[发明专利]基于遗传算法的企业过程模型多目标参数优化方法

摘要

一种企业工程与信息技术领域的基于遗传算法的多目标企业过程模型参数优化方法。在企业过程模型参数优化领域，大多数优化方法均使用对策权衡原理对各子目标组合成一个单目标来处理优化目标，在综合评价过程方面存在一定缺陷的问题。本发明主要针对源产品产生速率、各类资源的总数、各个活动的持续时间与所需资源的配置方案以及可供选择的资源调度策略等多类优化参数，综合评价运行时间、运行成本、最终产品产量、资源利用率、队列长度等多项指标。本发明采用多层次划分问题空间的方法来处理各类优化参数之间的组合约束关系，不仅增加了优化参数选择的灵活性，避免了优化时对无效参数组合方案的分析计算，而且有助于保持群体的多样性。

主权项

1.一种基于遗传算法的多目标企业过程模型参数优化方法，其特征在于它通过如下步骤实现：(01)根据需求提取企业过程模型中的优化参数，针对优化参数的类别将问题空间进行划分，使得每类优化参数对应一层问题空间；(02)根据优化需求以及企业过程模型类别确定各优化子目标，涉及运行时间、运行成本、最终产品产量、资源利用率、队列长度等，由决策人员根据偏好设定各指标的权重以及解集大小M；(03)按照问题空间划分层次执行分层遗传算法进行寻优；(11)寻优结束，输出优化优化解集。