发明内容
本发明为解决现有的测试调度方法无法满足北斗测试云平台的待测产品数量大种类多,导致某些仪器一直空闲状态,仪器利用率低,或者是某些仪器测试任务拥堵的技术缺陷,提供了一种北斗测试云平台的仪器优先调度评价方法。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种北斗测试云平台的仪器优先调度评价方法,包括以下步骤:
S1:获取测试仪器的故障率、北斗待测产品的送检成本、测试仪器的任务匹配度、测试仪器的损耗度和测试仪器的空闲情况;
S2:根据故障率、送检成本、任务匹配度、损耗度和空闲情况,计算测试仪器的优先调度评价值。
上述方案中,计算测试仪器与任务的匹配程度,从而选择任务匹配度较高的仪器,可以提高测试的效率;计算了北斗待测产品送往测试仪器所在机构的所需成本,能够选择一种优选方案,节约测试的成本;对于测试仪器的空闲情况也进行了评价,可以较好地利用空闲的测试仪器,提高仪器利用率,防止测试任务拥堵,通过计算测试仪器的优先调度评价值,可以为北斗测试云平台中的仪器调度提供综合性的评价指标,能够提高测试仪器资源利用率,实现高效的北斗产品测试。
优选的,在步骤S1中,根据公式
计算测试仪器的故障率,P为测试仪器的故障率;Down
i为某型号测试仪器一个自然年内故障停机时间;Load
i为仪器一个自然年内的负载时间;i表示第i台仪器,i=1,2,...,I,I为测试仪器的总数量。
优选的,在步骤S1中,根据公式
计算待测产品的送检成本;其中,X
2为送检成本;A
c为平均单位距离运输成本,d为待测产品到测试仪器所在的检测机构的距离,f
c为运输固定成本,
为时间惩罚因子。
优选的,在步骤S3中,包括以下步骤:
S31:根据测试仪器的校准日期、任务的期望开始日期及任务的预计时长,获取仪器时间冗余系数;
S32:根据测试任务要求,获取任务复杂度;
S33:计算测试仪器的任务匹配度;。
优选的,在步骤S31中,根据公式Δt=Dc-De计算时间间隔,对比tw从而判断测试任务的时间充裕程度,计算时间冗余系数Rt;其中,Dc为测试仪器的校准日期,De为任务的期望开始日期,tw为测试仪器完成任务预计所需的时间;
在步骤S32中,根据公式
计算任务复杂度;其中,Tc为任务复杂度系数;Csoft和Cper为测试类型判断系数,北斗仪器测试任务当涉及到相应的测试类型时系数为1,否则为0,Qt为软件测试类型的数量;Gt为软件测试级别系数;α为根据软件测试条件的完备程度而定的惩罚因子;Ib为基本指标系数,Is为任务中所需测试的特殊性能指标的数量,W和WL分别为有线和无线测试判断系数;β为无线测试下,根据微波暗室充足情况而定的惩罚因子;
在步骤S33中,根据公式
计算测试仪器的任务匹配度;其中X
3为任务匹配度,t
w为测试仪器完成任务预计所需的时间。
优选的,在步骤S1中,包括以下步骤:S41:根据测试仪器的使用环境数据,获取环境系数;S42:根据公式
计算测试仪器的损耗度。
优选的,在步骤S41中,根据公式
Ne=ε(T-18)×ε(28-T)+ε(H-30)×ε(75-H)+n1+n2+1
计算环境系数;其中,Ne为环境系数,T为当前测试仪器所处环境的温度;H为当前测试仪器所处环境的湿度;当空气质量满足合格条件时,n1为1,否则为0;仪器接地情况满足合格条件时,n2为1,否则为0;ε()为阶跃函数;
在步骤S42中,X4为测试仪器的损耗度,Zy为测试仪器的折旧年限,Uy为仪器已投入使用的年数,η为损耗因子,tw为测试仪器完成任务预计所需的时间。
优选的,在步骤S1中,根据公式
计算测试仪器的空闲度系数,构建空闲度系数矩阵L=[L
1,L
2,…,L
i];其中,k
i为测试仪器当前任务已进行的时长,h
i为测试仪器正在执行的任务预计的所需时长;i表示第i台仪器,i=1,2,...,I,I为测试仪器的总数量。
优选的,在步骤S2中,包括以下步骤:
S61:对故障率、送检成本、任务匹配度、损耗度和空闲情况的特征指标作一致化处理,将里面的极小型指标转换为极大型指标;
