[发明专利]基于酵母菌出芽繁殖优化的机队保有率优化方法

说明书

一种基于酵母菌出芽繁殖的优化方法及其应用，本发明涉及机队保有率优化方法，为了解决现有技术当机队保有率优化模型最优解不唯一时，无法获得最优的机队保有率的问题。本发明将培养基视为优化问题连续型解的区域约束；接种酵母菌过程视为初始解生成过程；酵母菌在培养基上的出芽繁殖视为解的优化过程：繁殖出的酵母菌落入培养基内为优解，可存活并可继续繁殖；否则则为劣解，不能存活也不可能继续繁殖。考虑到优化问题的连续型最优解可能是分段连续或者初始解落入到非培养基的情况，让处于非培养基中的劣解可以寻找并迁移到最优繁殖区域进行繁殖。繁殖出的优解集合所覆盖的区域就是优化问题的连续型最优解。本发明用于飞机维修管理领域。

技术领域

本发明涉及基于酵母菌出芽繁殖优化的机队保有率优化方法。

背景技术

现代航空维修思想，是以可靠性为中心的维修思想。以可靠性为中心的维修决策的制定是不考虑维修资源、以及维修成本的，以可靠性作为维修计划安排的唯一目标，这种决策模型的好处在于飞机的可靠性得到很高的保证，缺点在于可能造成维修资源负担过重、维修成本的浪费、机队的保有率达不到要求。现有的航空维修模型上大多是针对民用航空的，而且维修目标都是从一架飞机的角度单一的针对单机使用率。空军部队更在乎的是有足够的飞机能够在特殊情况下完成任务，需要从机队的角度来进行维修计划的安排，保证机队的最低保有率要求。

现有的单目标优化方法主要分为：确定性方法和随机性方法。确定性方法，如最速下降法、共轭梯度法、牛顿下山法一般是对解空间的有序迭代进行搜索，最后收敛到一个局部或者全局的最优值；随机性方法，如模拟退化算法、微分进化算法、基因算法、粒子群算法一般是通过产生有限个初始解，然后对解空间进行启发式搜索，最后收敛到一个解。对于最优解不唯一的机队保有率优化问题，目前还没有较好的求解方法。本发明借鉴培养基中生物的繁殖过程，提出一种仿培养基中酵母菌出芽繁殖过程的连续型解形式的优化问题求解方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术当机队保有率优化模型最优解不唯一时，无法获得机队保有率模型的所有解，导致无法获得最优的机队保有率的问题，而提出基于酵母菌出芽繁殖优化的机队保有率优化方法。

一种基于酵母菌出芽繁殖的优化方法包括以下步骤：

输入：目标函数f(x)，初始种群大小n(接种规模)，基于粒子群优化算法(PSO)的邻域搜索步骤中选择进行迁移的劣解个数z，连续型解单元(CSE)的边长ε，松弛变量ξ；

终止条件：达到最大迭代次数S或在最近的三次迭代EP中的连续型解单元个数的波动范围在1％内；EP为输出数据集(对应机队中各飞机的维修时间)；

步骤一：初始解生成；

随机产生n个种子：x¹,x²,...,xⁿ，将x¹,x²,...,xⁿ转化为连续型解单元，并将连续型解单元调整到所处网格的中心位置；

步骤二：将步骤一生成的初始解中可繁殖的最优解MS进行出芽繁殖，并定义MS的邻域为出芽位置；

步骤三：对步骤二中定义的出芽位置采用粒子群算法进行邻域搜索，若得到的解小于等于MS(根据实际目标函数可以取小于等于或者大于等于，若最小化则小于等于，最大化则大于等于)，则将解的位置保存到最优位置数据集(OPS)，并将保存到最优位置数据集的解添加到EP，并清空最优位置数据集，若大于MS，则淘汰(不记录)；

步骤四：将步骤三中添加到EP中的解调整到所处网格的中心位置(采用与步骤一相同的方法)；

步骤五：迭代执行步骤一至步骤四，直至满足迭代终止条件，输出EP。

基于酵母菌出芽繁殖优化的机队保有率优化方法，将所述方法应用于机队保有率优化过程中。