基于改进MOSFLA的多机协同任务分配

为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程代价的多目标优化模型;然后,对混合蛙跳算法的位置更新策略进行了改进,以保证更新过程中解的可行性及算法的全局收敛能力;最后,利用改进算法求解多机协同对地攻击任务分配问题,得出问题的Pareto最优解集。仿真实验表明,改进算法能够在较短时间内同时得出多个分配方案,增加决策的灵活性。     

基于图染色理论和遗传蜂群算法的并行测试任务调度

针对并行测试中任务优化调度这一关键性问题,提出了一种图染色理论和遗传蜂群算法相结合的任务调度优化算法.首先,建立了基于图染色理论的并行测试任务关系模型,用图来描述测试任务占用仪器资源的情况;然后, 在测试任务关系模型的基础上,将遗传算法特有的交叉、变异操作与人工蜂群(ABC)算法相结合搜索最优解,能够有效避免算法早熟并且加速算法收敛;最终得到并行度最大的任务分组方案.经仿真验证,所提方法能有效地实现并行测试,提高自动测试系统的测试效率.