【优化调度】基于遗传算法GA求解雾中任务调度计算附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着物联网（IoT）、边缘计算技术的快速发展，海量终端设备产生的实时数据需进行本地化处理，雾计算作为连接终端与云计算的中间层，凭借低延迟、高带宽、分布式部署的特性，成为解决终端数据处理需求的核心架构。然而，雾计算节点具有异构性（计算能力、存储资源、通信带宽差异显著）、动态性（节点接入 / 退出频繁）等特点，如何将海量异构任务合理分配至雾节点，实现 “低延迟、高资源利用率、低能耗” 的多目标优化，成为雾计算系统高效运行的关键挑战。

传统任务调度算法（如贪心算法、轮询算法）存在局部最优、适应性差等问题，难以应对雾计算复杂的调度场景。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种基于生物进化理论的全局优化算法，具有鲁棒性强、并行性好、能处理多目标优化问题等优势，适用于雾计算任务调度这类多约束、多目标的组合优化问题。本文提出基于遗传算法的雾计算任务调度方案，通过编码、交叉、变异等操作，在满足任务延迟约束、节点资源约束的前提下，实现调度性能的全局优化，为雾计算系统的高效运行提供技术支撑。

1.2 核心目标与创新点

核心目标

建立雾计算任务调度的多目标优化模型，明确延迟、资源利用率、能耗等核心优化指标；

设计适配雾计算场景的遗传算法框架，包括编码方式、适应度函数、遗传操作（选择、交叉、变异）；

实现调度方案的动态优化，适应雾节点的动态变化与任务的异构特性；

通过仿真实验验证算法在多目标优化中的优越性，对比传统算法的调度性能。

创新点

多目标优化建模：综合考虑任务完成延迟、雾节点资源利用率、系统能耗三大核心指标，避免单一目标优化导致的性能失衡；

自适应遗传操作：根据种群进化状态动态调整交叉概率与变异概率，平衡算法的全局搜索与局部收敛能力；

异构感知编码：结合雾节点异构性与任务异构性（计算密集型、通信密集型）设计编码方案，提升调度方案的针对性；

约束处理机制：通过适应度函数惩罚项处理节点资源上限、任务延迟阈值等约束，确保调度方案的可行性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

xnew1=ChromosomeEncoding(x1,rx,cx);

xnew2=ChromosomeEncoding(x2,rx,cx);

len=length(xnew1);

n1=floor(len/2);

n2=len-n1;

t1=randi([1,n1],1);

t2=randi([n2,len],1);

encoded_y1=[xnew2(1:t1) xnew1(t1+1:t2) xnew2(t2+1:len)];

encoded_y2=[xnew1(1:t1) xnew2(t1+1:t2) xnew1(t2+1:len)];

y1=ChromosomeDecoding(encoded_y1,rx,cx);

y2=ChromosomeDecoding(encoded_y2,rx,cx);

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型