【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及可靠性分配，尤其涉及一種基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法、計算機程序產品及終端。
技術介紹
1、當系統的可靠性目標確定后，將定量的系統可靠度指標合理的分配給各組成單元的過程即為可靠性分配。可靠性分配適用于多種類型系統，包括軍工行業中航母工程、殲十工程等涉及的系統、民用領域中飛機、高鐵、高端制造業等涉及的系統、多階段任務系統、軟件系統、集群系統等。可靠性分配是可靠性設計的重要內容，分配的合理性將直接影響系統的可靠性水平。除系統的可靠度目標外，可靠性分配往往還受其他多種因素的制約，如產品的可靠性提升成本、復雜程度、技術水平、工作時間、環境條件、重要性等等。工程實踐中常用agree分配法、評分分配法等方法進行可靠性分配，可以綜合考慮不同的約束條件。但可靠性分配是一個重復迭代的過程，即一個不斷“尋優”的過程。當待分配系統較為復雜時，其可靠性模型往往表現為網絡模型，而不是簡單的串聯、并聯、表決或旁聯可靠性模型。運用傳統可靠性分配方法會產生極大的工作量，甚至無法實施，且無法保證得到一個足夠優的分配方案。因此，遺傳算法等優化方法被嘗試用于復雜系統的可靠性分配，在自主尋優的過程中，得到相對最優的可靠性分配方案。但工程實踐中的可靠性分配本質上是一個多目標的優化過程，現有基于優化方法的可靠性分配方法多使用基于加權的方式將多個目標融合為一個成本函數，這種方式對解的刻畫不夠精細，且成本函數的設計也是一個難題。此外，有研究表明，種群結構對優化算法的性能有顯著影響，而當前基于多目標進化算法進行復雜系統可靠性分配的相關技術未曾考慮到這一點
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服現有技術的問題，提供了一種基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法、計算機程序產品及終端。
2、本專利技術的目的是通過以下技術方案實現：一種基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，該方法包括以下步驟：
3、根據系統組成單元的連接關系，建立系統的網絡模型；
4、采用最小路集法或最小割集法確定系統可靠度函數；
5、確定系統各組成單元的可靠性成本；
6、確定系統各組成單元約束條件，包括重要度、復雜程度、技術水平、工作時間、環境條件；
7、確定系統可靠性分配的多目標優化模型，多目標優化模型的優化目標為最小化系統可靠度分配值與可靠度指標之差、系統可靠性分配產生的總成本；
8、基于網絡化協同多目標優化算法進行可靠度分配，包括以下子步驟：
9、定義編碼形式、交叉算子、變異算子；
10、種群進化網絡建模：針對種群中的個體，若個體indi和個體indj交叉產生新個體indl，則分別從indi和indj連接有向邊至indl；若個體indi變異產生新個體indl，則從indi連接有向邊至indl，在每輪進化中重復上述新個體有向邊連接操作，建立種群進化網絡，并基于種群進化網絡計算每一代種群所有個體的出度；
11、通過最小化系統可靠度分配值與可靠度指標之差、系統可靠性分配產生的總成本以及所有個體的出度設計適應度函數；
12、設計遺忘機制：當種群相似度大于給定的相似度閾值時，基于帕累托最優理論選出當前種群中質量低于質量閾值的個體進行遺忘；同時，采用隨機生成的方式，在滿足多目標優化模型約束的條件下，重新生產種群以保持種群規模，繼續參與下一輪進化；
13、結合多目標優化算法進行可靠度分配，在進化結束后最終種群作為最優解輸出，得到系統的可靠度分配結果。
14、在一示例中，所述系統的網絡模型為g(v,e)，其中g表示網絡模型圖；v表示組成單元的集合，作為網絡模型的邊，且有v＝{v1,v2,…,vn}，vn表示第n個組成單元，n為組成單元的數量；e表示網絡模型的節點的集合，且有e＝{e1,e2,…,em}，em表示第m個節點，m為節點的數量。
15、在一示例中，所述系統可靠度函數為：
16、
17、其中，表示系統第i個組成單元的可靠度，i,n表示組成單元的序號標簽；rs為系統可靠度。
18、在一示例中，確定系統各組成單元約束條件，包括：
19、根據每一個節點出現頻率確定各組成單元的重要度，出現頻率越高，重要度越高；
20、采用專家評分法確定各組成單元的復雜程度、技術水平、工作時間、環境條件。
21、在一示例中，所述多目標優化模型為：
22、
23、
24、
25、其中，v-min表示優化目標為最小化；fr(x)為系統可靠度分配值與可靠度指標之差；fcost(x)為系統可靠性分配產生的總成本；s.t.表示分配的約束條件；vi表示第i個組成單元；vn表示第n個組成單元；表示重要度；表示復雜程度；表示技術水平；表示工作時間；表示環境條件；分別表示組成單元vi的可靠度上下限；rsassign表示系統可靠度分配值；rstarget表示系統可靠度指標要求；表示第i個組成單元的成本。
26、在一示例中，定義編碼形式，包括：
