变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置

以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。     

基于多目标问题的装备维修保障资源调度研究

针对战时装备维修保障资源调度面临维修保障资源需求量不确定、调度时间不确定、调度路径可靠性不确定的问题,通过引入三角模糊数,将不确定信息量化,构建了以维修保障资源调度时间最短、维修保障资源调度路径可靠性最高和维修保障资源调度成本最小为目标的多目标调度模型,并给出了确定各目标相对重要度的方法,然后通过极大极小法将多目标模型转换为单目标模型,并结合LINGO软件对模型进行求解得出维修保障资源的最优调度方案。最后,引入算例进行了分析计算,结果证明了该模型的有效性,对于战时开展装备维修保障资源调度具有一定参考价值。     

基于改进PSO的装备维修任务调度方法

针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法.建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性.     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。     

基于MPSO的地面防空群维修任务规划研究

针对地面防空群的维修任务规划问题,建立维修任务规划流程,以维修任务的优先级、维修时间和维修保障资源消耗为目标,建立了地面防空群维修任务规划模型,根据战场环境特点,基于置信度法确定多目标参量的权重,将多目标优化问题转化为单目标问题,并采取改进的自适应粒子群优化算法对模型进行求解。通过实例验证,该方法在收敛速度及求解结果质量上均优于传统粒子群算法,可以有效解决地面防空群的维修任务规划问题,对部队维修保障决策具有一定的参考价值。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于任务的装备器材多阶段动态供应策略与模型

针对传统的任务装备器材保障模式时效性、灵活性、持续性较差的问题,提出一种基于任务的装备器材多阶段动态供应策略,以总保障成本最小、超储器材利用率最高、任务重要度最高为目标,建立了基于任务的装备器材多阶段动态供应调度模型,并采用动态粒子群算法对模型进行了求解,最后通过实例仿真验证了模型和策略的合理性、可行性。     

基于Pareto排序法的战时装备维修任务多目标调度方法

针对战时武器装备维修保障问题,建立了包括最大完工时间、延迟时间和维修单元负荷在内的多目标优化调度模型。为提高解的多样性和收敛性,构建了一种基于Pareto排序法和小生境技术相结合的遗传算法用于模型求解,引入Pareto排序和拥挤距离进行适应度计算,通过混沌系统随机生成权重系数,并使用小生境技术改进选择方式。通过实例验证表明,该方法能够有效地解决装备维修多目标调度问题。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

装备维修保障的多目标优化模型研究

通过对装备维修保障问题进行分析,针对目前研究的目标单一,就修复后的加权作战时间和装备尽可能短的延误双重目标加以研究,建立了维修保障的多目标优化模型,并给出了模型的求解算法,从而弥补了这些不足,使维修保障更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,是一种便于实现的好算法。     

改进柔性资源约束项目调度模型与粒子群算法

在资源受限项目调度问题中,将可再生资源进一步拓展为具有能力差异的柔性资源,建立考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题模型,该模型是对传统资源约束项目调度问题(RCPSP)更接近实际的拓展。提出了基于粒子群算法的求解算法,粒子群算法求解该模型的思路为,利用蒙特卡洛方法根据资源-能力矩阵与活动模式-能力矩阵得到活动模式-资源矩阵,将考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题转换为常规的多模式项目调度问题,然后利用基于任务序列与模式表示的粒子群算法对该多模式项目调度问题进行求解。用数值实例说明了模型的合理性与算法的有效性。     

战时装备维修保障力量抢修行动模型构建与求解

针对战时装备维修保障任务重、修理时间有限以及维修保障力量类型与待修装备损伤需求不匹配,难以实现战场精确保障的问题,进行了战时装备维修保障力量多目标行动控制研究。考虑修理时间窗、装备损伤状态、维修保障力量类型与维修保障能力变化以及非遍历性等复杂约束,构建了以装备重要度总和、修竣装备总和以及超出修理时间窗时间总和为目标的维修保障力量多目标抢修行动控制模型。对带精英策略的非支配排序遗传算法进行改进,结合变邻域搜索算法加强算法的局部搜索能力,设计了改进变邻域搜索和非支配排序遗传算法的混合算法实现模型求解,并通过示例验证了模型及算法的合理性和有效性。     

多指标约束下的防空反导装备修理级别建模

修理级别分析是防空反导装备维修决策的重要内容。分析了防空反导装备的组成结构和维修流程,建立了基于模块化装备的修理级别分析决策流模型,在多指标约束条件下,以维修效果和维修费用为目标函数,建立了防空反导装备修理级别的经济性分析模型,运用自适应粒子群算法对模型进行求解,通过算例证明了该模型的合理性和方法的有效性,对于完善防空反导装备的修理级别决策分析具有理论指导意义。     

基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。     

考虑资源约束的复杂维修任务时间预计模型

在分析装备维修过程时间影响因素的基础上,研究了维修过程时间模型的建模要素关系。采用Petri网技术建立了反映子任务基本关系、资源约束和调度策略的典型维修过程模型,并对典型子任务执行过程进行了细化建模,研究了模型冲突和资源调度策略。针对典型实例进行了维修时间预计和资源利用率分析。     

基于单亲遗传算法的战时维修力量抽调模型研究

分析了影响维修力量抽调决策的因素,对装备维修力量的抽调问题进行了数学描述,建立了一种基于灰色关联度的多目标优化模型。针对装备维修力量抽调的非线性多目标优化问题,提出了基于单亲遗传算法的求解方法,该算法用换位算子取代了传统的交叉、变异算子,但仍然保持了他们的进化功能。通过仿真算例分析表明,该方法可有效求解多目标的保障力量抽调问题。     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。     

考虑资源共享的维修过程建模及资源配置研究

为研究维修机构资源的优化配置问题,分析了装备维修过程中的多维修小组共享关键资源进行并行维修的特点,采用Petri网技术建立了考虑多维修小组共享检测设备的维修过程模型。应用模型对系统特性进行了定性和定量分析,评价了不同资源配置情况下的维修保障效果。     

试验装备维修规范化管理运行机制研究

针对试验装备维修保障体系不健全,维修资源统筹难,维修过程管控不严,维修保障效益不高等问题,对试验装备维修保障规范化管理进行了研究。运用规范化管理理论和系统工程的方法,以提高试验装备维修保障能力和效率,实现维修规范化管理为目的,分别对维修管理过程中差别化机制,沟通协调机制,维修资源整合机制,全过程管理机制及自强化机制等运行机制进行了研究与分析。     

通用装备维修保障资源需求仿真建模研究

从新型通用装备维修保障的实际需求出发,在对维修保障系统运行过程分析的基础上,建立了维修资源需求的仿真模型,并给出了相关算法。该模型可实现对各种主要维修资源需求的预测,并能给出装备完好率、备件缺货率和装备待修时间等系统特征指标。该模型和算法可为装备的维修保障提供科学的依据。