The invention discloses a resource allocation method for an integrated Space-earth network based on improved genetic algorithm, which includes the following steps: defining parameters and decision variables; establishing a multi-objective constraint model; and resource allocation based on improved genetic algorithm. The invention considers the allocation of multiple resources, so that the resource utilization rate of the Space-earth integrated network is significantly improved. The improved selection mechanism of the invention effectively retains the elite individuals and speeds up the convergence speed of the improved genetic algorithm. The present invention takes the shortest time to complete all tasks as the objective function, takes the priority of tasks into account, and effectively improves the rationality of resource allocation; combines elite retention strategy with roulette strategy to improve the selection mechanism, design adaptive crossover and mutation operators, improve the existing genetic algorithm, and improve the improved genetic algorithm. The algorithm can effectively avoid the shortcomings of the genetic algorithm such as poor local optimization ability and easy to fall into the local optimum. At the same time, it can prevent the loss of the optimal solution and effectively improve the optimization speed of the algorithm.
【技术实现步骤摘要】
基于改进遗传算法的天地一体化网络资源分配方法
本专利技术涉及天地一体化网络，特别是一种天地一体化网络资源分配方法。
技术介绍
为满足新时期民用和军事发展战略的需求，加快航空航天科技在远洋航行、应急救援、导航定位、航空运输、航天测控等方面的发展步伐，作为未来卫星网络的发展趋势，天地一体化网络已成为目前国际上研究的热点问题。天地一体化网络是由不同高度的地球卫星、空间站、无人/有人飞船、飞艇、飞机等节点构成，通过星地、星间链路将各类航天器和地面通信网等异构网络实现互联互通，面向光学、红外多谱段探测信息，按照信息资源的最大有效综合利用原则构成的天地协同的信息网络。相比传统卫星网络，天地一体化网络资源优化是一个相当复杂的问题，其复杂性在于它不仅包括多任务的排序，而且包括多星多资源的选择。最优搜索的空间随卫星设备的数量和任务数量的增加呈指数增长。从问题的复杂度上说，天地一体化网络中面向任务的资源优化问题属于资源受限项目调度问题，是一类多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomialProblem，简称NP-Problem)，不可避免地受到组...
【技术保护点】
1.基于改进遗传算法的天地一体化网络资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤：A、定义参数及决策变量A1、天地一体化网络的资源被定位为所有能够影响端到端通信目标的、可感知的、可管理的、可操作的网络组成模块和设备的总和；根据网络实体的物理功能将天地一体化网络资源划分为传感器资源、计算资源、存储资源和通信资源四大类；假设天地一体化网络中共有s颗卫星，设卫星集为：sat＝{sat1,sat2,…,sats}，在s颗卫星组成的天地一体化网络中，共有r个资源，这些资源划分为m种；每个卫星上有若干个资源，完成相应的任务；A2、假设用户提交了n个任务，设任务集为：Task＝{Task1,T...
【技术特征摘要】
1.基于改进遗传算法的天地一体化网络资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤：A、定义参数及决策变量A1、天地一体化网络的资源被定位为所有能够影响端到端通信目标的、可感知的、可管理的、可操作的网络组成模块和设备的总和；根据网络实体的物理功能将天地一体化网络资源划分为传感器资源、计算资源、存储资源和通信资源四大类；假设天地一体化网络中共有s颗卫星，设卫星集为：sat＝{sat1,sat2,…,sats}，在s颗卫星组成的天地一体化网络中，共有r个资源，这些资源划分为m种；每个卫星上有若干个资源，完成相应的任务；A2、假设用户提交了n个任务，设任务集为：Task＝{Task1,Task2,…,Taskn}，其中Taski是由Qi个具有次序约束的不重叠子任务组成，即：每个任务的子任务保持有偏序关系“<”：A3、假设i为任务序号，j为任务的子任务序号，k为资源序号，则：Tik表示第i个任务在第k个资源上的完成时间，Tijk和tijk分别为第i个任务的第j个子任务在第k个资源上的完成时间和工作时间；能满足子任务Taskij资源需求的卫星构成的卫星子集为Rij为完成子任务Taskij的卫星；A4、假设任务的优先级pi∈{1,2,…,pmax}，pmax为正整数，表示任务的最高优先级；对当前调度模型的所有任务按任务优先级进行排序，优先级越高排序越靠前，同优先级的多个任务按照任务所需时间越短优先级越高的原则进行排序，则得到基于优先级的最优任务执行序列；引入线性代数中逆序数的概念，定义任务执行序列的优先级逆序数PIN：对于调度模型中的n个任务，把基于优先级的最优任务执行序列定义为标准次序，对于一个任务执行序列，在这个排序中当某两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序，则任务执行序列中所有逆序的总数叫做这个任务执行序列的优先级逆序数PIN；对于一个任务执行序列来说，它的优先级逆序数越小，则该任务执行序列基于优先级的角度来说越好，优先级越高的任务越早分配资源；B、建立多目标约束模型定义多目标约束模型符合以下假设条件：B1、任务的每一个子任务顺序已经预先约定；B2、每个子任务在可用卫星子集的任意卫星上处理；B3、当前任务来临的时候，前面的任务还没有完成，允许有等待时间；B4、任何任务只能在前一子任务完成之后才能进行下一任务；根据步骤A2对任务进行子任务分割，确定各个子任务所需的资源类型以及时间，并且满足各个子任务之间的相互依赖关系；需要解决的问题是如何将每个子任务合理的分配到各个卫星资源上面，使得在考虑任务优先级的情况下完成所有任务的时间尽可能的短；基于上述定义，建立的天地一体化网络资源调度系统多目标约束模型为：S.T.(a)Tijk-Ti(j-1)k≥tijk,i∈{1,2,…,n},j∈{1,2,…,Q},k∈{1,2,…,r}(b)Tegk-Tijk≥tegk,i,e∈{1,2,…,n},j,g∈{1,2,…,Q},k∈{1,2,…,r}(c)(d)上述多目标约束模型中，目标函数f1代表调度的目标是保证各任务的最大完成时间最小化，即使得完成所有任务的时间尽可能的短；目标函数f2代表调度的目标是保证任务执行序列的优先级逆序数最小化，即使得优先级高的任务尽可能早的完成；约束a为顺序约束：第i个任务的第j个子任务必须在第j-1个子任务完成后才能开始，也就是说必须保证各个任务的子任务的偏序顺序；约束b为资源约束：在第k个资源上，第e个任务的第g个子任务的完成时间比第i个任务的第j个子任务的完成时间至少大于第e个任务的第g个子任务的运行时间；即表示任一确定时刻，第k个资源不能同时处理任意两个不同任务或者子任务；约束c为时间约束：任意一个子任务的完成时间不能小于其工作时间；约束d为非负性约束：即每个子任务的完成时间不允许为负；在天地一体化网络资源调度问题中，任务完成时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨力，魏德宾，潘成胜，杨恒，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21
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