摘要：当前，航天发射建设规模不断扩大，建设多个测试发射的设备设施后，发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成，由于型号差异，某些测试区域可以共用，某些不能共用，且同一测试区域能够容纳的运载火箭有限（通常仅能容纳1枚），在这些约束条件下，如何在尽可能短的时间内完成多任务并行的计划安排是必须解决的重要问题。通过对国内外相关问题研究的分析，梳理了2000年以来国内航天发射场测试发射工艺流程设计和优化的方法，现行的“双代号网络计划图”难以适应多任务并行规划需要，关键路径法、价值链分析法等缺乏定量分析能力。结合国内航天发射场规划问题的难点，采用遗传算法，通过双层编码方式，根据并行任务数量确定种群规模和迭代次数，以航天发射场任务规划的目标函数作为算法适应度计算函数。经过算例验证，可以得到可供工程应用的多任务并行规划较为优化的方案，求解5枚火箭任务并行规划方案用时小于1分钟，较传统手工绘制双代号网络计划图的方式效率大幅提升。本方法具有一定的通用性和扩展性，可以根据不同火箭任务的流程对编码方法进行设置和细化，从而提高算法的实用性。
文章目录
0 引言
1 研究难点与求解思路
2 并行任务规划问题的遗传算法建模
2.1 多任务并行规划的数学描述
2.2 编码、解码与适应度函数
2.3 初始化与选择
2.4 交叉与变异
2.5 结果输出
3 算例验证与分析
3.1 算例验证
3.2 任务并行规划方法对比分析
3.3 算法拓展
4 结论
