中文引用格式： 王小辉，张涛，陈春燕. 支持多任务的综合电子系统动态重构设计与实现[J]. 电子技术应用，2024，50(7)：71-77.
英文引用格式： Wang Xiaohui，Zhang Tao，Chen Chunyan. Design and implementation of dynamic reconfiguration for multi-tasking integrated electronic system[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(7)：71-77.
引言
随着新一代无人机的智能化和信息化快速发展，无人机作战模式和场景越来越复杂，无人机需要自适应地支持多种任务模式[1-2]。传统单一载荷和功能的综合电子系统已经不能满足新一代无人机的需求，为了满足无人机的多任务模式需求，如何有效地实现任务重构成为综合电子系统（Integrated Modular Avionics, IMA）研究的重点。
重构技术是一直是国内外学者关注的热点，但是关注点更多地集中在故障重构、重构建模[3-4]和重构分析[5-7]等方面，在任务重构方面的研究较少[8-9]。目前，重构蓝图的设计方式主要分为人工设计和传统算法设计。在人工设计中，由于设计人员的经验和专业水平的差异等因素，会导致重构蓝图的质量参差不齐。而传统算法主要考虑系统重构配置后的可行性，对系统重构后的负载情况以及稳定性方面考虑较少。
重构蓝图的生成过程中，需要综合考虑负载均衡、重构时间、重构影响和通信负载等多个因素，是一个多目标优化的问题[10-11]。为解决多目标优化的系统重构问题，基于种群进化思想的遗传算法[12]和差分进化算法（Differential Evolution）[13]虽然可获得最优重构调度解，但求解时间过长。模拟退火[14]等启发式算法虽然可以解决多目标重构问题，但却容易陷入局部最优。使用强化学习中的Q学习[15]在低维重构上可以实现快速重构，但容易震荡导致难以收敛。飞蛾扑火优化算法（Moth-flame Optimization Algorithm）[16]是一种新颖的群体智能优化算法，该算法具有搜索精度高、收敛速度快和全局性优不易落入局部极值等优点。综上考虑，本文提出一种基于飞蛾扑火优化算法的支持多任务综合电子系统动态重构方法。
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作者信息：
王小辉1，张涛2，陈春燕1
（1.中国运载火箭技术研究院研究发展中心，北京 100076；
2.西北工业大学 软件学院，陕西 西安 710025）
