王正元, 劉衛(wèi)東, 景慧麗, 屈娜
(西安高技術(shù)研究所, 陜西 西安 710025)
一些導(dǎo)彈武器、雷達(dá)裝備在作戰(zhàn)使用前需要按照一定工序測(cè)試維護(hù),測(cè)試合格的武器裝備才能投入使用[1-3]。通常情況下,測(cè)試車間預(yù)設(shè)多條測(cè)試流水線,每1條流水線上從左至右預(yù)先布置了多個(gè)工位,任意1條流水線上最多同時(shí)容納一定數(shù)量的裝備接受測(cè)試,任意工位任意時(shí)刻最多對(duì)1臺(tái)裝備進(jìn)行測(cè)試,1臺(tái)裝備任意時(shí)刻最多在1個(gè)工位接受測(cè)試,所有裝備從測(cè)試車間入口到某一流水線按照固定工位順序接受測(cè)試,測(cè)試完后從出口離開(kāi)測(cè)試車間。戰(zhàn)時(shí)通常有多臺(tái)同類別不同型號(hào)的裝備進(jìn)入測(cè)試車間接受測(cè)試,為保障作戰(zhàn)任務(wù)順利進(jìn)行,要求全部裝備完成測(cè)試所需時(shí)間越短越好。確定裝備測(cè)試順序,使得測(cè)試任務(wù)完成時(shí)間最短的問(wèn)題就是一種裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題。
裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題實(shí)際上是一種并行任務(wù)調(diào)度問(wèn)題。在每1條流水線上,各臺(tái)裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題與同順序作業(yè)調(diào)度問(wèn)題(FSP)類似。由于1條流水線上同時(shí)只能容納一定數(shù)量的裝備接受測(cè)試,導(dǎo)致該問(wèn)題與FSP不同。此外,測(cè)試車間存在多條流水線,因而需要把待測(cè)試裝備分配給各條流水線。裝備測(cè)試調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)使得問(wèn)題精確求解變得較為困難,目前主要采用仿真方法[1]、Petri網(wǎng)[4]、計(jì)劃評(píng)審技術(shù)(PERT)[5]、分支定界法[6]、圖染色理論[7]以及智能優(yōu)化方法[8-16]計(jì)算調(diào)度方案,在計(jì)算過(guò)程中為簡(jiǎn)化問(wèn)題有時(shí)采用優(yōu)先權(quán)方法[1-3]。裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題中,各裝備測(cè)試順序是可調(diào)整的,相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是可調(diào)整的,因而可利用PERT方法計(jì)算完工時(shí)間;實(shí)際問(wèn)題求解過(guò)程中有一些規(guī)律可用于簡(jiǎn)化問(wèn)題求解,如問(wèn)題的下界、按照一定規(guī)律排列的待測(cè)試裝備分配方案等。本文針對(duì)一種特殊的裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,建立了數(shù)學(xué)模型,并提出了該問(wèn)題的啟發(fā)式求解方法。根據(jù)裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn),提出了單一流水線裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的下界算法,利用下界算法進(jìn)行各流水線待測(cè)試裝備初始分配,構(gòu)造了裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題的求解算法,較好地解決了裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題。
裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度的目的是為了在盡可能短的時(shí)間內(nèi)完成裝備測(cè)試任務(wù),因而可以選擇測(cè)試任務(wù)完成時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)。假設(shè)共有某類別m種不同型號(hào)裝備等待測(cè)試,型號(hào)i的裝備ni臺(tái),共有測(cè)試流水線h條。每臺(tái)裝備最多在n個(gè)工位完成測(cè)試,每個(gè)工位執(zhí)行一道工序,型號(hào)i的裝備在工位j上測(cè)試時(shí)間為tij. 安排在流水線u(u≤h)上測(cè)試的第k臺(tái)裝備型號(hào)為yku,流水線u上測(cè)試型號(hào)i的裝備xiu臺(tái),1條流水線上任意時(shí)刻最多a臺(tái)裝備處于測(cè)試狀態(tài),任意工位任何時(shí)刻最多只測(cè)試1臺(tái)裝備。為簡(jiǎn)單起見(jiàn),下面僅考慮a=2,a>2時(shí)可用類似方式得到相應(yīng)結(jié)論。裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題數(shù)學(xué)模型為
s.t.
dj+1(k,u)=
max{dj(k,u),dj+1(k-1,u)}+tykuj,k>1,
dj+1(1,u)=dj(1,u)+ty1uj,
d1(k,u)=d1+n(k-2,u),k>2d1(k,u)=d1+n(k-2,u),k>2,
d1(k,u)=0,k=1,2.
