基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请涉及一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备。方法包括：构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，输出当前的混合出动调度方案以进行固直混合机群的起飞出动调度。采用本方法能够快速配置固直混合机群的混合出动调度方案、提高最优解质量，以高效进行固直混合机群的起飞出动。以高效进行固直混合机群的起飞出动。以高效进行固直混合机群的起飞出动。

【技术实现步骤摘要】
基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备


[0001]本申请涉及资源调度
，特别是涉及一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]飞机作业是一个周期性的过程，包括弹射起飞、执行任务、返航着舰、海上平台机务保障、再次弹射起飞，如此循环往复。调度至相应海上平台机位的飞机在完成各自保障工作后，进入飞机出动离场阶段，该阶段相比出入库转运持续时间相对较短，但其空间相较于出入库转运更为狭小，在飞行海上平台上需要完成至多十余架飞机的暖机转运及起飞位转运，在转运过程中对空间资源合理配置、多机滑行的避碰安全提出了更高的要求，且对于小空间高密度的转运任务，加之各类出动工序的准备时序约束，飞机出动时序将对编队的任务执行能力产生较大影响，因此，对固直混合机群出动离场进行合理的时序规划，是提升飞机出动能力的重要落脚点。
[0003]然而，传统方法仅针对单一种类飞机构成的机群，当任务需求中需要固定翼飞机和直升机两类机型参与时，由于飞机类型不同，其出动流程也有差别，当机群变为固直混合机群，两类机型的起飞位的位置分布更加分散。初始停机位的飞机布列情况将会对后续起飞位的选择以及出动流程的选择都产生影响，这两者的变化会改变出动调运时路径的干涉情况，传统的调度方法，并不适用于这一更为复杂的问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备。
[0005]一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法，所述方法包括：
[0006]获取预先设置的固直混合机群出动任务对应的混合出动任务参数；所述混合出动任务参数包括混合机群中每一飞机的飞机类型、固定翼飞机的起飞位对应的第一起飞位集合和直升机的起飞位对应的第二起飞位集合；
[0007]根据预设的约束条件，以机群出动完成时间最小和固定翼飞机滑行时间和最小为目标函数，构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；
[0008]根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；
[0009]迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，停止迭代，输出当前的混合出动调度方案；所述混合出动调度方案用于进行固直混合机群的起飞出动调度。
[0010]一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度装置，所述装置包括：
[0011]参数获取模块，用于获取预先设置的固直混合机群出动任务对应的混合出动任务参数；所述混合出动任务参数包括混合机群中每一飞机的飞机类型、固定翼飞机的起飞位
对应的第一起飞位集合和直升机的起飞位对应的第二起飞位集合；
[0012]模型构建模块，用于根据预设的约束条件，以机群出动完成时间最小和固定翼飞机滑行时间和最小为目标函数，构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；
[0013]模型优化模块，用于根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；
[0014]优化输出模块，用于迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，输出当前的混合出动调度方案；所述混合出动调度方案用于进行固直混合机群的起飞出动调度。
[0015]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0016]获取预先设置的固直混合机群出动任务对应的混合出动任务参数；所述混合出动任务参数包括混合机群中每一飞机的飞机类型、固定翼飞机的起飞位对应的第一起飞位集合和直升机的起飞位对应的第二起飞位集合；
[0017]根据预设的约束条件，以机群出动完成时间最小和固定翼飞机滑行时间和最小为目标函数，构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；
[0018]根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；
[0019]迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，停止迭代，输出当前的混合出动调度方案；所述混合出动调度方案用于进行固直混合机群的起飞出动调度。
[0020]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0021]获取预先设置的固直混合机群出动任务对应的混合出动任务参数；所述混合出动任务参数包括混合机群中每一飞机的飞机类型、固定翼飞机的起飞位对应的第一起飞位集合和直升机的起飞位对应的第二起飞位集合；
[0022]根据预设的约束条件，以机群出动完成时间最小和固定翼飞机滑行时间和最小为目标函数，构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；
