一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法，涉及低轨卫星网络计算资源分配领域。本发明专利技术首先定义协同计算网络的计算能力，然后根据计算能力设置协同计算网络权值，接着初始化粒子群中微粒的位置和速度，并计算适应度，通过更新粒子群中微粒的位置和速度，得到最优解，从而完成卫星计算资源分配。本发明专利技术针对低轨卫星网络中多颗卫星协同处理计算任务的场景，提出了基于星载计算机运算能力和星间链路传输带宽计算权值，并将其用于优化粒子群算法搜索过程的方法，达到了缩短卫星计算任务处理时间的目的。计算任务处理时间的目的。计算任务处理时间的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法


[0001]本专利技术涉及低轨卫星网络计算资源分配领域，适用于低轨卫星网络中多颗卫星协同处理计算任务的场景，具体涉及一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法。

技术介绍

[0002]低轨卫星网络通常由多颗卫星和地面控制中心组成，传统低轨卫星网络中，一般由卫星将计算任务传输至地面控制中心进行处理。近年来，随着星载计算机的运算能力逐渐提升，在卫星上进行计算任务处理成为可能。由于单颗卫星处理能力有限，因此可以将计算任务拆解并通过业务带宽较大的星间链路进行分发，由多颗卫星组成协同计算网络进行处理。在以上过程中，为了在最短的时间内获得计算结果，需要研究如何将计算任务合理的分发至各卫星，即计算资源分配方法。
[0003]粒子群算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，广泛应用于函数优化等领域。粒子群算法在可行解空间中初始化一群微粒，每个微粒都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该微粒特征，其中位置即最优解，速度为每次变化值，适应度为最优解对应的值。
[0004]目前，现有技术中的卫星计算资源分配方法效率较低，需要一种收敛速度更快的卫星计算资源分配方法。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术针对低轨卫星网络中多颗卫星协同处理计算任务的场景，提出了通过加权粒子群算法获取最优计算资源分配的方法。该方法收敛速度快，可缩短卫星计算任务的处理时间。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1，综合星载计算机运算能力和星间链路传输带宽，定义协同计算网络的计算能力S＝S0,S1,...,S
n
，卫星i的计算能力S
i
为：
[0009][0010]其中，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽；
[0011]步骤2，设置协同计算网络权值为W＝w0,w1,...,w
n
，其中w
i
代表卫星i的权值；W通过协同计算网络的计算能力得出：
[0012][0013]其中，||||表示取模；
[0014]步骤3，初始化粒子群中的微粒，包含随机位置和速度，并计算其适应度：
[0015][0016]其中，p
i
是计算任务D分配至卫星i的百分比，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽，l
SiSj
为卫星i到卫星j的传输时延；
[0017]步骤4，更新每颗卫星中粒子群的微粒速度V
i
＝v
i1
,v
i2
,...,v
iN
：
[0018][0019]其中，N为粒子群规模，rand为(0,1)范围内的随机数，X
i
＝x
i1
,x
i2
,...,x
iN
为微粒群当前位置，P
i
＝p
i1
,p
i2
,...,p
iN
为微粒群局部最优位置，G
i
＝g
i1
,g
i2
,...,g
iN
为微粒群全局最优位置，和为权重因子，K为收敛因子，计算方式如下：
[0020][0021]V
i
最大为1，最小为
‑
1，当V
i
>1时，V
i
＝1；
[0022]然后，根据卫星i的计算能力再次对V
i
进行更新：
[0023]V
i
＝w
i
*V
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0024]步骤5，更新每颗卫星中粒子群的微粒位置：
[0025]X
i
＝X
i
+V
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0026]限制X
i
的取值范围为0～1，若X
i
更新后超出此范围，则取相应的端点值；
[0027]步骤6，根据更新后的微粒位置计算适应度，并记录此次迭代过程中的最优位置P
i
，如果P
i
结果优于当前全局最优位置G
i
，则更新G
i
为P
i
，否则G
i
不变；随后将适应度与用户可接受的计算时间进行比较，若满足用户要求则停止运算，此时X
i
即为最优解，否则对迭代次数进行判断，如果达到最大迭代次数则完成计算，未达到迭代次数则重复步骤4～5继续迭代。
[0028]本专利技术与现有技术相比具有如下有益效果：
[0029]1、本专利技术根据星载计算机运算能力和星间链路传输带宽计算权值，并将该权值用于微粒速度计算，优化搜索过程，从而在较短的时间求出模型最优解，达到缩短卫星计算任务处理时间的目的。
[0030]2、本专利技术方法简单，易于实施，能够显著提升卫星计算资源分配效率。
附图说明
[0031]图1为本专利技术实施例的流程图。
具体实施方式
[0032]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做进一步的详细说明。
[0033]一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法，该方法基于星载计算机运算能力和星间链路传输带宽计算权值，优化粒子群算法搜索过程，从而在较短的时间求出模型最优解。该方法具体包含以下步骤：
[0034]步骤1，综合星载计算机运算能力和星间链路传输带宽，定义协同计算网络的计算能力S＝S0,S1,...,S
n
，卫星i的计算能力S
i
为：
[0035][0036]其中，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽；
[0037]步骤2，设置协同计算网络权值为W＝w0,w1,...,w
n
，其中w
i
代表卫星i的权值；W通过协同计算网络的计算能力得出：
[0038][0039]其中，||||表示取模；
[0040]步骤3，初始化粒子群中的微粒，包含随机位置和速度，计算任务处理时间，将其作为适应度：
[0041][0042]其中，p
i
是计算任务D分配至卫星i的百分比，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽，l...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于加权粒子群算法的卫星计算资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，综合星载计算机运算能力和星间链路传输带宽，定义协同计算网络的计算能力S＝S0,S1,...,S
n
，卫星i的计算能力S
i
为：其中，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽；步骤2，设置协同计算网络权值为W＝w0,w1,...,w
n
，其中w
i
代表卫星i的权值；W通过协同计算网络的计算能力得出：其中，|| ||表示取模；步骤3，初始化粒子群中的微粒，包含随机位置和速度，并计算其适应度：其中，pi是计算任务D分配至卫星i的百分比，C
i
为卫星i星载计算机的运算能力，为计算任务所在卫星至协同计算卫星的星间链路传输带宽，l
SiSj
为卫星i到卫星j的传输时延；步骤4，更新每颗卫星中粒子群的微粒速度V
i
＝v
i1
,v
i2
,...,v
iN
：其中，N为粒子群规模，rand为(0,1)范围内的随机数，X
i
＝x
i1
,x
i2
,...,x
iN
为微粒群当前位置，P
i
＝p
i1
,p
i2
,...,p
iN
为微粒群局部最优位置，G

【专利技术属性】
技术研发人员：卢山，王天雄，陈雨贺，李子柔，周亚同，范书瑞，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：