一种调度方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种调度方法、系统、装置及存储介质。该方法包括：获取调度场景以及调度对象；基于调度场景以及调度对象，确定调度对象的待优化调度参数；基于该待优化调度参数，通过预设方法确定该待优化调度参数的目标值，基于该目标值进行调度；预设方法包括：基于待优化调度参数，确定群智能优化算法及其算法参数；生成种群，该种群包括多个个体，该多个个体中的至少一个个体包括待优化调度参数的候选值；基于群智能优化算法以及种群，通过多轮迭代确定优选个体，该优选个体包括待优化调度参数的目标值；其中，该多轮迭代中，至少一轮迭代包括：基于进化搜索策略更新种群，该进化搜索策略包括状态进化搜索策略和维度进化搜索策略。索策略。索策略。

【技术实现步骤摘要】
一种调度方法、系统、装置及存储介质


[0001]本说明书涉及调度领域，特别涉及一种调度方法、系统、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，优化算法已应用于各种调度场景之中，以提供快速、可靠的调度方案。实际中调度场景及其调度对象的复杂性，以及传统优化算法求解时的局限性，使得使用传统的优化算法可能会无法求解或只能寻求到次优解，以致于无法确定最优调度方案。
[0003]因此，希望提供一种调度方法、系统、装置及存储介质，以解决执行调度时待优调度参数的维度不确定的优化问题，从而提高优化算法在解空间中的探索能力，以在不同维度中寻找最优解，确定最优调度方案。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种调度方法，该方法包括：获取调度场景以及调度对象；基于所述调度场景以及所述调度对象，确定所述调度对象的待优化调度参数；基于所述待优化调度参数，通过预设方法确定所述待优化调度参数的目标值，基于所述目标值进行调度；所述预设方法包括：基于所述待优化调度参数，确定群智能优化算法及其算法参数；生成种群，所述种群包括多个个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取调度场景以及调度对象；基于所述调度场景以及所述调度对象，确定所述调度对象的待优化调度参数；基于所述待优化调度参数，通过预设方法确定所述待优化调度参数的目标值，基于所述目标值进行调度；所述预设方法包括：基于所述待优化调度参数，确定群智能优化算法及其算法参数；生成种群，所述种群包括多个个体，所述多个个体中的至少一个个体包括所述待优化调度参数的候选值；基于所述群智能优化算法以及所述种群，通过多轮迭代确定优选个体，所述优选个体包括所述待优化调度参数的所述目标值；其中，所述多轮迭代中，至少一轮迭代包括：基于进化搜索策略更新所述种群，所述进化搜索策略包括状态进化搜索策略和维度进化搜索策略。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成种群包括：获取所述待优化调度参数的维度范围；基于所述维度范围，生成满足所述维度范围的不同维度的个体，所述不同维度的个体构成所述种群。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维度进化搜索策略包括：对于所述种群中的至少一个个体，评估所述至少一个个体的适应度；至少基于所述至少一个个体的所述适应度，判断所述至少一个个体是否满足维度进化条件；更新所述至少一个个体中，满足所述维度进化条件的个体的维度。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述维度进化条件包括：第一随机数满足阈值条件；其中，所述第一随机数基于预设随机算法生成，所述阈值条件基于基准个体的适应度与待更新维度的个体的适应度确定。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述更新所述至少一个个体中满足所述维度进化条件的个体的维度包括：基于基准个体，更新满足所述维度进化条件的个体的维度；其中，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾巨，
申请(专利权)人：武汉联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：