一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种适应度地形驱动的Job‑based类调度问题异同性分析方法，属于Job‑based类调度问题领域。根据实际需要选择一个问题实例，根据其解空间中的解与适应度的对应关系，绘制适应度地形；将适应度地形看作离散序列点，利用离散时间傅里叶变换，从幅度谱的角度分析适应度地形特征。计算适应度地形的主要评价指标和辅助评价指标；分析比较各评价指标的数值大小与变化规律，得到各问题实例的相似性与差异性。本发明专利技术提出的适应度地形特征参数具有很强的适应性和一般性，既可以用于同一问题的不同规模实例，纵向分析问题的特性，也可以用于不同问题的同一规模实例，横向分析不同问题间的异同性。

A Similarity Analysis Method for Job-based Class Scheduling Problem Driven by Fitness Terrain

The invention discloses a method for analyzing the similarities and differences of Job based class scheduling problem driven by adaptability terrain, belonging to the field of Job based class scheduling problem. According to the actual needs, a problem example is selected to draw the fitness terrain according to the corresponding relationship between the solution and fitness in the solution space. The fitness terrain is regarded as discrete sequence points, and the fitness terrain characteristics are analyzed from the angle of amplitude spectrum by using discrete time Fourier transform. Calculate the main evaluation index and auxiliary evaluation index of fitness terrain; analyze and compare the numerical size and variation law of each evaluation index, and get the similarity and difference of each problem instance. The fitness terrain characteristic parameters proposed by the invention have strong adaptability and generality. They can be used to analyze the characteristics of the problem in different scales of the same problem, in longitudinal direction, and in the same scale of different problems, and to analyze the similarities and differences between different problems in horizontal direction.

【技术实现步骤摘要】
一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法
本专利技术属于Job-based类调度问题领域，具体涉及一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法。
技术介绍
