【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的试验资源调配方法、系统、设备和介质
[0001]本专利技术属于资源调配
，涉及一种基于遗传算法的试验资源调配方法、系统、设备和介质。
技术介绍
[0002]随着资源调配技术的不断发展，其在试验资源调配中的应用已逐步成熟，支持试验资源的自动化调配。在基于计划的试验资源调配中，试验主管单位维护的试验资源信息，可包括资源种类、存放位置及其数量等信息，同种资源可能存放在多个位置，由于资源消耗、补充及维修等原因，试验资源数量随时间变化。
[0003]试验主管单位在收到多个试验计划的试验资源调配申请后，该申请中可包括资源种类、使用位置、需求数量和使用时间等信息，试验主管单位可以对试验资源存储情况和试验资源调配申请进行简单统计，通过提前采购与协调等形式，保证存放在多个位置的试验资源在总数上满足试验计划的需要。接着需要处理多个试验资源存放位置到多个资源使用位置的资源调配问题，在保障试验计划在指定时间内的资源需求的前提下，需考虑各试验资源存放位置的实际资源数量约束，其处理过程较为复杂。因此，制定满足时间和数量约束条...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，包括步骤：获取试验资源信息和试验资源调配申请信息；所述试验资源信息包括多个试验资源的资源种类、资源存放位置及资源数量随时间变化情况，所述试验资源调配申请信息包括基于多项调配计划的资源种类、资源使用位置、资源需求数量和资源使用时间；利用所述试验资源信息和所述试验资源调配申请信息，对每种试验资源建立以试验资源调配方案为染色体的种群，通过基于时间和数量的多条件约束的遗传进化处理，得到最优染色体；对所述最优染色体进行解码，得到每种试验资源的最优调配方案。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，利用所述试验资源信息和所述试验资源调配申请信息，对每种试验资源建立以试验资源调配方案为染色体的种群，通过基于时间和数量的多条件约束的遗传进化处理，得到最优染色体的步骤，包括：根据所述试验资源信息和所述试验资源调配申请信息，构建以试验资源调配方案为染色体的染色体模型以及所述染色体模型的时间和数量约束条件；根据所述试验资源信息、所述试验资源调配申请信息以及所述染色体模型，构建所述染色体的适应度函数；根据所述试验资源信息、所述试验资源调配申请信息以及所述时间和数量约束条件，生成所述染色体的初代种群；根据所述初代种群和所述适应度函数，判断所述染色体模型的遗传进化迭代是否满足终止条件；若满足，则返回所述初代种群中的最优染色体。3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，根据所述初代种群和所述适应度函数，判断所述染色体模型的遗传进化迭代是否满足终止条件的步骤后，还包括：若不满足所述终止条件，则进行选择父代染色体操作、选择操作、交叉操作和变异操作，得到满足所述时间和数量约束条件的染色体的下一代种群。4.根据权利要求2或3所述的基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，构建以试验资源调配方案为染色体的染色体模型以及所述染色体模型的时间和数量约束条件的过程，包括：用二维数组表示所述染色体；所述二维数组中数组元素用于表示从第i个资源存放位置往第j个资源使用位置调配的试验资源数量；i和j均为正整数；构建所述时间和数量约束条件中的第一约束；所述第一约束为从第i个资源存放位置调出的所述试验资源的数量，受到所述第i个资源存放位置的资源存放数量随时间变化情况的约束；构建所述时间和数量约束条件中的第二约束：所述第二约束为第j个资源使用位置得到的所述试验资源的数量，不少于所述第j个资源使用位置的所述试验资源的需求数量。5.根据权利要求2所述的基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，根据所述试验资源信息、所述试验资源调配申请信息以及所述时间和数量约束条件，生成所述染色体的初代种群的步骤，包括：
确定预设的种群染色体数量；按随机顺序从所述资源存放位置取出所有所述试验资源；根据所述种群染色体数量，按随机顺序为所述资源使用位置调配满足所述资源需求数量和所述资源使用时间的所述试验资源，得到满足所述时间和数量约束条件的所述染色体的初代种群。6.根据权利要求2或3所述的基于遗传算法的试验资源调配方法，其特征在于，所述终止条件包括所述遗传进化...
【专利技术属性】
技术研发人员：王芳潇，严浩，张骁雄，周晓磊，范强，江春，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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