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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明属于航空产品研发多目标优化技术领域，公开了一种教练机后机身研发流程的多目标优化方法，包括基于Brooks规律的数据处理；求解多目标优化问题的双层交叉混合蛙跳算法：根据问题和编码的特殊性，首先采用多种方法来初始化种群；然后基于第一层交叉策略完成种群的第一次更新；再根据改进的memetic局部搜索框架搜索最佳个体；最后针对于种群内的最佳个体完成第二层交叉，从而进一步优化种群内的个体。本发明提出的教练机后机身研发流程多目标优化方法，可以缩短研发周期和生产成本。

主权项：1.一种教练机后机身研发流程的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取教练机后机身研发流程的生产数据；S2、根据研发研制过程中严格的转阶段控制以及各阶段内工作的可并行性要求，对数据进行划分，再利用Brooks规律进行数据处理；步骤S2中基于Brooks规律的数据处理方法，具体如下：对研制过程的各阶段的原始数据进行了处理，针对工期和成本进行调整，在调整工期和成本之前，首先根据原始数据划分小组，然后再对这些小组进行赋值；对于工期的调整，将总工作量设为1，然后再利用Brook规律求出每个小组的总工作效率，从而求出不同小组对应的工期；Brook规律反映项目组成员数量与工作效率之间的非线性关系，如公式1：T＝P*L-l*P-lr1其中，T表示为小组整的工作效率，P代表小组人数，L代表个人最高生产效率，l表示每条通信路径导致减少的生产效率，r是对通信路径数的度量；对于成本的调整，将成本划分为固定成本C1和滑动成本C2，其中固定成本表示完成每个活动的必须成本，取设为总成本的一半，滑动成本体现了不同小组总的工资成本，设小组内成员每日工资Cren相同，即：C＝C1+C22C2＝Cren*P*1T3根据上面公式求得数据之后，再根据以下规则进行数据筛选：1原始数据中提供的人数为完成每项活动的最少人数；2选取数据时应至少有一项优于原数据；3求得的数据带有小数，根据实际生产情况，工期采用向上取整原则，成本保留一位小数且采用向上取整原则；S3、根据问题的特殊性，完成个体的编码和种群的初始化；S4、利用双层交叉混合蛙跳算法进行多目标优化，步骤如下：首先，设置适应度函数，然后在种群全局范围内进行第一层交叉，通过对随机选择个体的更新，进一步提高种群的多样性和适应能力；在对种群完成第一次交叉操作之后，需要将整个种群划分为Q个模因丛，每个模因丛独立地进行进化操作；在每个模因丛内，利用改进的memetic局部搜索框架进行搜索，实现每个模因丛内最佳青蛙和最差青蛙的共同更新；为了避免更新后种群陷入局部最优，针对于此时种群内的最佳个体进行第二次交叉；按上述步骤反复迭代，完成寻优操作；其中，寻优过程中的采用双层交叉结构和改进的memetic局部搜索框架完成个体的更新操作，具体如下：1第一层交叉：1机器选择部分的交叉在种群内部随机选择三个不同的个体X1、X2、X3，然后将这三个的机器选择部分抽取出来，再利用公式9进行运算，从而得出新个体染色体的机器选择部分， 其中，i是指染色体第i个位置，Ni表示的是新染色体第i个位置的值，表示的是染色体X1第i个位置的值，F是一个量化因子；2工序排序部分的交叉对于选出的X1，X2，X3三条染色体，首先将X1、X2两条染色体工序选择部分的进行比较，选择对应位置相等的值放到新染色体的相同位置；然后将这些值从染色体X3中这些删除，再将X3中剩余位置的值打乱后按顺序放入新染色体的空余位置；2改进memetic局部搜索框架：在对种群完成第一次交叉操作之后，根据各染色体的适应度进行交叉分配，将整个种群划分为Q个模因丛，每个模因丛独立地进行进化操作；在每个模因丛内根据以下公式更新个体，其中rand是用来产生一个0-1之间均匀分布的随机值，Dmax是预先设定的最大移动步长：Di＝rand×pb-pw10 更新后的个体pnew首先会与模因丛内最佳青蛙pb以及全局最佳青蛙pg进行对比，如果pnew比最佳青蛙pb优秀，就取代pb成为该模因丛内新的最佳青蛙；否则，再将pnew与最差青蛙pw进行比较，在与最差青蛙pw比较时，若结果更优，则直接取代最差青蛙pw，如果新个体pnew比最差青蛙pw还差，并不会直接将其淘汰，而是以一定的概率将其保留；3第二层交叉：1机器选择部分的交叉针对于种群内的最佳个体Best进行第二次交叉，同时在种群内随机选择一条染色体Rand，对于机器选择部分的交叉，按公式12计算，其中β由分布因子μ动态决定： 然后对于新个体New中的每个基因位i，会设置一个交叉概率cross，在每个基因位交叉前，先进行判断，如果小于交叉概率，则该基因位直接继承Best中同位置的基因值，否则，按照公式13求出： 2工序排序部分的交叉对于Best和Rand，需要从工件集中随机选择一半工件，然后将Best中对应工件号遗传到新个体New，将Rand中其他工件从左到右遗传到New；S5、解码，优化结果反馈。

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