1.一种基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化算法参数，种群个体编码为节点的维修路径；

(2)生成初始种群，部分初始种群的个体为随机产生，剩余部分则根据贪婪策略产生；

(3)考虑有限时间、有限备件及分组维修下，构造基于任务重要度的适应度函数；

(4)根据适应度函数，评价每一代种群个体的适应值，记录当前种群最优个体及其适应值；

(5)代数迭代，判断当前代最优个体的适应值是否高于历史最优个体对应的适应值，如果是则更新历史最优适应值和历史最优个体，再继续以下步骤；如果否，则直接继续以下步骤；

(6)对父代种群保留精英个体，通过组间反转、交叉和滑动生成子代种群；

(7)将父代个体和子代个体匹配特殊基因实现组内首首变异，最终生成子代种群；

所述匹配特殊基因实现组内变异的具体方法如下：将父代精英个体中各维修序列首节点与步骤(6)生成的子代个体相应首节点进行匹配，若能匹配成功，则将父代个体维修序列首节点的下一个维修节点作为变异点，与子代个体相应的下一个维修节点进行交换，生成最终的子代个体；

(8)判断是否满足算法结束条件，如果是，则继续以下步骤，如果否，则种群迭代数+1，跳转实施步骤(4)；

(9)输出最优适应值及对应的最优代数，并画出最优个体即最优维修路径；

(10)度量恢复后的系统弹性值。

2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法，其特征在于：所述初始化算法参数主要包括：节点位置矩阵xy、节点数n、节点任务重要度z、节点维修时间h、节点所需备件数c、维修小组数s、维修人员平均走速v、最小维修节点数minTour、种群大小popSize和迭代次数numIter。

3.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法，其特征在于，所述步骤(2)中根据贪婪策略生成部分初始种群的具体方法如下：(a)在N个受损节点中，随机产生每个维修小组维修的首个节点；

(b)设置贪婪度模型，公式如下：

其中，F(X,Y)表示节点X对节点Y的贪婪度，degree(X)表示节点X的任务重要度，distance(X,Y)表示节点X与节点Y之间的距离，h(X)表示节点X维修所需时间，70为通过模拟实验得到的系数，用于生成合理的贪婪度，v表示维修人员平均走速；

(c)根据贪婪策略进行每组下一个维修节点的选择，由此类推，得到每个小组的维修序列，进而得到单个个体的序列，循环M次，产生M个初始个体加入初始种群中，其中，M<种群大小。

4.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法，其特征在于，所述步骤(7)中生成最终子代种群的具体方法如下：对步骤(6)生成的子代种群，匹配特殊基因实现组内首首变异，最终生成子代种群。

5.根据权利要求4所述的基于改进遗传算法的系统弹性恢复方法，其特征在于，所述父代精英个体得到的具体方法如下：对父代种群分组，算法选取每组适应度值最高的个体作为每组的精英个体，对父代精英个体进行变异生成子代个体，进而生成子代种群。

6.一种基于改进遗传算法的系统弹性恢复系统，其特征在于：包括节点初始化模块、种群初始化模块、变异迭代模块和弹性度量模块，节点初始化模块用于初始化节点位置、节点所需备件、节点任务重要度、节点维修时间和最小维修节点数信息，种群初始化模块用于生成初始种群，结合随机生成和贪婪策略的方法生成初始种群，变异迭代模块用于继承父代精英个体并生成子代种群，包括三种变异和组内首首变异，到达最大迭代次数时，算法结束，弹性度量模块用于度量系统恢复后的弹性值；

所述组内首首变异通过将父代精英个体中各维修序列首节点与子代个体相应首节点进行匹配，若能匹配成功，则将父代个体维修序列首节点的下一个维修节点作为变异点，与子代个体相应的下一个维修节点进行交换，生成最终的子代个体。