基于优先级和遗传算法的工业任务调度算法

廖旺涛; 张向利

doi:10.16725/j.1673-808X.202463

桂林电子科技大学学报 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (02) : 150 -156. DOI: 10.16725/j.1673-808X.202463

基于优先级和遗传算法的工业任务调度算法

廖旺涛, 张向利

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

针对现阶段工业任务的动态调度与提升长期收益的要求，提出了一种基于优先级和遗传算法的工业任务调度算法（GATP）。首先，对工业任务调度问题进行建模，再依据任务优先级处理任务，通过设计抢占机制来保证重要任务完成比，最后，采用遗传算法对在等待被调度的任务进行预分配，以获得更高的任务满意度，进而提高长期收益。实验结果表明，与基于重要程度排序的调度算法（IRSA）、最低松弛度算法（LLF）、先来先服务算法（FCFS）相比，任务到达数量较高时，GATP的重要任务完成比可提高7.1%～31.9%，任务平均满意度可提高4.13%～18.62%，在重要任务完成比与提升长期收益上该算法更优。