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    基于改進(jìn)粒子群算法的電力信息系統(tǒng)遷移方案

    2018-11-14 06:40:44張迎平眭建新周沿東
    自動化與儀表 2018年10期
    關(guān)鍵詞:適應(yīng)度信息系統(tǒng)粒子

    張迎平,眭建新,周沿東

    (1.國網(wǎng)湖南省電力有限公司,長沙 410004;2.國網(wǎng)湖南信通公司,長沙 410004)

    隨著社會科技的不斷進(jìn)步與發(fā)展以及人民生活信息化水平的不斷提高,個人和企業(yè)對于信息系統(tǒng)的依賴性越來越強(qiáng)[1-3]。信息系統(tǒng)是企業(yè)業(yè)務(wù)得以正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ),是關(guān)系到企業(yè)生存和發(fā)展的一種寶貴無形資產(chǎn)。而數(shù)據(jù)遷移是指在系統(tǒng)軟件開發(fā)過程中,將其中具有實(shí)際價值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),依據(jù)功能需求或系統(tǒng)開發(fā)的要求,在不同的存儲介質(zhì)、存儲形式或者計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間轉(zhuǎn)移的過程[3-6]。雖然原有系統(tǒng)被新系統(tǒng)所取代,但是原系統(tǒng)積累的大量珍貴歷史數(shù)據(jù)和用戶信息等,都是新系統(tǒng)順利啟動所必須依賴的,這些歷史數(shù)據(jù)也為企業(yè)后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策提供重要的參考依據(jù)。因此,對數(shù)據(jù)遷移的相關(guān)問題進(jìn)行最優(yōu)化求解具有重要的研究意義[7-9]。

    1 信息系統(tǒng)遷移

    在電力信息系統(tǒng)的建設(shè)過程中,由于電網(wǎng)企業(yè)用戶業(yè)務(wù)規(guī)模和數(shù)量的不斷擴(kuò)大,系統(tǒng)軟件的不斷升級和硬件系統(tǒng)的不斷更新?lián)Q代(如硬件層次結(jié)構(gòu)的增加、數(shù)據(jù)庫版本的升級、運(yùn)行環(huán)境的轉(zhuǎn)換、多子系統(tǒng)的綜合以及信息查詢模式的多樣化等),電網(wǎng)公司不可避免地需要面臨信息系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)的遷移問題。在遷移的過程中,如何保證用戶業(yè)務(wù)的連續(xù)性,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)快速、平滑的遷移,把由于遷移帶來的損失降至最低水平,是衡量遷移設(shè)計(jì)方案優(yōu)越性一個重要標(biāo)準(zhǔn)。特別是,系統(tǒng)遷移得及時、準(zhǔn)確將直接影響到新系統(tǒng)能否及時上線,也是影響新系統(tǒng)能否穩(wěn)定運(yùn)行的重要前提和根本保障。

    目前,各個企業(yè)采用的數(shù)據(jù)遷移方案多種多樣,如:文獻(xiàn)[10]研究了基于勘探開發(fā)綜合數(shù)據(jù)庫PCEDM(petrol china engineer data model)的數(shù)據(jù)遷移方案,實(shí)現(xiàn)了將原始數(shù)據(jù)遷移到Oracle數(shù)據(jù)庫PCEDM的技術(shù)方法,并在中石油勘探開發(fā)數(shù)據(jù)的實(shí)施取得了較好的應(yīng)用效果;文獻(xiàn)[11]對數(shù)據(jù)遷移過程中的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)分析、數(shù)據(jù)遷移流程設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)遷移等實(shí)現(xiàn)步驟進(jìn)行分析和研究,實(shí)現(xiàn)了政府辦公室自動化新舊系統(tǒng)的正確、快速數(shù)據(jù)遷移;文獻(xiàn)[12]對系統(tǒng)升級過程中數(shù)據(jù)遷移可采取不同方案進(jìn)行適用情況和優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)比較,實(shí)現(xiàn)了新舊系統(tǒng)的順利切換。然而,這些方案均局限于某個單一的應(yīng)用領(lǐng)域,不具有普適性。