[0023]根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；
[0024]迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，停止迭代，输出当前的混合出动调度方案；所述混合出动调度方案用于进行固直混合机群的起飞出动调度。
[0025]上述基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法、装置及设备，通过构建固直混合机群起飞出动的混合出动调度模型，对固定翼飞机和直升机的混合出动进行时序规划，并对鲸鱼算法进行离散化设计，以使鲸鱼算法适应于混合出动调度模型的离散化特点，从而对混合出动调度模型的解进行寻优，在离散化过程中，根据初始化后的鲸鱼种群中当前
鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，提高了算法的寻优能力，从而以高质量的最优解进行固直混合机群的起飞调度，本专利技术实施例，能够提高寻优效率，快速配置固直混合机群的混合出动调度方案，并能够提高最优解质量，以高效进行固直混合机群的起飞出动。
附图说明
[0026]图1为一个实施例中基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法的流程示意图；
[0027]图2为一个实施例中差分信息协作机制示意图的流程示意图；
[0028]图3为一个实施例中IWOA算法的流程示意图；
[0029]图4为一个实施例中12机出动转运调度优化指标变化趋势示意图，其中，(a)为机群出动完成时间变化趋势示意图，(b)为固定翼飞机滑行时间和变化趋势示意图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于鲸鱼算法的固直混合机群起飞调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先设置的固直混合机群出动任务对应的混合出动任务参数；所述混合出动任务参数包括混合机群中每一飞机的飞机类型、固定翼飞机的起飞位对应的第一起飞位集合和直升机的起飞位对应的第二起飞位集合；根据预设的约束条件，以机群出动完成时间最小和固定翼飞机滑行时间和最小为目标函数，构建混合机群中每一飞机的出动优先级和起飞位选择的混合出动调度模型；根据所述混合出动任务参数初始化鲸鱼种群，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体，迭代更新种群中的每一鲸鱼个体，得到新的鲸鱼种群；迭代更新鲸鱼种群，当满足预选设置的迭代停止条件时，停止迭代，输出当前的混合出动调度方案；所述混合出动调度方案用于进行固直混合机群的起飞出动调度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列之前，包括：对初始化后的种群中的每一鲸鱼个体执行解码操作，并根据个体解码后生成的混合出动调度方案和适应度函数计算每一鲸鱼个体的适应度函数值，得到最优鲸鱼个体；所述适应度函数包括机群出动完成时间和固定翼飞机滑行时间和；所述解码操作包括：提取当前鲸鱼个体对应的出动优先级信息和起飞位选择信息以初始化待调度集合，并初始化已调度集合和已执行工序记录；所述已执行工序记录是记录初始化的待调度集合中每一待调度飞机已执行工序的矩阵；根据当前待调度飞机对应的所述起飞位编号，判断待调度飞机的所述飞机类型，根据所述飞机类型执行对应的出动离场工序；根据所述已执行工序选择所述待调度飞机的下一阶段，当待调度飞机完成起飞出动阶段后，更新所述待调度飞机对应的已执行工序记录、待调度集合和已调度集合；迭代更新所述已执行工序记录、所述待调度集合和所述已调度集合，当满足预设的迭代终止条件时，停止迭代，输出混合出动调度方案；所述混合出动调度方案包括混合出动时序方案和起飞位分配方案。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据初始化后的鲸鱼种群中当前鲸鱼个体和另一鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体的步骤，包括：根据随机数与预先设置的觅食方式选择阈值的大小关系，确定当前鲸鱼个体的觅食方式；所述觅食方式包括收缩包围觅食、泡泡网觅食和随机游捕；若当前鲸鱼个体的觅食方式为所述收缩包围觅食，获取初始化后的鲸鱼种群的最优鲸鱼个体，利用第一协作参与度获取当前鲸鱼个体和最优鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息，根据所述差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体；所述收缩包围觅食的数学模型为：
其中，为的出动优先级序列，为当前鲸鱼个体，为的出动优先级序列，为最优鲸鱼个体，F为第一协作参与度，D
′
max
为个体最大维度，α为学习维度，s
′
为学习因子，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，[
·
]为取整运算；若当前鲸鱼个体的觅食方式为所述泡泡网觅食，获取初始化后的鲸鱼种群的最优鲸鱼个体，利用第二协作参与度获取当前鲸鱼个体和最优鲸鱼个体对应出动优先级的差分信息，根据所述差分信息更新当前鲸鱼个体的出动优先级序列，得到更新后的当前鲸鱼个体；所述收缩包围觅食的数学模型为：其中，F
′
为第二协作参与度，F
′
＝|[D
′
max
·
e
bl
·
cos(2πl)]|，b是常数，用来定义螺线的形状，l是(
‑
1,1)中的随机数，[
·
]表示取整，|
·<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘子玄，苏析超，韩维，郁大照，刘玉杰，万兵，郭放，袁培龙，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：