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

桂林电子科技大学学报 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (02) : 150 -156.

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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
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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。

关键词

工业任务调度 / 优先级 / 遗传算法 / 抢占机制 / 预分配机制

Key words

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廖旺涛, 张向利. 基于优先级和遗传算法的工业任务调度算法[J]. 桂林电子科技大学学报, 2026, 46(02): 150-156 DOI:10.16725/j.1673-808X.202463

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