恭喜北京理工大学唐山研究院;北京理工大学伊枭剑获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京理工大学唐山研究院;北京理工大学申请的专利一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119168426B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411660008.0,技术领域涉及:G06Q10/0637;该发明授权一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法是由伊枭剑;王鹏翔;侯鹏设计研发完成,并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法,利用柯尔莫哥洛夫方程获得待执行任务结束时元件健康状态等级为k的概率;利用所述概率获得待执行任务结束时元件的性能;利用所述性能获得待执行任务结束时多态系统的性能期望P;以最小化多态系统的总体维修时间T为目标函数,以性能期望P大于待执行任务所需最小性能为约束条件,构建多态系统的选择性维修决策模型;利用改进登山算法对所述选择性维修决策模型进行求解,获得多态系统在执行待执行任务前的维修策略。本发明在确保维修后的多态系统性能满足待执行任务需求的前提下,可以使多态系统的总体维修时间最短。
本发明授权一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法在权利要求书中公布了:1.一种基于改进登山算法的多态系统选择性维修决策方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:利用柯尔莫哥洛夫方程获得待执行任务结束时元件Cij健康状态等级为k的概率pij,ktend;其中,元件Cij表示多态系统中的第i子系统中的第j个元件;k为正整数;tend表示待执行任务结束的时刻;具体的:基于公式求得pij,kt;将tend代入pij,kt中的t中,获得所述概率pij,ktend;其中,pij,kt表示t时刻元件Cij健康状态等级为k的概率;表示元件Cij的最高健康状态等级;表示元件Cij从健康状态等级m到健康状态等级k的恒定转移率;pij,mt表示t时刻元件Cij健康状态等级为m的概率;表示元件Cij从健康状态等级k到健康状态等级m的恒定转移率;S2:利用所述概率pij,ktend获得待执行任务结束时元件Cij的性能具体的:所述性能基于以下公式获得: 其中,表示所述维修策略中元件Cij维修后的健康状态等级;表示元件Cij健康状态等级为k时的任务能力;S3:利用所述性能获得待执行任务结束时多态系统的性能期望P;具体的:所述性能期望P基于以下公式获得: 其中,Ns表示多态系统中包括的子系统数量;Ni表示第i个子系统包括的元件数量;S4:以最小化多态系统的总体维修时间T为目标函数,以性能期望P大于待执行任务所需最小性能Pmin为约束条件,构建多态系统的选择性维修决策模型;具体的:所述选择性维修决策模型的表达式为: subjectto:P>Pmin 其中,tij表示元件Cij的维修时间;S5:利用改进登山算法对所述选择性维修决策模型进行求解,获得多态系统在执行待执行任务前的维修策略;其中,所述改进登山算法结合了模拟退火算法和登山搜索算法;S5具体包括以下步骤:S51:对登山搜索算法中的目标解进行随机初始化;其中,目标解为包括所有元件维修后健康状态等级的集合;将随机初始化的目标解代入到所述选择性维修决策模型中,判断其是否满足约束条件P>Pmin;若满足,则执行S52,若不满足,则执行S54;S52:将二元变量CS置1;S53:从所有未设置为不维修策略的元件中选出维修效率E最小的元件,将其维修等级降低一级,以实现对目标解的更新;将更新后的目标解代入到所述选择性维修决策模型中,判断其是否不满足约束条件P>Pmin;不断重复S53直到不满足约束条件P>Pmin将二元变量CS置0,然后执行S56;S54:将二元变量CS置0;S55:从所有未处于最高健康状态等级的元件中选出维修效率E最高的元件,将其维修等级提高一级,以实现对目标解的更新,将更新后的目标解代入到所述选择性维修决策模型中,判断其是否满足约束条件P>Pmin;不断重复S55,直到满足约束条件P>Pmin将二元变量CS置1,然后执行S56;S56:计算当前目标解所对应的总体维修时间Tbest,并初始化模拟退火算法的初始温度Tp;S57:随机选取某一元件改变其维修等级,以实现目标解的更新;利用更新后的目标解和初始温度Tp计算更新后的目标解被接受的概率;若更新后的目标解被接受的概率在随机生成的数值范围内,则执行S58;若更新后的目标解被接受的概率不在随机生成的数值范围内,则执行S59;S58:将当前目标解作为最终各元件维修后的健康状态等级;S59:随机选取某一元件改变其维修等级,以实现目标解的更新,并将初始温度Tp降低到温度αw*Tp;其中,w表示S59执行的次数,w={1,2,3...};利用更新后的目标解和温度αw*Tp计算更新后的目标解被接受的概率;若更新后的目标解被接受的概率在随机生成的数值范围内,则执行S58;若更新后的目标解被接受的概率不在随机生成的数值范围内,则重复执行S59。
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