[发明专利]作业时间随机的基本作战单元使用保障资源优化配置方法

说明书

本发明属于资源优化配置领域，具体涉及一种作业时间随机的基本作战单元使用保障资源优化配置方法，包括如下步骤：(S1)定义资源配置方案的表达与解码；(S2)对初始解进行内层优化，得到当前编码解对应的资源配置方案；(S3)基于改进的粒子群算法，生成新的编码解，即作业的调度方案。本发明的目的在于提供一种方法，基于RACP问题模型，结合分散搜索融合粒子群方法，实现基本作战单元使用保障资源的优化配置。本发明很好地解决了随机RACP问题，为资源优化配置方面的研究提供一个思路。本发明实施例方法提出的步骤简便易行，便于程序化处理，借助于计算机程序，可避免大量复杂的数学运算。

技术领域

本发明属于资源优化配置领域，具体涉及一种基本作战单元使用保障资源的优化配置方法。

背景技术

资源优化配置是指对于一项任务，优化任务作业的调度方案，使得该项任务能够按期完成并且配置的所有资源总成本最低。装备基本作战单元的使用保障资源配置本质上是资源优化配置问题。虽然国内外关注于使用保障资源配置问题的文献仍然较少，然而探讨一般性的资源配置优化问题的研究并不罕见，这类研究对于开展装备基本作战单元的使用保障资源优化配置提供了有益的借鉴。

在典型的任务想定下，基本作战单元使用保障资源的模型与资源可用量成本问题(Resource Availability Cost Problem，RACP)模型近似，但是更加复杂。这一问题可以被描述为：一项任务的完成时限被预先加以规定，该任务包含一系列任务作业，各个任务作业都需要一定数量的特定资源，且各作业之间存在着严格时序约束，怎样优化任务作业的调度方案，使得该项任务能够按期完成并且配置的所有资源总成本最低。

在实际操作中，由于系统误差、人员熟练度等因素的存在，保障作业的时间难以精确给定，往往以随机分布的形式存在。考虑保障作业的时间随机性后，资源配置优化问题更加复杂。目前，针对作业时间随机的RACP问题的研究还较为少见。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题之一。

为了实现本发明目的，本发明建立了随机RACP问题模型，并采用双层优化算法，外层基于改进的粒子群算法生成作业的调度方案，内层基于生成的调度方案和资源、时间等约束对资源的数量进行配置。

本发明实施例的一种作业时间随机的基本作战单元使用保障资源优化配置方法方法包括以下步骤：

(S1)定义资源配置方案的表达为以下问题：

并对该表达式进行解码得到初始解；

其中，c_k代表第k类资源的成本，分配的第k类资源数量为x_k；

(S2)对编码解进行内层优化。在第一次迭代过程中，给出初始编码解对应的资源配置方案，在后续迭代过程中，优化迭代过程中得到的新的编码解对应的资源配置方案；

内层优化约束条件如下：

其中，第i个保障作业的开始时间为s_i，持续时间为T_i，所需要的第k类资源数量为r_k,i，任务完成时限为D，任务成功概率约束为θ_m，f_i(t)为特定随机分布的概率密度函数；

(S3)进行外层优化，基于改进的粒子群算法生成新的编码解。

在某些实施例中，所述步骤(S1)的具体过程为：

(S11)运用随机键表达方式对问题的解进行编码；

结合时序约束关系和资源配置方案的限制，用一组0到1之间的随机数组成的向量，其维数等于使用保障任务中的作业总数，用以描述使用保障作业的优先级；