[发明专利]一种基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法

权利要求书

1.一种基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法，其特征在于，包括：

步骤一、构造目标函数fit：fit＝P/C,C表示购买和存储航空备件的总费用，P表示装备的备件保障概率,

其中，m表示航空备件的种类数，C_i表示第i种备件的购买和存储费用，x_i表示第i种备件的配置数量，C_max表示总费用上限，P_i表示第i种备件的备件保障概率，P_min表示最小备件保障概率，n_i表示第i种备件的装机数量，λ_i表示第i种备件的故障率，t_i表示第i种备件的工作时间,k∈{0,1,2,…,x_i}；

步骤二、初始化人工蜂群算法参数，确定各蜂群规模均为M，最大迭代次数Count_max，第i种备件的数量上限x_imax，蜜源最大开采次数Limit，初始化当前迭代次数Count＝1，随机初始化M个可行解作为采蜜蜂，随机初始化M个可行解作为观察蜂，按照步骤一计算得到每个可行解的目标函数值；

步骤三、每个采蜜蜂需要进行新蜜源的搜索，计算公式如下：

y_aj(Count+1)＝y_aj(Count)+μ(y_aj(Count)-y_bj(Count))

其中y_aj(Count)表示第Count次迭代中第a个采蜜蜂的第j种备件的参数，y_aj(Count+1)表示第Count+1次迭代中第a个采蜜蜂的第j种备件的参数，y_bj(Count)表示第Count次迭代中第b个采蜜蜂的第j种备件的参数，a，b∈{1，2，...，M}且a≠b，j∈{1,2,…,m}，μ表示[-1,1]区间内的随机数，比较新蜜源和原蜜源的目标函数值，取目标函数值较大的采蜜蜂对应的蜜源作为当前蜜源；

步骤四、观察蜂根据轮盘赌方式选择对应的蜜源：

其中，p_a表示观察蜂选择第a个采蜜蜂对应蜜源的概率，fit_a表示第a个采蜜蜂对应蜜源的目标函数值，选择好对应蜜源后，观察蜂根据步骤三的计算公式进行领域内搜索，若新生成的观察蜂比对应蜜源的目标函数值更优，则替代该采蜜蜂；

步骤五、若蜜源的开采次数达到蜜源最大开采次数Limit，则放弃该蜜源，该蜜源对应的采蜜蜂变为观察蜂，在解空间内直接随机生成新的可行解；

步骤六、将当前迭代次数Count增加1，判断当前迭代次数Count，返回步骤三，直至达到最大迭代次数Count_max。

2.如权利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法，其特征在于，所述步骤一中，最小备件保障概率P_min为0.7-0.9。

3.如权利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法，其特征在于，所述步骤二中，蜂群规模不少于50。

4.如权利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法，其特征在于，所述步骤二中，迭代次数不少于50次。

5.如权利要求1所述的基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法，其特征在于，所述步骤二中，蜜源最大开采次数不少于50次。