[发明专利]一种用于配电网拓扑分析分布式计算的任务分配方法

摘要

本发明提供一种用于配电网拓扑分析分布式计算的任务分配方法，基于分布的闲置计算机资源，同时处理多个拓扑分析请求形成任务队列，将大任务分解为子任务，使用智能算法将子任务分配给各个计算机执行，所有子任务拓扑完成后进行合并得出最终结果；制定任务分配算法，以分布计算过程消耗的时间最小为目标，以粒子群优化为手段，实现大规模复杂配电网的快速拓扑分析。

主权项

一种用于配电网拓扑分析分布式计算的任务分配方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：载入配电网网络数据，读取计算机资源信息，建立数学模型；步骤2：初始化粒子种群；步骤3：更新个体最优位置和种群全局最优位置；步骤4：计算粒子新位置；步骤5：判断任务分配是否完成；所述步骤1包括以下步骤：步骤1‑1：载入配电网网络数据，基于配电设备所属的馈线ID号将原网络分解成为n个子网络；步骤1‑2：描述拓扑任务的计算复杂度c，有c＝[c1,c2,...,ci,…cn]  (1)其中，i为子网络的编号，ci为第i个子网络的计算复杂度，其正比于配电设备数量的二次方，即满足其中di为配电设备的数量；步骤1‑3：描述拓扑任务估计消耗的计算机资源p；有p＝[p1,p2,...,pi,…,pn]  (2)其中，pi为第i个子网络消耗的计算机资源，其正比于配电设备数量，即满足pi∝di；步骤1‑4：描述计算机资源的可用计算能力ra；有ra=[r1a,r2a,...,rja,...,rma]---(3)]]>其中，j为计算机编号，m为计算机数量，为第j台计算机的可用计算能力；步骤1‑5：描述计算机资源的可用计算机资源rs；有rs=[r1s,r2s,...,rjs,...,rms]---(4)]]>其中，为第j台计算机的可用计算机资源。步骤1‑6：描述计算机资源的计算速度rv；有rv=[r1v,r2v,...,rjv,...,rmv]---(5)]]>其中，为第j台计算机的计算速度；所述步骤2包括以下步骤：步骤2‑1：确定种群大小；满足ns∝n，ns为种群数量；步骤2‑2：初始化粒子当前位置xnow，对于每个粒子，以子网络为遍历因子，随机将第i个子网络分配给第j台计算机；有j＝floor(m*rand())+1，rand()产生(0,1)之间的随机数，floor(m*rand())表示小于m*rand()的最大整数；Xij＝1；步骤2‑3：初始化粒子的个体最优位置xloc，对于每个粒子，将计算机编号的直线队列首尾连接成环队列，按编号增大方向对每台计算机依次分配子网络拓扑任务，直到所有任务分配完成；步骤2‑4：初始化粒子的种群全局最优位置xglo，随机选择个体最优位置作为xglo；步骤2‑5：初始化适应度；基于每个粒子的个体最优位置xloc和种群全局最优位置xglo，计算并存储每个粒子的个体最优适应度yloc和种群全局适应度yglo；步骤2‑6：初始化迭代次数t＝0；根据适应度函数计算并存储每个粒子的个体最优适应度yloc和种群全局适应度yglo；适应度函数为：F(X)＝f(X)+w1*g1(X)+w2*g2(X)  (6)其中，X为任务分配方案，为n×m阶矩阵，Xij＝1表示分配子网络i的拓扑任务给计算机j；计算过程中X即为粒子位置，w1、w2为惩罚因子；f(X)表示为：f(X)＝max{f1(X),f2(X),...,fj(X),…,fm(X)}  (7)fj(X)=(Σi=1nXij*ci)/rjv,j=1,2,...,m---(8)]]>g1(X)表示计算机仅能胜任自身能力所及的拓扑任务，表达式为：g1(X)=Σj=1mhj1(X)---(9)]]>hj1(X)=1,Σi=1nXij>rja0,Σi=1nXij≤rja---(10)]]>g2(X)表示计算机资源必须能够满足拓扑资源需求，表达式为g2(X)=Σj=1mhj2(X)---(11)]]>hj2(X)=1,Σi=1n(Xij*pi)>rjs0,Σi=1n(Xij*pi)≤rjs---(12).]]>