S62:对极大型指标值进行无量纲化处理;
S63:根据特征指标的重要性,对各指标由大到小进行排序,获取排序后相邻指标间的重要程度之比;
S64:计算指标顺序中指标的初始权重,根据各指标在排序中的位置,获取其所对应的初始权重;
S65:计算各项指标对应的原始贡献率;
S66:由原始贡献率大小对指标再次进行排序,获取排序后相邻指标间的相对贡献程度之比;
S67:计算最终贡献率的最优解;
S68:计算指标顺序中出指标的最终权重,根据各指标在排序中的位置,获取其所对应的最终权重;
S69:计算每台测试仪器的初始评价值,获取评价值矩阵;
S610:根据评价值矩阵,计算测试仪器的优先调度评价值。
测试仪器的特征指标为S1-S5中获取的故障率X1、送检成本X2、任务匹配度X3、仪器的损耗度X4;
优选的,在步骤S61中,根据公式
对特征指标作一致化处理,将极小型指标转换为极大型指标,i表示第i台仪器,i=1,2,...,I,I为测试仪器的总数量;j表示第j项指标,j=1,2,...,J,J为特征指标的总数量;x
ij为第i台仪器的第j项指标的数值,
为第j项指标中的最大值,x′
ij为一致化处理后的特征指标数值;极小型指标为数值越小表示越好的指标,极大型指标为数值越大表示越好的指标;
在步骤S62中,根据公式
对一致化处理后的特征指标数值进行无量纲化处理;
为第i台仪器的所有特征指标中的最大值,x′
ij中的最大值,
为x′
ij第i台仪器的所有特征指标中的最大值,x″
ij为无量纲化后的指标数值;
在步骤S63中,根据特征指标的重要程度,对故障率X1、送检成本X2、任务匹配度X3、损耗度X4和空闲情况Li的指标由大到小进行排序,获取排序的指标X′k;根据赋值表,获取排序后相邻指标X′k-1与X′k间的重要程度之比;其中,k表示排序后指标顺序中的第k项,k=2,3,...,K,K为特征指标的总数量,X′k为按照重要程度排序后的第k项指标;rk为比值;
在步骤S64中,根据公式
和
计算指标顺序中指标的初始权重w′
k,根据各指标在排序中的位置,获取其所对应的初始权重w
j,其中,q=k,...,K;w′
k为指标顺序中的第k项指标的初始权重,w
j为特征指标的初始权重;
在步骤S65中,根据公式
计算各项指标对应的原始贡献率;其中,l
j为所有测试仪器的第j项指标之和,
x″
ij为无量纲化后的指标数值;w
j为特征指标的初始权重;
在步骤S66中,由原始贡献率c′j大小对特征指标Xj进行排序,获取排序的指标X″k;根据赋值表,获取排序后相邻指标X″k-1与X″k间的相对贡献程度之比r′k,其中,k表示排序后指标顺序中的第k项,k=2,3,...,K,K为特征指标的总数量;X″k为按照原始贡献率大小排序后的第k项指标;r′k为比值;
在步骤S67中,根据公式
和公式
计算最终贡献率的最优解;其中公式满足以下条件:c″
k-1-c″
kr′
k≤0,c″
k-c″
k-1≤0,c″
1-1.8c″
K≤0,
c″
k表示排序后指标顺序中的第k项指标的最终贡献率;
在步骤S68中,根据公式
和
计算指标顺序中出指标的最终权重w″
k,根据各指标在S66中排序的位置,获取其所对应的最终权重
其中,w″
k为S66的指标顺序中的第k项指标的最终权重,
为特征指标的最终权重;
在步骤S69中,根据公式
计算每台测试仪器的初始评价值,获取评价值矩阵V=[V
1,V
2,…,V
i];
在步骤S610中,根据公式Ce=L·V=[L1×V1,L2×V2,…,Li×Vi],计算测试仪器的优先调度评价值,其中,L为空闲度系数矩阵,V为评价值矩阵。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提供的一种北斗测试云平台的仪器优先调度评价方法,计算测试仪器与任务的匹配程度,从而选择任务匹配度较高的仪器,可以提高测试的效率;计算了北斗待测产品送往测试仪器所在机构的所需成本,能够选择一种优选方案,节约测试的成本;对于测试仪器的空闲情况也进行了评价,可以较好地利用空闲的测试仪器,提高仪器利用率,防止测试任务拥堵,通过计算测试仪器的优先调度评价值,可以为北斗测试云平台中的仪器调度提供综合性的评价指标,能够提高测试仪器资源利用率,实现高效的北斗产品测试。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1和图2所示,一种北斗测试云平台的仪器优先调度评价方法,其实施流程可参考图1,包括步骤:
S1.获取测试仪器的故障率;
根据公式
计算测试仪器的故障率;其中,Down
i为某型号测试仪器一个自然年内故障停机时间;Load
i为仪器一个自然年内的负载时间;i表示第i台仪器,i=1,2,...,I,I为测试仪器的总数量。
测试仪器故障带来的故障停机时间、负载时间均可从系统的数据库中获得。
例如:某型号仪器有3台,它们一个自然年内的故障停机时间分别为15、20、25小时,一个自然年内的负载时间分别为200、250、300小时;则该型号仪器的故障率为
S2.获取北斗待测产品的送检成本;
根据公式
计算待测产品的送检成本;其中,A
c为平均单位距离运输成本,d为待测产品到测试仪器所在的检测机构的距离,f
c为运输固定成本,
为时间惩罚因子;
对于时间惩罚系数
若待测产品的预计抵达日期在测试任务的期望开始日期之前,
若预计抵达日期在测试任务的期望开始日期之后,
例如:待测产品距某测试仪器所在的机构200千米,平均单位距离运输成本为20元/千米,运输固定成本为200元,待测产品的预计抵达日期在测试任务的期望开始日期之前;则x2=(20×2O0+50O)×1=4500元;
S3.获取测试仪器的任务匹配度;
具体步骤包括:
S31:根据测试仪器的校准日期、任务的期望开始日期及任务的预计时长,获取仪器时间冗余系数;
仪器的校准时间可以从系统的数据库中获取,任务预计时长可对比数据库中的相似的历史任务获取。
根据公式Δt=Dc-De,计算任务的期望开始日期De与测试仪器的校准日期Dc间的时间间隔。对比时间间隔Δt与任务预计时长tw判断测试任务的时间充裕程度,计算时间冗余系数Rt。时间冗余系数Rt可由专家根据情况进行判断。一个例子如下所示:
时间充裕程度 |
Rt |
少于7天 |
0 |
8-15天 |
1 |
16-30天 |
2 |
大于30天 |
3 |
S32:根据测试任务要求,获取任务复杂度;
北斗仪器测试包括:性能指标测试和北斗软件测试;其中,性能指标测试中,测试方式分为有线测试及无线测试,指标类型有基本指标,如RNSS和RDSS性能测试;特殊性能指标,如抗干扰性能、电磁兼容性、环境适应性等。北斗软件测试中,测试级别可分为单元测试、部件测试、配置项测试和系统测试;测试类型可以分为文档审查、代码审查、功能测试、性能测试、接口测试、人机交互界面测试等测试。
根据公式
计算任务复杂度Tc。
其中,Csoft和Cper为测试类型判断系数,北斗仪器测试任务当涉及到相应的测试类型时系数为1,否则为0。Qt为软件测试类型的数量;Gt为软件测试级别系数;α为根据软件测试条件的完备程度而定的惩罚因子。
Ib为基本指标系数,Is为任务中所需测试的特殊性能指标的数量,W和WL分别为有线和无线测试判断系数;β为无线测试下,根据微波暗室充足情况而定的惩罚因子。其中以上各系数可通过系统进行设置。
一个具体的例子,工作人员将各系数设定如下:
北斗软件测试中,单元测试、部件测试、配置项测试和系统测试的测试级别系数Gt分别为1、2、3、4;软件测试条件完备时α为1,不完备时,α为0.5。性能指标测试中,若涉及到基本指标的测试,基本指标系数Ib为2,不涉及则为0;当指标测试涉及到有线测试时,W为1,否则为0;若涉及到无线测试,WL为1.5,否则为0;无线测试下,微波暗室充足时,β为1,不充足时,β为2。
若一项北斗测试任务同时涉及到软件测试与性能指标测试,其中,软件的测试级别为系统测试、测试类型的数量为15项,软件测试条件完备;需要进行基本指标测试和20项特殊指标测试,同时涉及到有线测试和无线测试,此时微波暗室充足。则任务复杂度系数为