(1)
(2)
(3)
yku=1,2,…,m,
y1u≠y2u.
(4)
其中
約束條件(1)式確保1條流水線上最多2臺(tái)裝備處于測(cè)試狀態(tài),并且1個(gè)工位最多1臺(tái)裝備處于測(cè)試狀態(tài);約束條件(2)式使得在h條流水線上測(cè)試完各型號(hào)裝備;約束條件(3)式使得各型號(hào)待測(cè)試裝備都安排到第u條流水線;約束條件(4)式使得測(cè)試裝備型號(hào)在給定的型號(hào)范圍內(nèi)。
單一流水線u(u=1,2,…,h)上待測(cè)試裝備給定時(shí),各工位測(cè)試時(shí)間總和為
(5)
由于同一流水線上最多允許2臺(tái)裝備在不同工位上測(cè)試,任何時(shí)刻都有2臺(tái)裝備處于測(cè)試狀態(tài)時(shí),完成測(cè)試全部裝備的時(shí)間為T(mén)(u)/2. 實(shí)際上,測(cè)試裝備在1個(gè)工位測(cè)試結(jié)束后,后續(xù)測(cè)試裝備才能使用該工位,因而完成測(cè)試全部裝備的時(shí)間不小于T(u)/2. 此外,所有裝備都必須在最后1個(gè)工位上測(cè)試,不妨假設(shè)倒數(shù)第2臺(tái)裝備測(cè)試完后立即在工位n上測(cè)試最后1臺(tái)裝備,這樣完成測(cè)試任務(wù)時(shí)間最短。
定理1流水線u上,給定待測(cè)試各型號(hào)裝備數(shù)量xiu(i=1,2,…,m),型號(hào)i的裝備在工位j所需測(cè)試時(shí)間為tij,流水線同時(shí)容納2臺(tái)裝備進(jìn)行測(cè)試,任意時(shí)刻每個(gè)工位最多對(duì)1臺(tái)裝備進(jìn)行測(cè)試,則得到單一流水線裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的下界,即單一流水線上完成全部測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間的下界為
(6)
證明:假設(shè)流水線u上待測(cè)試裝備按照一定次序排放,奇數(shù)、偶數(shù)序號(hào)裝備測(cè)試完畢所需時(shí)間總和分別記為T(mén)o、Te,而各工位上測(cè)試全部裝備所需時(shí)間和為
則
To+Te=T(u).
不妨設(shè)最后1臺(tái)裝備序號(hào)為奇數(shù),記
tmin=min {tin|xiu>0,i=1,2,…,m},
則測(cè)試完成時(shí)間T滿足
T≥max {To-tmin,Te}+tmin≥
(To-tmin+Te)/2+tmin=
(To+tmin+Te)/2=
(T(u)+tmin)/2,
所以完成全部測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間的下界為
B(u)=(T(u)+min {tin|xiu>0,i=1,2,…,m})/2.
流水線上待測(cè)試裝備已排序時(shí),奇偶數(shù)序號(hào)裝備測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間分別為T(mén)o、Te,則下界B(u)為
(7)
給定流水線上待測(cè)試裝備時(shí),裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題就是一種排序問(wèn)題。利用問(wèn)題的領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)造啟發(fā)式方法,可以實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的快速求解。對(duì)于單一流水線上裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,啟發(fā)式求解方法步驟描述如下。
算法1單一流水線上裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題求解的啟發(fā)式方法。
步驟1輸入待測(cè)試各型裝備數(shù)量xiu(i≤m),輸入各型號(hào)裝備在各工位上測(cè)試時(shí)間tij(1≤j≤n),計(jì)算流水線u上待測(cè)試的裝備總量為
步驟2首先將裝備測(cè)試序號(hào)分成兩個(gè)子集,相應(yīng)裝備在流水線上奇數(shù)或偶數(shù)序號(hào)測(cè)試。
步驟4改變當(dāng)前解中裝備的測(cè)試順序,得到解Y.
