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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度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：CN120336197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510819953.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法是由刘思齐;秦亮;王江山;聂新华;刘鲁钰设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法，属于调度方法技术领域。针对目前装备型号的不断增多，装备测试任务的数量和复杂度明显增加，传统的测试方法测试时间长且资源利用率低，不能满足现阶段装备测试需要，提供一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法，该方法能够明显缩短测试时间、提高资源利用率，包括以下步骤：步骤1、采用数学方法描述装备并行测试任务调度模型；步骤2、确定测试任务在测试时序和资源上存在的约束关系以及测试任务和测试资源之间满足的约束条件；步骤3、确定测试时间和资源利用均衡度对应的适应度函数，设计总体适应度函数；步骤4、对适应度函数进行求解。

本发明授权一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种多目标装备分布式测试系统并行测试任务调度方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、采用数学方法描述装备并行测试任务调度模型； 所述装备并行测试任务调度模型包括测试任务集合、测试资源的集合、任务资源关联矩阵、任务约束矩阵、任务时间集、任务方案集、任务调度序列； 步骤2、确定步骤1中并行测试任务调度模型中测试任务在测试时序和资源上存在的约束关系以及测试任务和测试资源之间满足的约束条件； 步骤3、确定测试时间和资源利用均衡度对应的适应度函数，并衡量两个优化目标的重要程度，设计总体适应度函数； 步骤4、对步骤3的适应度函数进行求解，采用改进灰狼优化算法MIGWO进行求解，具体包括以下步骤： 步骤4.1、初始参数设置：初始化种群，根据步骤1中的任务约束矩阵，任务资源关联矩阵，随机生成符合条件的任务调度序列； 步骤4.2、初始种群分化：将步骤4.1中的初始种群根据和两个适应度函数分成两个数量相同的初始子种群，两个初始子种群根据适应度函数和分别开展独立进化； 步骤4.3、更新步骤4.2中两个初始子种群中的个体：分别计算步骤4.2中的两个初始子种群个体的适应度值，根据适应度值大小进行排序，选择出每个子种群适应度值前三的个体作为、、狼，将剩余个体按照当前适应度值进行排序，划分出三个数量大致相同的区间； 适应度值低的区间内个体和适应度值第一的个体进行PBX交叉；适应度值中间的区间内个体与适应度值第二的个体进行PBX交叉，适应度值高的区间内个体与适应度值第三的个体进行PBX交叉；对生成的新个体进行检查，将重复的任务删除，将没有测试的任务重新插入未占用资源中，使新个体满足任务调度序列要求；适应度前三的个体作为精英个体，保留到下一次循环当中； 步骤4.4、领域搜索：将步骤4.3中两个种群中更新的个体进行合并，合并后新种群的每个个体都生成一个[0,1]之间的随机数，与值进行比较，值也是在[0,1]之间随机生成的数字，如果大于值就进行第一种邻域结构搜索，如果小于值就进行第二种邻域结构搜索，计算执行邻域搜索后的新个体与种群中原个体的总体适应度值，保留总体适应度值高的个体，检查是否达到最大循环次数，如果达到，跳转到步骤4.6，否则，跳转到步骤4.5； 步骤4.5、精英合并：将完成邻域搜索后的种群根据两个适应度函数分成两个数量相同新种群，两个新种群个体分别和步骤4.3中保留的适应度值前3的精英个体进行合并，转到步骤4.3进行下一次循环； 步骤4.6、确定最优结果：停止循环，计算邻域搜索后所有个体的总体适应度值，选择总体适应度值最高的个体作为最终优化结果，记录并保存该个体的适应度值和任务调度序列。

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