗绥芝

单位：国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073;西安电子科技大学 杭州研究院,杭州 311231,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,,湖南师范大学 旅游学院,长沙 410081,

关键词：数据驱动;多星协同调度;自适应并行搜索;单星任务调度;频繁模式挖掘

基金：国家自然科学基金项目(72201272,72001212,72201273,72271240)；湖南省研究生科研创新项目(CX20210031).

针对元启发式算法在求解多星协同调度问题时暴露出的过早或过晚收敛、稳定性较差等问题,提出一种基于数据驱动的自适应并行搜索算法.首先,根据领域知识设计多个任务分配算子,目的是将多星协同调度问题转化为多个单星任务调度问题.然后,启动多个线程并行、独立求解各单星任务调度问题.在算法迭代过程中,各线程依据概率选择不同的邻域操作算子,并且动态更新精英解集和邻域操作算子概率.接着,对精英解集挖掘频繁模式,提取高质量解中有价值的知识并构造新解.最后,将单星任务调度的结果反馈给任务分配层,指导算法开展新一轮的任务分配.仿真实验表明,所提出的算法能够在有限时间内获得高质量的解,在不同的场景下均能表现出良好的适用性和优化效果.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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