步驟5計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值f(u),如果f(u) 步驟6改變兩個(gè)子集的組成,按(7)式計(jì)算測(cè)試時(shí)間下界B(u),若B(u) 步驟7比較不同子集劃分方式對(duì)應(yīng)近似解的目標(biāo)函數(shù)值,選擇最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值對(duì)應(yīng)近似解為裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的解。 求解過(guò)程通常從最均衡的子集開(kāi)始,即優(yōu)先考慮下界最小的情形。計(jì)算得到測(cè)試調(diào)度初始方案以后,再考慮下界略大的子集情形。一旦某種子集對(duì)應(yīng)下界高于已得到調(diào)度方案目標(biāo)值,則可以結(jié)束計(jì)算。由于使用了(7)式計(jì)算測(cè)試時(shí)間下界,可以很快確定有些情況不能得到最優(yōu)解,從而簡(jiǎn)化了問(wèn)題求解過(guò)程。 裝備測(cè)試任務(wù)在多條測(cè)試流水線上進(jìn)行時(shí),首先需要進(jìn)行待測(cè)試裝備在不同流水線上的分配。實(shí)際問(wèn)題求解過(guò)程中,通常需要對(duì)多流水線待測(cè)試裝備進(jìn)行多次重分配,每次分配都是圍繞一個(gè)基準(zhǔn)方案展開(kāi)。基準(zhǔn)方案中,各流水線上分配的測(cè)試任務(wù)量盡可能靠近,即每條流水線上各工位完成測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間之和與各流水線上平均測(cè)試任務(wù)量A的誤差平方和最小。由于 是常量,選擇多流水線待測(cè)試裝備初始分配模型為 模型求解步驟描述如下。 算法2多流水線待測(cè)試裝備初始分配模型求解方法。 步驟1輸入待測(cè)試各型裝備數(shù)量ni(1≤i≤m),在各工位測(cè)試時(shí)間tij(1≤j≤n)。 步驟2將各型號(hào)待測(cè)試裝備按照每臺(tái)裝備所需測(cè)試時(shí)間由大到小依次分配到各流水線,已分配測(cè)試任務(wù)量最小的流水線優(yōu)先分配任務(wù),直到全部待測(cè)試裝備分配完畢。 步驟3計(jì)算各流水線分配測(cè)試任務(wù)總量,調(diào)整承擔(dān)測(cè)試任務(wù)量最大、最小流水線的裝備測(cè)試任務(wù),直到不能調(diào)整。 對(duì)于實(shí)際問(wèn)題,依據(jù)各流水線待測(cè)試裝備分配結(jié)果進(jìn)一步求解裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,計(jì)算結(jié)果與問(wèn)題的下界偏差較大。為了進(jìn)一步降低完成測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間,需要對(duì)分配給各流水線的待測(cè)試裝備進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整時(shí)主要圍繞初始分配模型的解展開(kāi),在目標(biāo)函數(shù)值變化不大的范圍內(nèi)尋找可進(jìn)一步降低完成測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間的解。 裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題求解過(guò)程較為復(fù)雜,可以把它分解為多個(gè)子問(wèn)題迭代求解得到問(wèn)題的解。問(wèn)題求解步驟描述如下。 算法3裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題求解的啟發(fā)式方法。 步驟1輸入流水線數(shù)量h、工位數(shù)n、裝備型號(hào)數(shù)m,各型號(hào)裝備數(shù)量ni(1≤i≤m),型號(hào)i裝備在工位上測(cè)試所需時(shí)間tij(1≤j≤n)。 步驟2使用算法2計(jì)算各流水線待測(cè)試裝備初始分配方案。 步驟3使用算法1計(jì)算各流水線裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案,得到這時(shí)裝備測(cè)試任務(wù)完成所需時(shí)間為 步驟4改變各流水線待測(cè)試裝備分配方案,使用下界算法計(jì)算各流水線裝備測(cè)試任務(wù)完成所需時(shí)間的下界B(u). 步驟5選擇滿足Tf>max {B(u)|1≤u≤h}的待測(cè)試裝備分配方案。 步驟6使用算法1計(jì)算各流水線裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案,得到這種情況下裝備測(cè)試任務(wù)完成所需時(shí)間T′f. 步驟7如果T′f 步驟8輸出計(jì)算結(jié)果,退出計(jì)算。 現(xiàn)有2條流水線,每條流水線上有7個(gè)工位,需要測(cè)試交付使用的裝備數(shù)量及其在各工位上測(cè)試所需時(shí)間如表1所示。 每條流水線上最多容納2臺(tái)裝備同時(shí)測(cè)試,任意時(shí)刻每個(gè)工位最多測(cè)試1臺(tái)設(shè)備,每臺(tái)裝備均從工位1開(kāi)始測(cè)試(時(shí)間為0時(shí)不需要測(cè)試),到工位7上測(cè)試完畢后離開(kāi)測(cè)試流水線。確定甲、乙、丙3型裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案,使得測(cè)試任務(wù)完成時(shí)間盡可能短。 表1 待測(cè)試裝備數(shù)量及其在各工位測(cè)試時(shí)間 為了計(jì)算較好的裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度初始方案,采用算法2求得2條流水線上待測(cè)試裝備初始分配方案,裝備初始分配方案為型號(hào)甲、乙、丙的裝備數(shù)量相同,即2條流水線上各有5臺(tái)甲型裝備、5臺(tái)乙型裝備和10臺(tái)丙型裝備。使用算法1求解裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案如表2所示,2條流水線上任務(wù)調(diào)度方案相同,完成測(cè)試時(shí)間為635 s. 表2 裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度初始方案 對(duì)于單一流水線上裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度,給定20臺(tái)待測(cè)試裝備時(shí)共涉及36種情況,求解時(shí)只需考慮6種情形(下界不超過(guò)635 s),計(jì)算量大大減少。