    實(shí)際信息系統(tǒng)遷移中的諸多要素多種多樣,要素之間的關(guān)聯(lián)也較為復(fù)雜,如果對這些關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析并實(shí)行調(diào)度優(yōu)化,就可以找到一個系統(tǒng)性的方法來將遷移中所涉及到的要素間關(guān)聯(lián)統(tǒng)一在一個模型框架下,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息遷移系統(tǒng)的最優(yōu)化求解。在此,通過對國網(wǎng)湖南省電網(wǎng)公司信息系統(tǒng)遷移過程的相關(guān)要素進(jìn)行抽象和分析,提取出影響系統(tǒng)遷移的多維特征描述向量,而后運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法對系統(tǒng)遷移過程中的遷移時間開銷問題進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),給出電力信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)遷移時間開銷最優(yōu)化的解決方案,具有很好的普適性。

    2 信息系統(tǒng)遷移模型的構(gòu)建

    國網(wǎng)湖南電力信息系統(tǒng)遷移項(xiàng)目,涉及面廣,信息系統(tǒng)多,總共涉及ERP、財務(wù)管控、交易、用電信息采集、營銷、IMS等17套核心應(yīng)用系統(tǒng);人資管控、財務(wù)核算、統(tǒng)計(jì)管理、基建管理、應(yīng)急管理、安全監(jiān)督管理和協(xié)同辦公等53套重要信息系統(tǒng);投資計(jì)劃、信息安全檔案管理、同業(yè)對標(biāo)、統(tǒng)一漏洞補(bǔ)丁等42套一般系統(tǒng)。該項(xiàng)目具有以下的突出特點(diǎn):

    1)信息設(shè)備多。系統(tǒng)總共涉及各類信息設(shè)備約1162臺搬遷,分別包括網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、路由器、防火墻、負(fù)載均衡、機(jī)架PC服務(wù)器、刀片PC服務(wù)器、小型機(jī)、光纖交換機(jī)、FCOIP、磁盤陣列、磁帶庫等。

    2)信息系統(tǒng)集成關(guān)系復(fù)雜。在運(yùn)信息系統(tǒng)間涉及到的集成關(guān)系成千上萬條,且使用的技術(shù)路線也不盡相同,比如通過ESB,數(shù)據(jù)交換平臺,統(tǒng)一數(shù)據(jù)交 換 平 臺 ,DBLink,Oracle Golden Gate,DSG,SAP RFC,SAP JCO,LDAP,JMS,等完成數(shù)據(jù)交換。

    因此,該信息系統(tǒng)遷移中涉及各類要素不僅數(shù)量大,而且類型多,既包括硬件設(shè)備與系統(tǒng),也包括軟件系統(tǒng)與工具;既涉及硬件設(shè)備采購、運(yùn)輸、安裝與調(diào)試,也設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)的采購、開發(fā)、測試和部署;既需要滿足時限要求,又需要兼顧經(jīng)濟(jì)成本,還需要估計(jì)可能的風(fēng)險。為了在一個統(tǒng)一的模型框架下來研究和優(yōu)化信息系統(tǒng)的遷移方案,需要對上述諸要素進(jìn)行適當(dāng)?shù)某橄笈c描述,以滿足普適性的模型的需求。

    基于以上分析,文中提出了一種時間最優(yōu)信息系統(tǒng)遷移模型TOISM(time optimal information system migration),即:

    ①機(jī)房集合 R={r1,r2,…,rm},式中 rj為第 j個機(jī)房,j=1,2,…,m;

    ②信息系統(tǒng)集合 S={s1,s2,…,sn},式中 si為第i個信息系統(tǒng),i=1,2,…,n;

    ③遷移系統(tǒng)序列集合 MS={ms1,ms2,…,msn},其中 msi={msi1,msi2,…,msik}為系統(tǒng) si中各設(shè)備的遷移順序序列;

    ④可搬遷機(jī)房集合 MSR={msi1,msi2,…,msik},其中 msij={msij1,msij2,…,msijk}為系統(tǒng) si中各設(shè)備可遷移的機(jī)房;

    ⑤搬遷時間矩陣 T,tij∈T,式中 tij為第i個系統(tǒng)si搬遷至機(jī)房j所需要的時間;

    ⑦遷移目標(biāo) min f(Wt),即找出時間最短的遷移方案。

    TOISM能夠反映信息系統(tǒng)遷移過程中遷移方案的時間優(yōu)化目標(biāo),求解模型的最優(yōu)解,即確立最短遷移時間方案是一個典型的組合優(yōu)化問題,為NP難問題,隨著問題規(guī)模的增大,傳統(tǒng)算法無法有效地進(jìn)行求解。為此,針對TOISM文中提出了一種基于改進(jìn)粒子群算法,用于TOISM的求解。

