基于遗传算法的飞机定检离位工作流程优化

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2011.08.038

计算机与现代化 ›› 2011, Vol. 1 ›› Issue (8): 137-142.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2011.08.038

基于遗传算法的飞机定检离位工作流程优化

马登武¹，张勇亮²，郭小威²，吕晓峰¹

1.海军航空工程学院兵器科学与技术系，山东烟台 264001； 2.海军航空工程学院研究生管理大队，山东烟台 264001

收稿日期:2011-06-17 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-08-10 发布日期:2011-08-10

Optimization of Plane's Dislocation Periodic Maintenance Workflow Based on Genetic Algorithm

MA Deng-wu¹, ZHANG Yong-liang², GUO Xiao-wei², LÜ Xiao-feng¹

1. Department of Armament Science and Technology, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China;2. Graduate Students’ Brigade, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China

Received:2011-06-17 Revised:1900-01-01 Online:2011-08-10 Published:2011-08-10

摘要/Abstract

摘要： 首次将遗传算法（GA）应用于飞机定检离位工作流程优化中。本文借鉴关键路线法思想建立离位工作流程多约束优化模型，根据可行解变换法思想设计编码和解码方法，并采用经过模拟退火算子和精英选择算子改进后的GA求解。仿真结果表明，在解决多约束优化问题上，改进遗传算法的最优解搜索能力较基本遗传算法有明显提高；优化后离位工作完成时间较优化前缩短14.70%，验证GA在解决定检离位工作流程优化问题上的适用性。

关键词: GA, 飞机定检, 关键路线法, 多约束优化模型, 流程优化

Abstract: Genetic algorithm (GA) is used to optimize plane’s periodic maintenance dislocation workflow firstly. The multi-limit optimization model of dislocation work is built according to critical path method (CPM), and the law of workable solutions alternation is used to design the coding and decoding means, and the GA, improved with the simulated annealing operator and the elite saving operator, is used to solve. The simulation results demonstrate that, to solve the multi-limit problem, the improved GA is much stronger in best-solution search ability than the simple GA; after optimization the finish time of dislocation work is shorter 14.70% than before, and it proves that GA is good for the optimization of dislocation periodic maintenance workflow.

Key words: GA, plane’s periodic maintenance, CPM, multi-limit optimization model, workflow optimization

中图分类号:

TP301

马登武;张勇亮;郭小威;吕晓峰. 基于遗传算法的飞机定检离位工作流程优化[J]. 计算机与现代化, 2011, 1(8): 137-142.

MA Deng-wu;ZHANG Yong-liang;GUO Xiao-wei;LÜXiao-feng. Optimization of Plane's Dislocation Periodic Maintenance Workflow Based on Genetic Algorithm[J]. Computer and Modernization, 2011, 1(8): 137-142.

[1]	付鸿林, 张太红, 杨雅婷, 艾孜麦提·艾瓦尼尔, 马博. 基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 41-46.
[2]	刘鑫, 柳毅. 基于智能合约的双因素身份认证方案[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(10): 121-126.
[3]	王家晨, 张鸿鑫, 刘庆华, . 基于生成对抗网络的肺炎CT图像生成[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(07): 20-24.
[4]	尹相臣, 陈思龙, 李振凯, 张文进, 李桂青. 多尺度密集感受域的GAN图像去雾算法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(03): 11-15.
[5]	成勇健, 邓凌琪, 谭嘉俊, 杨凡, 陈亮亮. 物联网时代的便携式双通道数字示波器[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(02): 116-120.
[6]	刘立婷, 欧毓毅. 融合注意力机制与并行混合网络的DGA域名检测[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(09): 119-126.
[7]	金龙, 吴游, 张泳翔. 基于改进SRGAN的OFDM信道估计方法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(10): 112-118.
[8]	董勃, 王直, 于航, 刘博. 基于FPGA的高精度频率计[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(06): 96-99.
[9]	刘军, 彭慧娴, 黄斌, 托尼·谢伊. 基于BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(04): 8-14.
[10]	邵孟巧, 吉顺慧, 张鹏程. AC-Rec:基于多维特征的科研合作者推荐方法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(03): 94-100.
[11]	孙智博, 徐向辉, . 基于谱归一化生成对抗网络的目标SAR图像仿真方法[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(08): 14-20.
[12]	吴世海，鲍义东，陈果，陈秋实. 基于随机Gabor特征的半参考农作物图像质量评价方法[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(05): 70-.
[13]	潘峥嵘，王震. 一种结合Gabor小波与深度学习的人脸识别方法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(11): 46-.
[14]	缑新科1，2，3,徐高鹏1，2，3. 基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(05): 20-.
[15]	张苗苗，张玉洁，刘明童，徐金安，陈钰枫. 基于Gate机制与BiLSTMCRF的汉语语义角色标注[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(04): 1-.

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Optimization of Plane's Dislocation Periodic Maintenance Workflow Based on Genetic Algorithm

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