[發明專利]一種基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法

有效

• 申請號: 201710653510.2
• 申請日: 2017-08-02
• 公開（公告）號: CN107451692B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 朱威仁;張九民
• 申請（專利權）人: 中國航空工業集團公司西安飛機設計研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/00
• 代理公司: 北京航信高科知識產權代理事務所(普通合伙) 11526
• 代理人: 高原

1.一種基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法，其特征在于，包括：

步驟一、構造目標函數fit：fit＝P/C,C表示購買和存儲航空備件的總費用，P表示裝備的備件保障概率,

其中，m表示航空備件的種類數，C_i表示第i種備件的購買和存儲費用，x_i表示第i種備件的配置數量，C_max表示總費用上限，P_i表示第i種備件的備件保障概率，P_min表示最小備件保障概率，n_i表示第i種備件的裝機數量，λ_i表示第i種備件的故障率，t_i表示第i種備件的工作時間,k∈{0,1,2,…,x_i}；

步驟二、初始化人工蜂群算法參數，確定各蜂群規模均為M，最大迭代次數Count_max，第i種備件的數量上限x_imax，蜜源最大開采次數Limit，初始化當前迭代次數Count＝1，隨機初始化M個可行解作為采蜜蜂，隨機初始化M個可行解作為觀察蜂，按照步驟一計算得到每個可行解的目標函數值；

步驟三、每個采蜜蜂需要進行新蜜源的搜索，計算公式如下：

y_aj(Count+1)＝y_aj(Count)+μ(y_aj(Count)-y_bj(Count))

其中y_aj(Count)表示第Count次迭代中第a個采蜜蜂的第j種備件的參數，y_aj(Count+1)表示第Count+1次迭代中第a個采蜜蜂的第j種備件的參數，y_bj(Count)表示第Count次迭代中第b個采蜜蜂的第j種備件的參數，a，b∈{1，2，...，M}且a≠b，j∈{1,2,…,m}，μ表示[-1,1]區間內的隨機數，比較新蜜源和原蜜源的目標函數值，取目標函數值較大的采蜜蜂對應的蜜源作為當前蜜源；

步驟四、觀察蜂根據輪盤賭方式選擇對應的蜜源：

其中，p_a表示觀察蜂選擇第a個采蜜蜂對應蜜源的概率，fit_a表示第a個采蜜蜂對應蜜源的目標函數值，選擇好對應蜜源后，觀察蜂根據步驟三的計算公式進行領域內搜索，若新生成的觀察蜂比對應蜜源的目標函數值更優，則替代該采蜜蜂；

步驟五、若蜜源的開采次數達到蜜源最大開采次數Limit，則放棄該蜜源，該蜜源對應的采蜜蜂變為觀察蜂，在解空間內直接隨機生成新的可行解；

步驟六、將當前迭代次數Count增加1，判斷當前迭代次數Count，返回步驟三，直至達到最大迭代次數Count_max。

2.如權利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法，其特征在于，所述步驟一中，最小備件保障概率P_min為0.7-0.9。

3.如權利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法，其特征在于，所述步驟二中，蜂群規模不少于50。

4.如權利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法，其特征在于，所述步驟二中，迭代次數不少于50次。

5.如權利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空備件配置優化方法，其特征在于，所述步驟二中，蜜源最大開采次數不少于50次。