利用定理1,得到這種情況下裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題下界為624 s,與當(dāng)前解對(duì)應(yīng)目標(biāo)函數(shù)值635 s有一定差距。按照算法3,改變2條流水線上待測(cè)試裝備分配方案,不考慮下界大于635 s的分配方案,選擇滿足條件的新分配方案如表3所示。 表3 2條流水線上待測(cè)試裝備分配方案 使用算法1計(jì)算新分配方案下裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案,結(jié)果如表4所示。 待測(cè)試裝備新分配方案中,流水線1承擔(dān)測(cè)試任務(wù)量1 248 s,完成測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間下界628 s,測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案對(duì)應(yīng)完成測(cè)試時(shí)間632 s;流水線2承擔(dān)測(cè)試任務(wù)量1 232 s,完成測(cè)試任務(wù)所需時(shí)間下界620 s,測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案對(duì)應(yīng)完成測(cè)試時(shí)間624 s. 因而,完成全部測(cè)試任務(wù)只需632 s,比初始方案縮短3 s. 表4 調(diào)整后裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度方案 求解過(guò)程中,利用對(duì)問(wèn)題自身的認(rèn)識(shí),從任務(wù)量最均衡時(shí)特殊初始解出發(fā)得到較好的近似解,進(jìn)一步利用給定待測(cè)試裝備分配方案下測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的下界與當(dāng)前最優(yōu)解目標(biāo)函數(shù)值比較,可以預(yù)先排除一些分配方案,從而可以減少計(jì)算量,提高問(wèn)題求解效率。如例中,按照算法3,改變測(cè)試任務(wù)量分配時(shí),總計(jì)1 271種情形,只需考慮11種(2條軌道中最大測(cè)試任務(wù)量介于1 240 s與1 253 s之間),這樣,大大降低了問(wèn)題求解計(jì)算量。 裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題是一類較為復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題,本文結(jié)合裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)構(gòu)造了問(wèn)題求解的系列算法,提出了這類問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)值的一種下界,并將問(wèn)題求解過(guò)程分解為各流水線待測(cè)試裝備分配和給定流水線上待測(cè)試裝備時(shí)測(cè)試任務(wù)調(diào)度。 裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題分解成2個(gè)子問(wèn)題求解的方式大大降低了問(wèn)題求解的難度,計(jì)算結(jié)果非常接近最優(yōu)解,甚至就是最優(yōu)解,這說(shuō)明本文方法是解決裝備測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的一種有效方法。 ) [1] 畢義明, 楊寶珍, 楊萍,等. 導(dǎo)彈批量測(cè)試仿真研究[J]. 火力與指揮控制, 2003, 28(5): 98-100. BI Yi-ming, YANG Bao-zhen, YANG Ping, et al. Simulation study on missile batch testing problem[J]. Fire Control & Command Control, 2003, 28(5): 98-100.(in Chinese) [2] 趙鑫, 肖明清, 夏銳. 基于綜合優(yōu)先級(jí)的并行測(cè)試調(diào)度算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制, 2007, 15(4): 423-425. ZHAO Xin, XIAO Ming-qing, XIA Rui. Parallel test scheduling algorithm based on integrated priority and its implementation[J]. Computer Measurement & Control, 2007, 15(4): 423-425.(in Chinese) [3] 丁超,唐力偉,鄧士杰. 基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的測(cè)試任務(wù)搶占調(diào)度算法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2016, 38(9): 2080-2085. DING Chao, TANG Li-wei, DENG Shi-jie. Test task preemptive scheduling algorithm based on dynamic priority[J]. System Engineering and Electronics, 2016, 38(9): 2080-2085.(in Chinese) [4] 周強(qiáng),司豐煒, 修言彬. Petri網(wǎng)結(jié)合Dijkstra算法的并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度方法研究[J]. 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào), 2015 (6):920-927. ZHOU Qiang, SI Feng-wei, XIU Yan-bin. Research on the parallel test task scheduling method with Petri nets and Dijkstra algorithm[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation, 2015(6):920-927.(in Chinese) [5] 胡海生, 張鐸, 李明雨. 