[發明專利]基于酵母菌出芽繁殖優化的機隊保有率優化方法

有效

• 申請號: 201711175073.4
• 申請日: 2017-11-22
• 公開（公告）號: CN107944623B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 林琳;鐘詩勝;郭豐;王晨;羅斌
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/26;G06Q50/30;G06N3/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 岳泉清

一種基于酵母菌出芽繁殖的優化方法及其應用，本發明涉及機隊保有率優化方法，為了解決現有技術當機隊保有率優化模型最優解不唯一時，無法獲得最優的機隊保有率的問題。本發明將培養基視為優化問題連續型解的區域約束；接種酵母菌過程視為初始解生成過程；酵母菌在培養基上的出芽繁殖視為解的優化過程：繁殖出的酵母菌落入培養基內為優解，可存活并可繼續繁殖；否則則為劣解，不能存活也不可能繼續繁殖?？紤]到優化問題的連續型最優解可能是分段連續或者初始解落入到非培養基的情況，讓處于非培養基中的劣解可以尋找并遷移到最優繁殖區域進行繁殖。繁殖出的優解集合所覆蓋的區域就是優化問題的連續型最優解。本發明用于飛機維修管理領域。

技術領域

本發明涉及基于酵母菌出芽繁殖優化的機隊保有率優化方法。

背景技術

現代航空維修思想，是以可靠性為中心的維修思想。以可靠性為中心的維修決策的制定是不考慮維修資源、以及維修成本的，以可靠性作為維修計劃安排的唯一目標，這種決策模型的好處在于飛機的可靠性得到很高的保證，缺點在于可能造成維修資源負擔過重、維修成本的浪費、機隊的保有率達不到要求。現有的航空維修模型上大多是針對民用航空的，而且維修目標都是從一架飛機的角度單一的針對單機使用率。空軍部隊更在乎的是有足夠的飛機能夠在特殊情況下完成任務，需要從機隊的角度來進行維修計劃的安排，保證機隊的最低保有率要求。

現有的單目標優化方法主要分為：確定性方法和隨機性方法。確定性方法，如最速下降法、共軛梯度法、牛頓下山法一般是對解空間的有序迭代進行搜索，最后收斂到一個局部或者全局的最優值；隨機性方法，如模擬退化算法、微分進化算法、基因算法、粒子群算法一般是通過產生有限個初始解，然后對解空間進行啟發式搜索，最后收斂到一個解。對于最優解不唯一的機隊保有率優化問題，目前還沒有較好的求解方法。本發明借鑒培養基中生物的繁殖過程，提出一種仿培養基中酵母菌出芽繁殖過程的連續型解形式的優化問題求解方法。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術當機隊保有率優化模型最優解不唯一時，無法獲得機隊保有率模型的所有解，導致無法獲得最優的機隊保有率的問題，而提出基于酵母菌出芽繁殖優化的機隊保有率優化方法。

一種基于酵母菌出芽繁殖的優化方法包括以下步驟：

輸入：目標函數f(x)，初始種群大小n(接種規模)，基于粒子群優化算法(PSO)的鄰域搜索步驟中選擇進行遷移的劣解個數z，連續型解單元(CSE)的邊長ε，松弛變量ξ；

終止條件：達到最大迭代次數S或在最近的三次迭代EP中的連續型解單元個數的波動范圍在1％內；EP為輸出數據集(對應機隊中各飛機的維修時間)；

步驟一：初始解生成；

隨機產生n個種子：x¹,x²,...,xⁿ，將x¹,x²,...,xⁿ轉化為連續型解單元，并將連續型解單元調整到所處網格的中心位置；

步驟二：將步驟一生成的初始解中可繁殖的最優解MS進行出芽繁殖，并定義MS的鄰域為出芽位置；

步驟三：對步驟二中定義的出芽位置采用粒子群算法進行鄰域搜索，若得到的解小于等于MS(根據實際目標函數可以取小于等于或者大于等于，若最小化則小于等于，最大化則大于等于)，則將解的位置保存到最優位置數據集(OPS)，并將保存到最優位置數據集的解添加到EP，并清空最優位置數據集，若大于MS，則淘汰(不記錄)；

步驟四：將步驟三中添加到EP中的解調整到所處網格的中心位置(采用與步驟一相同的方法)；

步驟五：迭代執行步驟一至步驟四，直至滿足迭代終止條件，輸出EP。

基于酵母菌出芽繁殖優化的機隊保有率優化方法，將所述方法應用于機隊保有率優化過程中。