S33:获取时间冗余系数、任务复杂度系数和预计时间,计算任务匹配度;
例如:某项测试任务,任务复杂度系数Tc=5,某测试仪器与该任务时间充裕程度大于30天,时间冗余系数Rt=3;测试仪器完成该任务预计的时长为15天;
S4.获取测试仪器的损耗度;
具体步骤包括:
S41:根据测试仪器的使用环境数据,获取环境系数;
测试仪器的使用环境数据也可以从系统的数据库中获取,环境指标具体如下表所示:
环境指标 |
合格条件 |
温度 |
23±5℃ |
湿度 |
相对湿度在30%~75% |
空气质量 |
无粉尘、氧化和腐蚀性的气体 |
仪器接地情况 |
是 |
根据公式
Ne=ε(T-18)×ε(28-T)+ε(H-30)×ε(75-H)+n1+n2+1计算环境系数;
其中,T为当前测试仪器所处环境的温度;H为当前测试仪器所处环境的湿度;当空气质量满足合格条件时,n1为1,否则为0;同理,仪器接地情况满足合格条件时,n2为1,否则为0。
例如,若环境温度为30℃,相对湿度为50%,空气质量和仪器接地情况满足合格条件。
则环境系数Ne=ε(12)×ε(-2)+ε(20)×ε(25)+3=4。
其中,Zy为测试仪器的折旧年限,Uy为仪器已投入使用的年数;tw为测试仪器完成任务预计所需的时间;η为损耗因子,可通过系统进行设置。
折旧年限和已投入使用年数可从系统的数据库中获取。
例如,测试仪器的使用环境满足四个指标,已投入使用的时间为5年、折旧年限为10年,任务预计时长为15天,工作人员将η设为2;则
S5.获取测试仪器的空闲情况;
根据公式
计算测试仪器的空闲度系数,构建空闲度系数矩阵L=[L
1,L
2,…,L
i];其中,k
i为测试仪器当前任务已进行的时长,h
i为测试仪器正在执行的任务预计的所需时长;i表示某型号测试仪器中的第i台。
例如,有4台仪器,它们当前任务已进行的时长分别为5、10、15、20天,当前任务预计的所需时长分别为20、25、30、35天。
空闲度系数矩阵L=[L1,L2,L3,L4]=[0.25,0.4,0.5,0.57]。
S6.获取测试仪器的优先调度评价值;
测试仪器的特征指标为S1-S5中获取的故障率X1、送检成本X2、任务匹配度X3、仪器损耗X4。
具体步骤包括:
S61:根据公式
对特征指标数值作一致化处理,将极小型指标转换为极大型指标;
其中,i表示第i台仪器,i=1,2,...,I,I为测试仪器的总数量;j表示第j项指标,j=1,2,...,J,J为特征指标的总数量;x
ij为第i台仪器的第j项指标的数值,
为第j项指标中的最大值,x′
ij为一致化处理后的特征指标数值;极小型指标为数值越小表示越好的指标,极大型指标为数值越大表示越好的指标。
S62:根据公式
对一致化处理后的特征指标数值进行无量纲化处理;
其中,
为第i台仪器的所有特征指标中的最大值,x′
ij中的最大值,
为x′
ij第i台仪器的所有特征指标中的最大值,x″
ij为无量纲化后的指标数值。
S63:根据特征指标的重要程度,对各指标Xj由大到小进行排序,获取排序的指标X′k;根据赋值表,获取排序后相邻指标X′k-1与X′k间的重要程度之比rk;
其中,k表示排序后指标顺序中的第k项,k=2,3,...,K,K为特征指标的总数量,X′k为按照重要程度排序后的第k项指标;rk为比值,赋值表如下所示:
rk |
说明 |
1 |
指标X′k-1与X′k同等重要 |
1.2 |
指标X′k-1标比X′k稍微重要 |
1.4 |
指标X′k-1比X′k明显重要 |
1.6 |
指标X′k-1比X′k强烈重要 |
1.8 |
指标X′k-1比X′k极端重要 |
S64:根据公式
和公式
计算指标顺序中指标的初始权重w′
k,根据各指标在排序中的位置,获取其所对应的初始权重w
j;
其中,q=k,...,K;w′k为指标顺序中的第k项指标的初始权重,wj为特征指标的初始权重。
其中,l
