一种基于知识学习甲虫优化算法的资源调度方法

本发明公开了一种基于知识学习甲虫优化算法的资源调度方法，通过甲虫位置的浮点向量以及对应的整数形式的位置向量，获取应急小队与任务之间的决策变量，并基于适应度函数的约束条件，建立以最大化任务紧急程度的期望为目标的适应度函数，通过获取甲虫的右翼向量的适应度和甲虫的左翼向量的适应度，更新增量因数，并基于前馈神经网络，获取更新后的甲虫位置的浮点向量，进而获取更新后的甲虫位置的适应度值，得到最终的应急小队与任务之间的决策变量，实现基于甲虫优化算法的资源调度。本发明通过前馈神经网络挖掘种群进化过程中的成功经验中蕴含的进化规律，用以指导种群进化，有助于提高种群的全局搜索能力，避免种群陷入全局最优。