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蚁群优化算法在模糊平行机批调度问题中的应用与研究的开题报告
1.研究背景和目的
批处理系统是计算机系统中常见的工作模式。在批处理系统中，多个计算机作业同时提交，由调度器进行管理和调度，以最大化整个计算机系统的利用率并确保作业完成时间。然而，在实际应用中，由于作业的特点和计算机系统的限制，批处理系统中的作业调度问题变得越来越复杂。因此，如何有效地管理和调度批处理系统中的作业，成为一个重要的问题。
模糊平行机（FuzzyParallelMachine：FPM）是一种复杂的生产系统，在FPM中，多个作业同时运行于多台相同或不同结构的计算机中。与传统的批处理系统不同，FPM系统中的作业特点是具有不确定性，难以准确描述其处理时间以及运行状态。因此，在FPM批处理系统中，如何有效地调度每个作业，以最大化系统利用率并最大限度地缩短作业完成时间，仍是一个极具挑战性的问题。
蚁群算法（AntColonyOptimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式算法。在ACO算法中，蚂蚁通过释放信息素沿着优化路径找到食物，随着时间的推移，信息素浓度增加，越来越多的蚂蚁会选择相同路径，最终形成一个最优解。因此，ACO算法被用于解决多种优化问题，并在实践中表现出很好的效果。同时，ACO算法的并行处理模式使其更加适用于FPM批处理系统，因为FPM中的作业可以并行处理。
本文旨在探讨蚁群算法在FPM批处理系统中的应用及其研究，并对算法的性能进行分析和改进，以提高算法的可用性和实际应用效果。
2.研究内容及方法
本文主要研究以下内容及方法：
（1）探究蚁群算法在FPM批处理系统中的应用。考虑到FPM系统中作业之间的关联性、作业的数量和FPM计算机的数量不固定等问题，本文将尝试设计一种适用于FPM批处理系统的蚁群优化算法，并实现FPM批处理系统优化调度，在算法实现中，本文将尝试考虑以下因素：
-作业间的优先级：FPM系统中不同优先级的作业存在优先级约束，需要在调度中考虑到这些约束；
-计算机之间协作：多台计算机按照任务需求协作运行，同时也要考虑到计算机之间的通信和资源竞争问题；
-作业的处理时间：FPM系统中作业处理时间不可预测，本文将研究如何有效地处理这些不确定性因素。
（2）实现和验证算法的性能。本文将利用Python语言实现所设计的算法，并使用FPM批处理系统的真实数据进行测试和验证，通过对比实验结果来分析所设计的算法的有效性和可行性。
（3）改进算法性能。根据实验结果，本文将探讨如何对基础蚁群算法进行改进。例如：优化算法中的概率函数、信息素释放策略等，以提高算法的收敛速度等性能。
3.预期成果
本文预期的成果如下：
-提出一种适用于FPM批处理系统的蚁群优化算法；
-实现FPM批处理系统的优化调度，并测试和验证算法的性能；
-改进算法性能，并对算法的性能进行深入的分析和评估。
4.研究意义
本文的研究结果可能会产生以下贡献：
-对于FPM批处理系统具有指导意义，提高系统的整体性能；
-提出的排序算法可能更有效地解决一系列基于批处理的重要问题；
-可以为数据管理和处理系统中的先进算法提供有用的启示，并加强这些算法在实践中的应用。
5.研究进度安排
本文的研究进度安排如下：
时间节点|研究内容
2021/7-2021/8|阅读完相关文献、相关算法和FPM批处理系统的相关背景知识
2021/9|提出算法设计方案，并开始实现算法
2021/10-2021/11|对实验数据进行整理，并对研究结果进行分析和总结
2021/12-2022/1|修改并完成论文初稿
2022/2|完成论文答辩并提交。
6.参考文献
[1]邵秋实.基于策略蚁群算法的生产调度研究.河南农业大学硕士论文，2017.
[2]徐伟,王真,王欣,等.模糊平行机调度问题研究.计算机研究与发展,2007,44(1):80-87.
[3]陈蕾.基于蚁群算法的模糊平行机调度优化研究.西安交通大学硕士论文，2009.
[4]DorigoM,ManiezzoV,ColorniA.AntSystem:OptimizationbyaColonyofCooperatingAgents.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics),1996,26(1):29-41.
[5]王伟.基于蚁群算法优化的车间调度算法研究.上海交通大学硕士论文，2018.