27、采用實數編碼，每個實數代表一個組成單元的可靠度分配值，且單個組成單元的可靠度分配值為個體indi的一個基因；
28、定義交叉算子，包括：
29、選定兩個個體indi和indj，定義交叉概率為rc；隨機選擇indi中的n×rc個基因替換indj中的對應位置的基因，產生新個體indk；若交叉操作使得基因不滿足多目標優化模型的約束，終止此次交叉；
30、定義變異算子，包括：
31、針對任意個體indi，定義變異概率為rm，隨機選擇其中的n×rm個基因進行隨機變異，若變異操作使得基因不滿足多目標優化模型的約束，終止此次變異。
32、在一示例中，所述適應度函數ffitness表達式為：
33、ffitness＝min[fr(x),fcost(x),foutdeg(x)]
34、
35、其中，fr(x)為系統可靠度分配值與可靠度指標之差；fcost(x)為系統可靠性分配產生的總成本；表示個體的出度，出度為個體的出邊數量之和；foutdeg(x)表示個體的出度的倒數。
36、在一示例中，所述種群相似度indsimpop的計算表達式為：
37、
38、其中，indsimi,j表示每一代種群個體間的相似度；k表示種群規模；indi表示種群中第i個個體；indj表示種群中第j個個體；表示匹配系數。
39、需要進一步說明的是，上述各示例對應的技術特征可以相互組合或替換構成新的技術方案。
40、本專利技術還包括一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述任一示例或多個示例組合形成的所述基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法的步驟。
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【技術保護點】
1.基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述系統的網絡模型為G(V,E)，其中G表示網絡模型圖；V表示組成單元的集合，作為網絡模型的邊，且有V＝{v1,v2,…,vn}，vn表示第n個組成單元，n為組成單元的序號標簽；E表示網絡模型的節點的集合，且有E＝{e1,e2,…,em}，em表示第m個節點，m為節點的數量。
3.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述系統可靠度函數為：
4.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，確定系統各組成單元約束條件，包括：
5.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述多目標優化模型為：
6.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，
7.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述適應度函數ffitness
8.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述種群相似度IndSimpop的計算表達式為：
9.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-8任一項所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法的步驟。
10.一種終端，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的計算機指令，其特征在于，所述處理器運行所述計算機指令時執行權利要求1-8任意一項所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述系統的網絡模型為g(v,e)，其中g表示網絡模型圖；v表示組成單元的集合，作為網絡模型的邊，且有v＝{v1,v2,…,vn}，vn表示第n個組成單元，n為組成單元的序號標簽；e表示網絡模型的節點的集合，且有e＝{e1,e2,…,em}，em表示第m個節點，m為節點的數量。
3.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述系統可靠度函數為：
4.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，確定系統各組成單元約束條件，包括：
5.根據權利要求1所述的基于網絡化協同優化的系統可靠性分配方法，其特征在于，所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：茍曉冬，鄭照明月，張翱，楊海濤，王承光，張平平，劉焱，鄧新蘊，陳怡宇，張研，霍憶辛，
申請(專利權)人：四川航天系統工程研究所，
類型：發明
國別省市：
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