基于RDC-PSOA的复杂自动化控制最优任务规划方法研究

摘要

在复杂的自动化控制模型中进行最优任务规划数据推荐时,容易出现只将任务分配给最先执行的处理器的情况,导致个别处理器上任务分配过多,造成整体时间跨度增加,提出一种基于推荐数据特点粒子群优化(recommended data characteristics-particle swarm optimization algorithm:RDC-PSOA)的复杂自动化控制最优任务规划方法,以一群随机粒子为初始解,依据复杂自动化控制模型中任务规划数据推荐问题的特点,在粒子群算法的基础上,重新塑造粒子描述形式,对粒子的位置与速度进行编码,将粒子群算法映射到离散空间,通过迭代获取全部可能的自动化控制任务规划方案,实现数据的有效推荐;仿真实验结果表明,所提方法不仅具有很强的收敛能力,而且数据推荐完成时间短,性能优越.