【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于任务排程领域，具体涉及任务自动化计划排程方法及系统。
技术介绍
1、实验室是用来进行各种各样实验的场所。目前，随着科学技术的发展，许多高校和企业均会设置有实验室，供学生和企业进行科学研究，而实验任务是指在科学研究、工程开发和其他领域中，需要进行一系列实验操作以验证某种假设或测试某种理论的任务。
2、而实验计划排程是指为了完成特定的实验目标，根据实验要求和资源条件，规划实验过程中的时间、任务和资源分配等内容，并制定相应的计划排程。实验计划排程通常应用于科研、工业生产和医学实验等领域，以保证实验结果的有效性和可靠性。
3、但是现有技术中的实验计划排程并没有采用高效的实验任务排程方案，往往通过靠管理者的经验进行的，而这种方式不仅工作量大，还会出现准确率低的情况，且常常会导致有些实验室出现超时实验，有一些实验室出现空闲的情况，这不仅浪费了使用资源，还会导致一些实验任务不能及时的进行，出现拖延或者不能按时完成的情况。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种任务自动化计划排程方法及系统，以克服人工进行实验任务排程，工作量大和资源利用率低的技术问题。
2、为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、本专利技术第一方面提供了一种任务自动化计划排程方法，包括：
4、收集待执行的实验任务信息，由实验任务信息中获取实验任务的属性；根据实验任务的属性对实验任务进行分类并确定实验任务的所需资源；
5、以实验室的利用
6、采用量子进化算法对实验任务的排程规划模型进行求解；通过灵敏度分析法对实验任务的排程规划模型进行评估；根据评估结果制定实验任务的时间计划表；
7、实时获取新增的实验任务，基于topsis法对实验任务进行优先级评分，根据优先级评分对实验任务的时间计划表进行更新，按照时间计划表实施实验任务。
8、优选的，还包括：设定任务自动化计划排程的更新周期k，每间隔周期k重新对实验任务进行自动化计划排程。
9、优选的，以实验室的利用率最大化建立实验任务排程规划模型，表达式为：
10、
11、公式中，minz表示实验室被超时使用时间和非最大化使用时间加权和的最小化值；表示实验室被超时使用时间的加权值；表示非最大化使用时间的加权值；z表示实验室在使用时的开放时间；w1表示实验室在开放时间使用超时的惩罚系数；w2表示实验室在开放时间非最大化使用时的惩罚系数；k表示在实验任务排程周期中的第k天；r表示所有实验室中的第r个实验室。
12、优选的，基于实验任务的分类结果以及所需资源和时间添加约束条件，表达公式为：
13、
14、
15、
16、
17、
18、
19、tj≥ti+pi-m(2-xirk-xjrk)；i,j∈j,i≠j,r＝1,2,...,r (5)
20、
21、
22、公式中，表示第k天第r个实验室实验任务的超时时间；表示第k天第r个实验室实验任务的空间时间；xjrk表示决策变量，表示实验任务j能否在第k天的第r个实验室进行实验；pj表示第j个实验任务的实验持续时间；z表示每天每间实验室的正常开放时间；tj表示第j个实验任务的开始时间；ti表示第i个实验任务的预期开始时间；xirk表示决策变量，表示第j个实验任务能否在第k天的第r个实验室进行实验；m表示充分大的正数；j表示实验任务的数量；r表示实验室的数量；k表示实验任务排程周期的天数；dj表示实验任务的最晚实验日期。
23、优选的，采用量子进化算法对实验任务的排程规划模型进行求解的方法包括：
24、基于实验室数量、实验任务数量，初始化量子染色体种群p(t)，生成所需数量的量子染色体；
25、基于轮盘赌选择法对量子染色体进行量子观测，得到新的量子染色体种群q(t)；
26、对新的量子染色体种群q(t)进行修补并利用适应度函数进行评估，选择出最优染色体，并将其作为当前的最优解进行保存；
27、通过量子更新算子对量子染色体种群p(t)进行更新；重复迭代排程规划模型进行求解过程直至最优解收敛时输出当前最优解。
28、优选的，生成所需数量的量子染色体的表达公式为：
29、其中m＝1,2,…,m0；
30、αm2+βm2＝1；
31、公式中，αm和βm分别表示量子染色体中第m位量子比特上0态和1态的概率系数。
32、优选的，基于轮盘赌选择法对量子染色体进行量子观测，得到新的量子染色体种群q(t)的方法包括：
33、在对量子染色体中第m位量子比特进行量子观测时，利用均匀分布的随机函数rand(0,1)生成常数b，若b＜αm2，则量子染色体中第m位量子比特为0态；否则，为量子染色体中第m位量子比特为1态；对量子染色体的每一位进行量子观测得到二进制串，记为量子染色体种群q(t)。
34、优选的，对新的量子染色体种群q(t)进行修补并利用适应度函数进行评估，选择出最优染色体方法包括：
35、通过引入选择操作、交叉操作、变异操作和验证操作对量子染色体种群q(t)进行修补增强量子染色体种群q(t)的多样性；
36、基于实验任务完成时间、实验室资源利用率、实验任务顺序、实验项目的重要性、实验任务所需资源限制设定适应度函数；通过适应度函数来评估每个染色体的优劣选择出最优染色体。
37、优选的，通过量子更新算子对量子染色体种群p(t)进行更新的方法包括：
38、以实验任务使用时间、实验室资源利用率、实验任务顺序、实验项目的重要性为指标设定旋转轴；