基于PERT技術(shù)的導(dǎo)彈批量測(cè)試流程仿真研究[J]. 彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào), 2008, 28(1): 39-42. HU Hai-sheng, ZHANG Duo, LI Ming-yu. Study of missile batch testing process simulation based on PERT[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2008, 28(1): 39-42.(in Chinese) [6] 路輝, 李昕. 一種基于分支定界的串行測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法[J]. 航空學(xué)報(bào), 2008, 29(1): 131-135. LU Hui, LI Xin. A kind of scheduling algorithm for serial test tasks based on branch and bound algorithm[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2008, 29(1): 131-135.(in Chinese) [7] 李昕, 沈士團(tuán), 路輝. 基于圖染色理論的并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 33(9): 1068-1071. LI Xin, SHEN Shi-tuan, LU Hui. Algorithm of tasks scheduling in parallel test based on graph coloring theory[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2007, 33(9): 1068-1071.(in Chinese) [8] 秦勇, 梁旭. 基于混合遺傳算法的并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度研究[J]. 國(guó)外電子測(cè)量技術(shù), 2016, 35(9): 72-75. QIN Yong, LIANG XU. Research on hybrid genetic algorithm for parallel test task scheduling[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2016, 35(9): 72-75.(in Chinese) [9] 陳利安, 肖明清, 高峰,等. 人工蜂群算法在并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度中的應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制, 2012, 20(6): 1470-1472. CHEN Li-an, XIAO Ming-qing, GAO Feng, et al. Artificial bee colony algorithm for parallel test tasks scheduling[J]. Computer Measurement & Control, 2012, 20(6): 1470-1472.(in Chinese) [10] 付新華, 肖明清, 劉萬(wàn)俊,等. 一種新的并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法[J]. 航空學(xué)報(bào), 2009, 30(12): 2363-2370. FU Xin-hua, XIAO Ming-qing, LIU WAN-jun, et al. A novel algorithm for parallel test task scheduling[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2009, 30(12): 2363-2370.(in Chinese) [11] 夏克寒, 牟建華, 暴飛虎,等. 導(dǎo)彈測(cè)試流程優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù), 2012(2): 43-46. XIA Ke-han, MOU Jian-hua, BAO Fei-hu, et al. Design and implementation of missile test process optimizing system [J].Missiles and Space Vehicles,2012(2):43-46.(in Chinese) [12] Lu H, Wang X, Liu J. Constraint handling technique in test task scheduling problem[J]. Information Technology Journal, 2014, 13(8):1495-1504. [13] Addition I. Chaotic Multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition for test task scheduling problem[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2014(4):11-18. [14] Lu H, Zhu Z, Wang X, et al. A variable neighborhood MOEA/D for multiobjective test task scheduling problem[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2014(3):1-14. [15] Lu H, Niu R, Liu J, et al. A chaotic non-dominated sorting genetic algorithm for the multi-objective automatic test task scheduling problem[J]. Applied Soft Computing, 2013, 13(5):2790-2802. [16] Lu H, ZHANG M M. Non-integrated algorithm based on EDA and Tabu search for test task scheduling problem[C]∥Proceedings of 2015 IEEE AUTOTESTCON. National Harbor, MD, US:IEEE,2015: 261-268.4 多流水線待測(cè)試裝備分配方法
5 裝備并行測(cè)試任務(wù)調(diào)度問(wèn)題求解的啟發(fā)式方法
6 實(shí)例分析
7 結(jié)論