[精品]基于PSO算法的最优化调度策略方法研究

1、基于pso算法的最优化调度策略方法研究基丁 pso算法的最优化调度策略方法研究摘耍本文根据pso算法建立模型提出了设备维修保障调度策 略，最大限度的提高维修保障系统的效能，同时对pso算法进行改进， 解决算法中的局部最优化问题，最后与基于fcfs算法的维修保障调 度策略进行对比，通过仿真实验证明pso算法对调度性能有明显改善。 关键词调度策略；设备维修汗so；调度策略屮图分类号tp3-0文献标识码a文章编号1674-6708 (2014) 111-0000-000引言设备维修过程中，由于时间、空间、人员、检测手段等限制，存在维修资源冲突、维修资源短缺以及维修资源分配不均等问题，难 以保证有效时

2、间内维修完设备，影响设备的正常运转。较好的维修保 障调度方案能够解决设备维修过程中存在的各种问题，不但能提高设 备维修的时效性，而且能够降低维修保障成本。本文基于pso算法设 计一种最优化调度策略方法，能够缩短待修设备等待时间，使设备能 够在较短的时间内得到维修，最大限度的发挥设备维修保障体系的效 能，对设备维修具有一定的军事经济效益。1设备维修总体要求设备维修要统筹兼顾、合理配置，总的来说满足一下几点要求：1)做好科学合理的维修计划，周密安排维修时间。维修前针对设备存在的问题做好详细的维修计划，对突发情况做好方案预案, 并对设备的维修进度进行预先估计，科学合理的设置维修周期和时间 节点； 2

3、)采取先重后轻、先主后次的原则开展维修工作。设备 维修时间紧、要求高、任务重，一定要分清主次和轻重缓急，采用重 点模块优先保障的原则，高效的开展维修工作；3)以现场维修、更换模块为主耍维修方式。现场维修可以缩短维修时间，节省维修成 本，更换故障模块可以提供维修效率，两者结合可以保证装备能够在 较短时间内完成维修任务，保证设备及时工作。 2 pso算法介 绍粒子群优化算法(particle swarm optimization , pso)是在鸟类等生物集体活动下的启发下研究的一种整体性优化算法。pso 算法主要模拟鸟群在捕食过程中，通过鸟群之间的相互竞争与相互合作使群体达到目的。该种算法具有运

4、行速度快、结构简单、数据量小 和设置参数少等优点，近些年来在调度策略中应用广泛。在pso算法屮，首先对设置种群并初始化，群内每个粒子都是空间屮的一个 备选的解决方案，利用目标函数确定粒子的适用值，通过熟悉环境并 适用环境，每个粒子根据冃前飞行姿态以及周边同伴飞行动态调整口 身的飞行模式，找到最佳的解决方法，实现最佳飞行姿态的最优化寻 求过程。设解决方案空间为e维，粒子总数量为m（i二1, 2,，m）,第i个粒了位置信息为，速度信息为。在整个过程中的最佳位置 为。粒子群的最开始位置信息和速度信息是随机产生的，每一个搜索 过程中，每个粒了都是依照以下的公式进行计算來得到最新的飞行速 度和位置：其中

5、，d=l, 2,，e, i二1, 2,，m, t为当前进化代数，和为0, 1z间的随机数，和为正常数称为 加速因了，调节木身位置步长，调节全局位置步长。3设备维修策略中改进型ps0算法模型设计假设为m个设备抢修小分队，为待维修的设备，维修任务所需的维修时间为。在设备维修过程中，调度策略是为了实现最优化资源配置，具体來说就是维修的总 周期最短、各抢修小分队利用率高、各抢修小分队之间工作平衡度高。 维修设备的周期为：抢修小分队平均利用率为：其中，是ni个抢修小分队用来维修n个设备所需要的时间，是维修任 务的总吋间。取值范围0, 1,当二1吋，抢修小分队处于无空闲工 作状态；当01时，抢修小分队处于

6、有空闲工作状态；当二0时，表 示没有任何待维修的设备。的值越接近于0,表示抢修小分队利用率 越低，空闲越严重。各抢修小分队之间工作平衡度为：其中的取值范围0, 1,当二1吋，表示各抢修小分队同时在维修设 备中，工作均衡。的值越接近于0,表示抢修小分队工作越不平衡。 4仿真实验利用仿真实验对基于ps0算法的调度策略进行验证,并对比ps0算法与fcfs算法的优劣。基于ps0算法的维修策略参数设置如表1所示： 名称m cl c2 k重复 数值40 2. 05 2. 05 0. 729 10表1基于ps0算法的参数表根据想定，设m=20, ne50, 200,分别用维修任务完成最短时间、抢修小分 队平

7、均的利用率和工作平衡度测试两种算法性能，如图1图3所示。图1维修任务最短吋间随任务量变化图2抢修小分队平均利用率随任务量变化图3工作平衡度随任务量变化通过仿真计算可以看出，基于pso算法的维修策略在三个方面都要优 于fcfs算法。证明基于pso算法的维修调度策略具有较强的可实施 性和最优的匹配性。5结论设备维修中人员、时间和资源的分配是维修过程中的关键环节，优化调度策略是解决维修矛盾的主 要手段，选择优良的调度算法有助于提高设备维修的时效性和优化配 置维修资源。本文介绍的基于pso算法的维修调度策略具有较强的可 实施性，已在部分领域进行应用，具有较强的经济价值。参考文献1雷开友基于自适应粒了群算法的约束布局优化研究j计算机研究发展,2006, 43(10)