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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于变邻域和社会文明算法的平行机调度方法，涉及平行机调度领域，包括：设定算法参数；随机生成N个初始个体；生成当前邻域结构对应的邻域初始个体；组建初始种群；计算初始种群中每个个体的适应度Cmax,并划分社会种群；根据社会种群划分策略生成对应的社会种群S；执行社会种群个体移动策略；构建新的文明种群；执行文明种群个体移动策略；更新全局最优个体Xgbest和邻域结构初始个体Xφs；判断φ是否小于等于邻域结构数量；输出全局最优个体Xgbest所对应的测试调度方案。本发明解决了恶化效应和功率限制情形下的不相关平行机的连续批测试调度问题，确定每台测试机器的功率设置，确定所有待测芯片具体分配到哪台测试机器。

主权项：1.一种基于变邻域和社会文明算法的平行机调度方法，其特征在于，所述调度方法包括：S1：设定算法参数；输入每个工件的基本加工时间以及测试所需额定功率，机器数量和机器容量，设定算法参数，包括当前迭代次数t，最大迭代次数tmax，初始个体解Xinitial,全局最优解个体Xgbest,邻域结构变化索引交叉概率pc；S2：随机生成N个初始个体；随机产生初始个体解，令Xgbest＝Xinitial,t＝1；S3：生成当前邻域结构对应的邻域初始个体；选择邻域结构并将该邻域结构对应生成的邻域初始个体记为S4：组建初始种群；利用随机生成的初始个体分别与邻域初始个体全局最优个体Xgbest交叉，得到由交叉个体与随机个体共同组成的初始种群；S5：计算初始种群中每个个体的适应度Cmax,并划分社会种群；随机选择k个个体作为k个社会种群的中心点，记为qset＝{q1,…,qs,…qk},将除k个中心点外的所有个体分别与k个中心点计算适应度欧氏距离划分成k个社会种群；S6：根据社会种群划分策略生成对应的社会种群S；根据k个社会种群中所有个体对应的适应度值Cmax，选出每个种群中对应适应度最小的个体作为该社会种群的精英个体；S7：执行社会种群个体移动策略；对每个社会种群Sk中的除精英个体外的所有个体XiXi∈Sk,Sk∈S执行社会种群个体移动策略；S8：构建新的文明种群；合并所有社会种群从而构建新的文明种群；S9：执行文明种群个体移动策略；对文明种群中的每个个体执行文明种群个体移动策略；S10：更新全局最优个体Xgbest和邻域结构初始个体更新全局最优个体Xgbest和邻域结构初始个体计算个体对应的适应度值，并判断个体的适应度值是否小于Xinitial，若小于，则令否则，令S11：判断是否小于等于邻域结构数量；判断是否小于等于邻域结构数量，若是，则直接转到S12；否则，令转到S12；S12：输出全局最优个体Xgbest所对应的测试调度方案；令t＝t+1,判断ttmax是否成立，若成立，则输出全局最优个体Xgbest所对应的测试调度方案；否则，回到S3。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于变邻域和社会文明算法的平行机调度方法