[發明專利]資源配置優化方法及裝置

有效

• 申請號: 201910063408.6
• 申請日: 2019-01-23
• 公開（公告）號: CN109872049B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 王衍洋;唐文忠;王帥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種資源配置優化方法，其特征在于，包括：

獲取目標項目中所有工序之間的緊前緊后關系、所述目標項目的各類資源的供給量、各所述工序所需資源的種類和數量，以及各所述工序的耗時；

根據所述緊前緊后關系、所述供給量、各所述工序所需資源的種類和數量，以及各所述工序的耗時，基于遺傳算法對所述目標項目中所有的工序進行第二編碼，以使所述目標項目的完成時間最短，將各第二編碼結果作為個體；

根據所述遺傳算法最后一代獲取的最優的預設個數的個體，獲取各所述個體中各所述工序的開始時刻；

將所述目標項目中的所有工序作為各所述個體對應的初始未調度工序集合；

根據所述目標項目未調度工序集合中所有未調度工序預先獲取的開始時刻，獲取最早所述開始時刻對應的未調度工序，將所述最早開始時刻對應的未調度工序作為目標工序；

根據完成各所述目標工序所需各類資源和在所述最早開始時刻可用的所述所需資源，基于遺傳算法將所述可用的所需資源分配給各所述目標工序，以使本次分配產生的資源流網絡復雜度最低；

將所述目標工序從所述未調度工序集合中移除，根據移除所述目標工序的未調度工序集合迭代執行獲取目標工序和資源分配的步驟，直到所述未調度工序集合為空；

基于遺傳算法將所述可用的所需資源分配給各所述目標工序，以使本次分配產生的資源流網絡復雜度最低的步驟具體包括：

若各所述目標工序在所述最早時刻可用資源中存在上次分配給各所述目標工序非緊前工序的資源，則基于遺傳算法優先將各所述目標工序在所述最早時刻的可用資源中除上次分配給各所述目標工序非緊前工序的資源以外的其它資源分配給各所述目標工序，以使本次分配產生的資源流網絡復雜度最低。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據完成各所述目標工序所需各類資源和在所述最早開始時刻可用的所述所需資源，基于遺傳算法將所述可用的所需資源分配給各所述目標工序的步驟具體包括：

根據完成各所述目標工序所需各類資源數量和各資源的編號進行第一編碼；

根據第一編碼結果和在所述最早開始時刻可用的所述所需資源，生成初始資源分配結果；

根據所述初始資源分配結果迭代進行遺傳操作，直到達到第一預設終止條件；

計算所述遺傳算法最后一代獲取的各資源分配結果的適應度值；其中，各所述資源分配結果產生的資源流網絡復雜度越小，相應的適應度值越大；

根據最大的所述適應度值對應的資源分配結果，將所述可用的所需資源分配給各所述目標工序。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據完成各所述目標工序所需各類資源的數量和各資源的編號進行第一編碼的步驟具體包括：

根據完成各所述目標工序所需各類資源數量獲取所有所述目標工序所需資源的總數量；

將所述總數量作為編碼長度，將所有所述目標工序在所述最早開始時刻可用的所需資源的編號作為基因元素進行第一編碼。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述初始資源分配結果迭代進行遺傳操作，直到達到第一預設終止條件的步驟具體包括：

計算各所述初始資源分配結果的適應度值；

將各所述初始資源分配結果對應的適應度值按從大到小的順序進行排列，將前多個適應度值對應的初始資源分配結果作為精英保留群；

根據各所述初始資源分配結果對應的適應度值進行輪盤賭操作，從所述初始資源分配結構中選出遺傳群，對所述遺傳群進行交叉和變異操作，獲取子代群；

以隨機生成的方式生成隨機群，將所述精英保留群、子代群和隨機群作為下一代種群；

根據所述下一代種群中各資源分配結果對應的適應度值，直到達到第一預設終止條件。