刘 颖，董浩然，王富强，焦喜振

(1.重庆大学 机械与运载工程学院，重庆 400044； 2.中国重型机械研究院股份公司，陕西 西安 710032)

0 前言

复杂重型装备是我国制造产业链中的关键基础装备，标志着国家的制造能力与制造水平，对我国的经济发展与国防安全具有重要作用。复杂重型装备不同于其他普通装备，其一般用于核电、化工和国防等特定领域，具有规格大、结构复杂、个性化定制程度高、研制周期长等特点[1]。复杂重型装备的研制过程涉及了大量不同领域的知识和行业资源，往往要通过多家企业协同完成。因此，有必要对复杂重型装备研制初期总体任务进行合理分解，从而提高资源的利用效率和缩短研制周期。

在任务分解方面，已有大量学者对此进行研究。庞辉[2]等借用了软件度量的思想，建立了任务内聚系数的计算公式，同时提出了一种基于项目、任务和活动的定性任务分解策略。包北方[3]等综合考虑任务粒度、耦合度和均衡度等因素，提出一种基于定量分析的任务分解系统模型，从而对定制产品协同开发过程中的资源进行合理配置并缩短了开发周期。刘明周[4]等对云制造环境下的任务模型和任务约束结构进行描述，采用基于分层任务网络的递归分解算法，解决了多层次、多粒度的任务分解与资源匹配问题。刘建刚[5]等首先采用设计结构矩阵对产品结构进行建模，然后通过遗传算法实现了对产品结构模型的智能化分解聚类。……