一种基于DLS和ACO的平台资源规划方法

摘要：

平台资源规划方法是作战任务规划的重要组成部分,为作战提供资源分配方案.描述了作战任务、平台以及它们之间的关系,建立了以最小化全部任务完成的截止时间和最大化平台资源的利用率为目标的数学模型.设计了用于求解此模型的动态列表规划(Dynamic List Scheduling,DLS)与蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm,ACO)相结合的算法,其描述了任务选择方法、ACO的二进制编码方案及候选解构造策略,设计了不可行候选解的修正策略和信息素更新方法,构造了包含任务选择平台的时间优先系数、平台功能能力优先系数和后续任务对平台需求程度3个因素的适应度函数.针对作战想定进行了仿真计算,结果表明,基于DLS和ACO的平台资源规划具有良好的规划效果,相比于他人算法,其具有更少的全部任务完成截止时间和更高的平台资源利用率.

关键词：平台资源规划、动态列表规划、蚁群算法、任务优先权系数、修正策略

所属期刊栏目：39

分类号：TP391;E919(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划2010AAJ146;空军工程大学研究生科技创新专项计划Dx2010307

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103