近年来，调度问题在制造业、服务业、云计算和物联网等各领域广泛应用。Job-based类调度问题是调度领域的一大分支，包括柔性车间调度(FJSP)、流水线调度问题(FSSP)和测试任务调度(TTSP)等。该类调度问题由一系列顺序或并行执行的任务组成，在满足各种约束条件的情况下，为这些任务安排合理的执行顺序与高效的资源分配方式，有利于以较小的时间和资源成本获得较大的经济效益，对于提升相关领域的任务执行效率、优化资源配置具有重要作用。Job-based类调度问题均可抽象为分配问题和排序问题的组合，即若干约束条件下的组合优化问题，因此具有一定的关联性。在问题特性方面，存在“组合爆炸”效应，从计算时间复杂度来看是一个NP难题。在优化目标方面，目标函数为完工时间、误工时间、成本或平均负荷等其中一种或几种，通常可以转化为最小化问题。从解决方法来看，该类调度问题大多经历了精确算法、启发式算法、元启发式算法、混合算法的演进过程。其中精确算法只适用于早期的小规模问题，目前大多采用启发式算法和元启发式算法的融合，以全面兼顾算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高解的性能。各种Job-based类调度问题在问题特性、调度目标、求解方法以及发展过程等方面有着很强的关联性，但是目前对该类调度问题的研究既没有对解空间先验知识的利用，也没有对问题特性与关联性的分析，这种相对孤立、没有相互借鉴的研究方式，不利于该类调度问题的理论研究与发展。适应度地形分析是获得解空间先验知识的常用手段。通过适应度地形分析，研究适应度值在解空间中的分布，有助于了解解空间的结构特性，进而分析问题特性与变化规律。常用的适应度地形评价参数包括崎岖性、适应度距离相关程度、可演进性等，针对不同的适应度地形特征建立相应的参数描述体系是适应度地形理论发展的一个主要方向。结合调度问题的问题描述，拓展并具体化某些特征评价参数，为Job-based类调度问题间的异同性分析和算法设计提供依据，有利于促进该类调度问题间的相互借鉴，并实现问题特性与算法设计的紧耦合。
技术实现思路
本专利技术采用适应度地形分析的方法，研究Job-based类调度问题，进而探究该类调度问题间的相似性与差异性，促进调度领域间的相互借鉴与理论发展。具体是一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法。具有步骤如下：步骤一、在Job-based类任务调度问题中，根据实际需要选择一个问题实例；步骤二、根据该问题实例的解空间中的解与适应度的对应关系，绘制适应度地形；适应度地形将解空间中的所有解或采样解按顺序排列作为横坐标，并将每个解的适应度作为纵坐标，以此直观反映解空间的分布与变化规律。步骤三、将适应度地形看作离散序列点，利用离散时间傅里叶变换，从幅度谱的角度分析适应度地形特征。将每个适应度地形看作离散时间序列x(n)：n为序列中的离散点编号，j为虚数，ω为角频率。将离散时间序列x(n)代入频谱中不同频率成分的幅度值|X(ejω)|中，进行离散时间傅里叶变换，得到相应的频谱。步骤四、计算适应度地形的主要评价指标和辅助评价指标；主要评价指标针对两个适应度地形而言，包括比较两个适应度地形的相似性指标和尖锐性指标；辅助评价指标包括每个适应度地形的振幅变化稳定性(SAC)和周期性；相似性指标是指：利用动态时间弯曲距离，描述两个适应度地形在外部结构上的相似性，进而反映解空间的相似程度。具体说明如下：首先，将两个适应度地形f1和f2分别看作离散序列，对其进行标准化消除幅值影响得到序列F1和F2；然后构造邻接矩阵，采用动态规划的方式找到满足的最短弯曲路径；wk为路径中第k个格点的弯曲消耗。最终，地形的相似性程度由动态时间弯曲距离表征为sim(f1,f2)＝DTW(F1,F2)。该指标值越小，两个适应度地形的相似性程度越高。尖锐性指标反映解空间邻域解间的突变情况，描述适应度地形的尖锐性程度；具体说明如下：首先，针对被比较的两个解空间规模不同时，设大规模解空间为A，小规模解空间为B，将大规模解空间A对应的适应度地形分成若干段，每段中的解的个数与小规模解空间B中解的个数相同。然后，针对大规模解空间为A或小规模解空间B，依次比较解空间中两个相邻解适应度值的大小，获得一个新的数据序列。从大规模解空间为A或小规模解空间B的第一个解适应度值开始，如果第二个解适应度值大于第一个解适应度值，用1代替二者，否则，用-1代替二者；如果相邻两个解适应度值相等，则用0代替二者。以此类推，得到新的整数序列{1,-1,0}N-1。继续，从前到后遍历新数据序列，如果0连续出现，则计算连0出现的次数并记为ai，i代表该情况出现的次数；如果1或-1连续出现，则计算1或-1连续出现的次数，分别记为ci和di；如果1和-1交替出现，计算±1交替出现的次数并记为ei；如果出现其他情况，则用bi记录。以累计方式在散点图的相应坐标位置标定ai,bi,ci,di,ei，并按照产生顺序连接散点得到无向图，并将ai,bi,ci,di,ei最后的累计值记为asum,bsum,csum,dsum,esum。最后，根据每种情况对尖锐性的贡献，为累计值分配权重并得到尖锐性：keetd＝asum×pa+bsum×pb+csum×pc+dsum×pd+esum×pepa为累计值asum分配的权重,pb为累计值bsum分配的权重,pc为累计值csum分配的权重,pd为累计值dsum分配的权重,pe为累计值esum分配的权重；权重的分配是根据经验值获得的。尖锐性值越大，该适应度地形越尖锐。