    3 信息系統(tǒng)遷移方案優(yōu)化

    3.1 粒子群算法

    受到鳥類群體運(yùn)動模型的啟發(fā),Kennedy J.與Eherhart R.在1995年提出了粒子群算法PSO[13-15](particle swarm optimization)。PSO 是一種基于群體的智能優(yōu)化算法,群體中每一個個體(粒子)均為解空間中的一個潛在可行解,群體在解空間中進(jìn)行全局尋優(yōu)。每個粒子的位置為可行解,粒子通過速度來改變自身的位置,在求解過程中,每個粒子都保存自身經(jīng)歷過的最佳位置即個體最優(yōu)解,群體也保存所有個體經(jīng)歷過的最佳位置即群體最優(yōu)解。通過迭代過程,群體中所有粒子在解空間中進(jìn)行全局搜索。從本質(zhì)上而言,PSO是一種進(jìn)化算法:

    式中:vj,vj+1分別為粒子在第j次、第j+1次迭代時的速度;xj,xj+1分別為粒子在第j次、第j+1次迭代時的位置;c1,c2為學(xué)習(xí)因子, 通常為固定常數(shù);r1,r2為隨機(jī)數(shù);pb,gb分別為粒子個體最優(yōu)位置、群體最優(yōu)位置;ω為慣性權(quán)重,按式(3)線性遞減,即

    式中:ωmax,ωmin分別為慣性權(quán)重的最大值、最小值;t為當(dāng)前迭代代數(shù);tmax為最大迭代次數(shù)。

    3.2 求解TOISM的改進(jìn)粒子群算法

    粒子群算法具有全局尋優(yōu)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),因此得到了廣泛的應(yīng)用,但是標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的速度和位置更新非常適合于連續(xù)空間中的實(shí)數(shù)解空間,對于組合優(yōu)化問題,則無法適用。雖然有基于離散空間的PSO改進(jìn)算法,但多為通過將位置和速度轉(zhuǎn)換二進(jìn)制的方式來求解,而二進(jìn)制PSO算法也不能直接應(yīng)用于TOISM的優(yōu)化。針對二進(jìn)制PSO算法的特點(diǎn),文中提出了一種改進(jìn)PSO算法TOISM-PSO,用于TOISM的優(yōu)化。

    TOISM-PSO算法的基本流程與PSO算法一致,在具體環(huán)節(jié)的處理上則根據(jù)TOISM模型的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。TOISM-PSO算法的基本思想是對PSO的位置和速度更新公式進(jìn)行改進(jìn),以符合TOISM模型的特點(diǎn)。其基本處理流程如下:

    步驟1生成初始群體

    考慮到TOISM模型的數(shù)據(jù)為特定的機(jī)房與系統(tǒng)編號的組合,隨機(jī)生成初始群體時通過限定器對個體進(jìn)行限定,使生成的個體直接為有效解。限定器使用輪盤賭方式,隨機(jī)生成初始化序列,并通過更新禁忌表進(jìn)行限定。初始個體的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 ISMM-PSO個體結(jié)構(gòu)Fig.1 Individual structure of ISMM-PSO

    每個個體包含遷移序列與遷移機(jī)房信息。由圖可見,系統(tǒng)遷移順序?yàn)?so1→so2→so3→so4→…→son;對應(yīng)的遷移機(jī)房分別為 ro1,ro2,ro3,ro4,…,ron。

    步驟2評估個體適應(yīng)度

    此步驟TOISM-PSO與PSO一樣,通過對個體進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算,評估群體中個體的適應(yīng)度。適應(yīng)度計(jì)算依據(jù)遷移時間開銷進(jìn)行計(jì)算。

    步驟3更新個體最優(yōu)和群體最優(yōu)

    此步驟TOISM-PSO與PSO相同,計(jì)算出個體的適應(yīng)度后,與個體的歷史最優(yōu)及群體的歷史最優(yōu)進(jìn)行比較,如果優(yōu)于個體歷史最優(yōu),則用當(dāng)前個體替換個體歷史最優(yōu),否則不更新;如果優(yōu)于群體歷史最優(yōu),則用當(dāng)前個體替換群體歷史最優(yōu),否則不更新。