39、设定量子旋转门ur(θ)的表达式为：其中，θ表示旋转角度；
40、选择将量子染色体种群p(t)的所有量子比特或部分量子比特作为量子旋转门ur(θ)；使量子旋转门ur(θ)绕着旋转轴进行旋转对量子染色体种群p(t)进行更新。
41、优选的，通过灵敏度分析法对实验任务的排程规划模型进行评估的方法包括：
42、选取需要对实验任务排程影响的评估指标；根据需要评估的指标，确定每个变量的取值范围；
43、在确定变量范围后，选择排程规划模型的最优解作为评估指标的基准点；依次将每个变量向上或向下调整预设的比例，并记录每个调整后的解；比较每个调整后的解与基准点的差异，统计出每个变量对最优解的影响程度。
44、优选的，基于topsis法对实验任务进行优先级评分的方法包括：
45、对实验任务的评价指标进行同一方向的转换处理以及归一化处理；
46、采用欧几里得距离法计算各个实验任务对应评价指标分别与最优排程方案和最劣排程方案的距离；...
【技术保护点】
1.一种任务自动化计划排程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，以实验室的利用率最大化建立实验任务排程规划模型，表达式为：
3.根据权利要求2所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，基于实验任务的分类结果以及所需资源和时间添加约束条件，表达公式为：
4.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，采用量子进化算法对实验任务的排程规划模型进行求解的方法包括：
5.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，生成所需数量的量子染色体的表达公式为：
6.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，基于轮盘赌选择法对量子染色体进行量子观测，得到新的量子染色体种群Q(t)的方法包括：
7.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，对新的量子染色体种群Q(t)进行修补并利用适应度函数进行评估，选择出最优染色体方法包括：
8.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，通过量子更新算子对量子染色体种群
9.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，通过灵敏度分析法对实验任务的排程规划模型进行评估的方法包括：
10.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，基于TOPSIS法对实验任务进行优先级评分的方法包括：
11.一种任务自动化计划排程系统，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的任务自动化计划排程系统，其特征在于，所述模型构建模块以实验室的利用率最大化建立实验任务排程规划模型，表达式为：
13.根据权利要求12所述的任务自动化计划排程系统，其特征在于，所述模型构建模块基于实验任务的分类结果以及所需资源和时间添加约束条件，表达公式为：
14.电子设备，包括存储介质和处理器；所述存储介质用于存储指令；其特征在于，所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1至权利要求10任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种任务自动化计划排程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，以实验室的利用率最大化建立实验任务排程规划模型，表达式为：
3.根据权利要求2所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，基于实验任务的分类结果以及所需资源和时间添加约束条件，表达公式为：
4.根据权利要求1所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，采用量子进化算法对实验任务的排程规划模型进行求解的方法包括：
5.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，生成所需数量的量子染色体的表达公式为：
6.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，基于轮盘赌选择法对量子染色体进行量子观测，得到新的量子染色体种群q(t)的方法包括：
7.根据权利要求4所述的任务自动化计划排程方法，其特征在于，对新的量子染色体种群q(t)进行修补并利用适应度函数进行评估，选择出最优染色体方法包括：
8.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：董栓牢，陶德峰，杨云静，
申请(专利权)人：江苏徐工工程机械研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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