1.一种基于遗传算法的MVB周期信息实时调度优化方法，其特征在于：包括MVB通信过程模型及其调度优化算法，其中MVB指的是多功能车辆总线；MVB通信过程模型是在一个轮回周期中，MVB主设备通过事先生成的周期调度表在MVB基本周期内按照表中报文发送的先后顺序向MVB从设备发送报文的一种通信模型；MVB周期信息实时调度优化算法是采用遗传算法对周期信息调度的实时性进行优化，根据约束条件及优化目标，对周期调度表的宽度和梯度参数进行优化调整，使周期扫描表的分布更加均匀，从而达到提高网络调度实时性及总线利用率的目的，所述的MVB通信过程模型具体如下：(1)在一个轮回周期内，MVB由单一的总线主设备控制，总线主设备是发起通信的唯一设备，其他所有设备都是从设备，从设备不能自发引起通信过程，整个MVB通信过程由总线主设备在周期调度表的调度下协同管理；MVB总线主设备将一个轮回周期分成若干个固定的时间片段，即基本周期，基本周期包括四个相：周期相、监视相、事件相及保护相，周期相用于发送周期数据，此时总线主设备执行过程数据的周期轮询，以保证对实时性要求严格的数据及时更新；监视相是主设备进行设备扫描；在事件相中，总线主设备执行事件轮询以传送消息数据；在保护相中，主设备在偶发相发送之后应保留一个保护相作为缓冲以提供下一个周期相的开始；事件相、监视相和保护相统称为偶发相，主要用于设备进行消息数据的传送，由于此类消息是按需发送，所以对网络的实时性要求不高；

(2)进一步的，所述的周期调度表，也称周期扫描表，就是MVB主设备用来管理总线上所有周期信息通信的轮询表，主要是过程数据的请求，也包含用于特殊要求的监视数据请求或消息数据请求，不同设备的不同周期的轮询是由总线主设备根据事先设定好的周期扫描表以源寻址的方式进行控制的，MVB中周期数据也称为过程数据，其通信过程主要通过总线管理设备利用周期调度表来完成，在周期轮询中，MVB主设备根据周期扫描表发送一个事先定义好的主帧，所有设备都接收这个主帧然后进行译码，与主帧中逻辑地址匹配且端口为源的从设备响应从帧，端口为宿的从设备接受总线上的数据，以此完成一个MVB基本周期内的数据传输，然后在一个轮回时间内进行反复轮询，就构成了MVB总线的通信过程模型；由于，MVB网络中数据发送的先后顺序由周期调度表决定，所以，对周期扫描表的优化，就是对周期信息调度实时性的优化，但不管采用何种算法构建周期扫描表，都必须满足基本规则及约束条件，否则所生成的周期扫描表是不能调度的；

(3)进一步的，所述的周期调度表在构建时需要注意以下基本规则：通过特征周期来对周期数据进行分类，将具有相同特征的周期数据编成一个循环中的一组，组名为其基本周期的倍数，一个循环又分成由若干个基本周期组成的子循环；一个宏周期内的所有循环构成一个宏循环，且每个宏循环的最后一个偶发相专为主权的转移而保留，即使在此宏循环中并未用于主权的转移；

(4)所述的周期调度表的约束条件是根据IEC61375‑1标准中给出的，包括以下三个约束条件：

(1)所有周期数据传输的总时间在一个基本周期内不得超过周期相所占时间；

(2)宏周期为最长的特征周期，最大不得超过1024ms；

(3)过程数据的主帧长度固定为33位，从帧长度有5种类型，分别为33、49、81、153、297位；过程数据传输的时间为：

式(1)中：Nmaster为主帧的长度；Nslave为从帧的长度；VMVB为信号速率；Treply为主帧发出后到响应该主帧的从帧发出的时间间隔；Tsm为两个报文之间的传输间隔。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的MVB周期信息实时调度优化方法，其特征在于：所述的MVB周期信息实时调度优化算法是针对MVB中过程数据传送任务时，在满足约束条件及优化目标的情况下，明确数据传送时间对数据发送的先后顺序进行合理安排，以获得满足优化目标的传输效率或时间的最优解；通过遗传算法从选定的初始解出发，不断迭代逐步改进当前解，使得最具有适应能力的染色体生存下来，则该染色体就是MVB周期调度问题的一个最优解。

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的MVB周期信息实时调度优化方法，其特征在于：所述的MVB周期信息实时调度优化算法的优化目标是根据IEC61375‑1标准确定的，标准中为了均衡网络负荷，更好地处理偶发信息，要求周期信息均匀分布且提高总线利用率及吞吐量，尽量减小周期信息在各周期相中所占时间的波动，因此，定义时间梯度为最长周期相与最短周期相之差，也就是极差，用G表示：G＝max{length(i)}‑min{length(i)}，                 (2)式(2)中：length(i)为第i个基本周期内周期相长度，G的标准差表示为：式(3)中：N(m)为第m个基本周期的端口数； 为第g个基本周期中周期相实际时间tave为周期相的平均值，tave值可由式(4)求得：式(4)中λ为特征周期级别；Nλ为级别为λ的端口数目；ti为第i个周期相的时间。

4.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的MVB周期信息实时调度优化方法，其特征在于：所述的MVB周期信息实时调度优化算法是将遗传算法用在MVB总线周期信息调度优化的问题上，通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，在遗传算法处理流程中，首先是编码设计，然后是初始群体的设定，并以此为起点通过遗传算子一代代进化，直到满足优化目标则终止遗传过程，并由此得到最终解，遗传算法生成周期扫描表的具体步骤如下：Step1：根据上述优化目标确定实际问题的参数集；

Step2：选择合适地编码策略，对参数进行编码；

Step3：随机初始化各参数；

Step4：从第一个周期和以第一个宏周期开始，判断第i个周期能否发送信息，若不能则信息不能放在第i个周期，若能则进行下一步，其中i指的是大于0的自然数；

Step5：判断能够发送的信息是否在截止期内，不能则该信息不能被调度，能则将信息安排在调度表中；

Step6：按照遗传策略，将选择算子作用于数据群体，来形成下一代数据群体；

Step7：判断生成的周期调度表是否满足约束条件，不满足则返回Step5，或者修改遗传策略再返回Step6；

Step8：宏周期结束，所有信息扫描完毕，则生成周期扫描表通过步骤Step1至Step8即生成优化后的周期调度表。