    步驟4更新個體位置與速度

    TOISM-PSO的位置更新和速度更新采用與PSO類似的方式。速度更新采用式的方式,其中,當(dāng)前位置與個體最優(yōu)及群體最優(yōu)的減法操作與PSO不同。針對TOISM模型的特點(diǎn),減法操作分為2個部分,遷移序列之差與遷移機(jī)房之差,相應(yīng)的結(jié)果作為影響當(dāng)前速度的擾動因子。位置的更新采用式的方式,但生成的新位置需要使用限定器重新限定到有效解。

    步驟5重新評估個體新位置的適應(yīng)度

    對個體的新位置進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算,并與原位置進(jìn)行比較,如果新位置優(yōu)于原位置,則替換原位置,否則不變。

    步驟6輸出最優(yōu)解

    判斷是否滿足結(jié)束條件。如果不滿足,則轉(zhuǎn)至步驟3進(jìn)入下一輪迭代;如果滿足結(jié)束條件,則輸出群體最優(yōu)解作為求解結(jié)果。

    在信息系統(tǒng)多并發(fā)遷移模型中,涉及了諸如時間開銷、成本開銷、風(fēng)險等多個決定優(yōu)化目標(biāo)的參數(shù),這些參數(shù)往往因不同的遷移項(xiàng)目、不同的遷移要素以及不同的環(huán)境因素而存在變化。因此,需要研究此類優(yōu)化參數(shù)的系統(tǒng)性的估計(jì)方法,從而使得整個優(yōu)化建立在合理的基礎(chǔ)之上。

    3.3 模型求取最優(yōu)解

    信息系統(tǒng)多并發(fā)遷移項(xiàng)目中包含的遷移要素多,要素間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜,因此即使在完成了建模之后,也往往歸結(jié)為一個大規(guī)模的優(yōu)化問題。同時由于優(yōu)化參數(shù)多,優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為非線性函數(shù),因此存在著嚴(yán)重的局部最優(yōu)問題,導(dǎo)致一般的優(yōu)化方法難以獲得性能較好的全局最優(yōu)/次優(yōu)解。因此需要針對這類問題研究其優(yōu)化方法。

    4 仿真試驗(yàn)及方案分析

    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理和參數(shù)設(shè)置

    TOISM-PSO算法的參數(shù)設(shè)置見表1。其中的c1,c2分別對應(yīng)粒子向個體最優(yōu)、群體最優(yōu)學(xué)習(xí)的力度。

    表1 TOISM-PSO算法參數(shù)設(shè)置Tab.1 Parameter setting of TOISM-PSO algorithm

    4.2 仿真試驗(yàn)

    為了驗(yàn)證所提出的TOISM-PSO算法的有效性,進(jìn)行了對比仿真試驗(yàn)。通過與基本遺傳算法的對比,可以發(fā)現(xiàn)TOISM-PSO在收斂速度以及尋優(yōu)結(jié)果方面都明顯優(yōu)于遺傳算法,對比結(jié)果如圖2所示。

    4.3 遷移方案及分析

    將TOISM-PSO算法應(yīng)用到國家電網(wǎng)湖南省電力公司的信息系統(tǒng)遷移實(shí)際工作中,通過對各系統(tǒng)遷移的工作時間開銷進(jìn)行估計(jì),統(tǒng)計(jì)出各信息系統(tǒng)遷移需要的時間開銷,通過TOISM-PSO算法對信息系統(tǒng)遷移方案進(jìn)行優(yōu)化。其優(yōu)化結(jié)果如圖3所示。

    圖2 算法的迭代尋優(yōu)對比Fig.2 Iterative optimization comparison of different algorithms

    圖3 信息系統(tǒng)遷移方案甘特圖Fig.3 Gantt chart of information system migration scheme

    5 結(jié)語

    與傳統(tǒng)的信息遷移系統(tǒng)相比,基于改進(jìn)粒子群算法的電力信息系統(tǒng)遷移方案可以將信息系統(tǒng)遷移對日常業(yè)務(wù)的影響將至最低水平,能夠?qū)崿F(xiàn)整個系統(tǒng)遷移時間的最優(yōu)化,可明顯縮短信息系統(tǒng)更新與升級期間的系統(tǒng)停機(jī)時間,保持系統(tǒng)對外基本業(yè)務(wù)服務(wù)的連續(xù)性,減少系統(tǒng)更新與升級對客戶體驗(yàn)造成的影響,最大限度地減少了企業(yè)的損失,具有很好的普適性和借鑒價值。

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