j为所有测试仪器的第j项指标之和,
x″
ij为无量纲化后的指标数值;w
j为特征指标的初始权重。
S66:由原始贡献率c′j大小对特征指标Xj进行排序,获取排序的指标X″k;根据赋值表,获取排序后相邻指标X″k-1与X″k间的相对贡献程度之比r′k;
其中,k表示排序后指标顺序中的第k项,k=2,3,...,K,K为特征指标的总数量;X″k为按照原始贡献率大小排序后的第k项指标;r′k为比值,赋值方式与rk相同。
其中,公式(6)满足以下条件:c″
k-1-c″
kr′
k≤0,c″
k-c″
k-1≤0,c″
1-1.8c″
K≤0,
c″
k表示排序后指标顺序中的第k项指标的最终贡献率。
S68:根据公式
和
计算指标顺序中出指标的最终权重w″
k,根据各指标在S66中排序的位置,获取其所对应的最终权重
其中,w″
k为S66的指标顺序中的第k项指标的最终权重,
为特征指标的最终权重。
S69:根据公式
计算每台测试仪器的初始评价值,获取评价值矩阵V=[V
1,V
2,…,V
i];
其中,x″
ij为无量纲化后的指标数值,
为特征指标的最终权重。
S610:根据公式Ce=L·V=[L1×V1,L2×V2,…,Li×Vi](11),计算测试仪器的优先调度评价值;
其中,L为空闲度系数矩阵,V为评价值矩阵。
一个具体例子:
有四台测试仪器,特征指标(故障率X1、送检成本X2、任务匹配度X3、仪器损耗X4)的信息如下表所示:
特征指标中,任务匹配度X4为极大型指标,其余均为极小型指标。
根据公式(1),将极小型指标转换为极大型指标;根据公式(2),对各仪器的指标值进行无量纲化。
指标预处理结果:
根据指标重要程度,对指标的排序为X4>X1>X2>X3,则X1、X2、X3、X4分别为顺序中的X′2、X′3、X′4、X′1;其中认为任务匹配度比故障率稍微重要,故障率比仪器损耗明显重要,仪器损耗比送检成本稍微重要。因此,根据赋值表,rk为1.2,1.4,1.2(k=2,3,4)。
根据公式(3)和(4)计算指标顺序中的指标X′4、X′3、X′2、X′1的初始值w′4=0.170,w′3=0.204,w′2=0.286,w′1=0.343。
所以根据对应的关系,各项指标X1至X4对应的初始权重系数依次为:w1=0.286、w2=0.204、w3=0.170、w4=0.343。
根据公式(5),计算各项指标对应的原始贡献率c′1=0.323,c′2=0.218,c′3=0.179,c′4=0.280。
根据原始贡献度的大小,各项指标排序为X1>X4>X2>X3,则X1、X2、X3、X4分别为新顺序中的X″1、X″3、X″4、X″2;其中认为故障率的贡献率比任务匹配度的贡献率稍微重要,任务分配系数的贡献率比仪器损耗的贡献率明显重要,仪器损耗的贡献率比送检成本的贡献率稍微重要。因此,根据赋值表,r′k为1.2,1.4,1.2(k=2,3,4)。
根据公式(6)和(7)获得规划问题
max g=c″1-c〞4
其中
计算贡献率的最优解c″1=0.3351,c″2=0.2793,c″3=0.1995,c″4=0.1862。
根据公式(8)和(9),计算w″4=0.181,w〞3=0.199,w〞2=0.300,w〞4=0.320。
根据公式(10),计算
V1=0.5910,V2=0.5417,V3=0.4726,V4=0.4530;
因此评价值矩阵为V=[0.5910,0.5417,0.4726,0.4530]。
根据公式(11),计算
Ce=[0.25,0.4,0.5,0.57]·[0.5910,0.5417,0.4726,0.4530]
=[0.25×0.5910,0.4×0.5417,0.5×0.4726,0.57×0.4530]
=[0.1478,0.2167,0.2363,0.2582]
最终由优先调度评价值可得测试仪器分配的优先顺序A4>A3>A2>A1。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。