基于遗传蚁群算法的并行测试任务调度与资源配置

• 作者: 方甲永 肖明清 谢娟
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 并行测试 遗传蚁群融合算法 成本效率 多UUT 资源配置 任务调度
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 343-349
• 页数: 7页
• 分类号: TP202
• 字数: 6060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2009.04.012

摘要

针对多UUT(Unit Under Test)并行测试任务调度与资源配置问题,提出了一种遗传蚁群融合算法.应用遗传蚁群融合算法能快速、准确地寻找到具有最大成本效率的多UUT并行测试资源配置和任务序列.建立了多UUT并行测试任务资源描述的数学模型,分析了多UUT测控资源合并的条件,得出最短并行测试时间基础上的最少资源需求,给出了成本效率的定义,设计了一种满足多UUT并行测试任务调度的基因编码方法和路径选择方案.算法初期利用遗传算法的快速收敛性,为蚁群算法提供初始信息素分布,蚁群算法采用双向收敛的信息素反馈方式,避免了对参数的依赖,减少了局部收敛性,加快了收敛速度.实例表明,该算法能很好地解决多UUT任务资源最优调度与配置问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学工程学院	222	1568	18.0	30.0
2	方甲永	空军工程大学工程学院	19	110	7.0	9.0
3	谢娟	空军工程大学工程学院	1	7	1.0	1.0