振幅变化稳定性(SAC)反映了适应度地形频谱中，旁瓣相对于主瓣(频率为0时的幅值)的变化程度，在一定程度上反映适应度地形的形状。计算公式为：其中，Aside(i)代表幅度谱中的第i个旁瓣幅值；Amain代表幅度谱中的主瓣幅值。n是所有旁瓣的个数。主瓣和旁瓣的差值越大，旁瓣相对于主瓣的变化越剧烈，sta的数值也就越大。适应度地形的周期性由频谱中主瓣和第一旁瓣间的距离进行表征。计算公式为：fH是第一旁瓣处的频率，即与0频距离最近的波瓣处的频率。fC是主瓣处的频率。将一个地形近似分成形状和长度相近的几部分，每一部分即为一个周期。per的值用来反映周期的长度。步骤五、分析比较各评价指标的数值大小与变化规律，得到各问题实例的相似性与差异性。本专利技术的优点在于：(1)一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，提出的适应度地形特征参数具有很强的适应性和一般性，不需要依赖特定的先验知识，对编码方式、解空间分布、算法选择等没有特殊要求。(2)一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，提供了获取解空间先验知识的有效手段，有助于了解问题特性，为算法设计与参数调整提供指导。(3)一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，能够分析不同Job-based类调度问题间的相似性与差异性，有利于促进不同调度领域间的相互借鉴，为该类调度问题的统一求解框架设计提供理论支持本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适应度地形驱动的Job‑based类调度问题异同性分析方法，其特征在于，具有步骤如下：步骤一、在Job‑based类任务调度问题中，根据实际需要选择一个问题实例；步骤二、根据该问题实例的解空间中的解与适应度的对应关系，绘制适应度地形；步骤三、将适应度地形看作离散序列点，利用离散时间傅里叶变换，从幅度谱的角度分析适应度地形特征；将每个适应度地形看作离散时间序列x(n)：

【技术特征摘要】
1.一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，其特征在于，具有步骤如下：步骤一、在Job-based类任务调度问题中，根据实际需要选择一个问题实例；步骤二、根据该问题实例的解空间中的解与适应度的对应关系，绘制适应度地形；步骤三、将适应度地形看作离散序列点，利用离散时间傅里叶变换，从幅度谱的角度分析适应度地形特征；将每个适应度地形看作离散时间序列x(n)：n为序列中的离散点编号，j为虚数，ω为角频率；将离散时间序列x(n)代入频谱中不同频率成分的幅度值|X(ejω)|中，进行离散时间傅里叶变换，得到相应的频谱；步骤四、计算适应度地形的主要评价指标和辅助评价指标；主要评价指标针对两个适应度地形而言，包括比较两个适应度地形的相似性指标和尖锐性指标；辅助评价指标包括每个适应度地形的振幅变化稳定性和周期性；步骤五、分析比较各评价指标的数值大小与变化规律，得到各问题实例的相似性与差异性。2.如权利要求1所述的一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，其特征在于，步骤二所述的适应度地形是将解空间中的所有解或采样解按顺序排列作为横坐标，并将每个解的适应度作为纵坐标，以此直观反映解空间的分布与变化规律。3.如权利要求1所述的一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，其特征在于，步骤四所述的相似性指标是指：利用动态时间弯曲距离，描述两个适应度地形在外部结构上的相似性，进而反映解空间的相似程度；具体说明如下：首先，将两个适应度地形f1和f2分别看作离散序列，对其进行标准化消除幅值影响得到序列F1和F2；然后构造邻接矩阵，采用动态规划的方式找到满足的最短弯曲路径；wk为路径中第k个格点的弯曲消耗；最终，地形的相似性程度由动态时间弯曲距离表征为sim(f1,f2)＝DTW(F1,F2)；该指标值越小，两个适应度地形的相似性程度越高。4.如权利要求1所述的一种适应度地形驱动的Job-based类调度问题异同性分析方法，其特征在于，步骤四所述的尖锐性指标反映解空间邻域解间的突变情况，描述适应度地形的尖锐性程度；具体说明如下：首先，针对被比较的两个解空间规模不同时，设大规模解空间为A，小规模解空间为B，将大规模解空间A对应的适应度地形分成若干段，每段中的解的个数与小规模解空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：路辉，石津华，周容容，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11