【摘 要】
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针对现有卫星网络多资源、多任务约束下的资源分配,没有同时考虑任务完成时间和任务优先级导致的任务总体完成时间过长、任务优先级匹配度不高等问题,定义了任务序列优先级逆
【机 构】
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大连大学通信与网络实验室; 大连大学信息工程学院; 南京理工大学自动化学院;
【基金项目】
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国家自然基金项目(61722105)资助;装备发展部预研领域基金项目(6140449050116JW61001)资助;辽宁省自然科学基金项目(20170540034)资助
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针对现有卫星网络多资源、多任务约束下的资源分配,没有同时考虑任务完成时间和任务优先级导致的任务总体完成时间过长、任务优先级匹配度不高等问题,定义了任务序列优先级逆序数,建立了以任务总体完成时间最短和任务序列优先级逆序数最小为目标的约束模型,提出了一种自适应遗传算法并对模型进行求解.该算法利用精英保留的思想改进了采用轮盘赌策略的选择算子并且给出了一种能够自适应更新自身概率的变异、交叉算子,解决了标准遗传算法容易陷入局部最优的缺陷,避免了最优解的丢失.仿真实验验证表明,本文算法在任务总体完成时间方面降低了15. 84%,在优先级逆序数方面降低了24. 32%,有效解决了卫星网络多资源、多任务约束下的多目标分配问题.
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