考虑不确定性的多阶段装备维修器材供应优化方法

装备维修器材供应是作战部队持续保持战斗力的关键。考虑多阶段作战行动中,战场形势、部队位置及需求量等不确定性,将野战仓库选址、需求分配、供应路径规划融合为一类选址-路径组合优化问题,构建基于情境的多阶段混合整数规划模型。设计一种两阶段迭代启发式算法对问题进行求解。基于20个算例的数值实验,证明了所提出的模型及算法在具有高度不确定性的多阶段装备维修器材供应保障中的有效性。     

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。     

关于军用计算机在坦克部队维修保障问题的探讨

从全系统全寿命的观点来认识装备的维修性,呼吁有关单位在研制以计算机为核心的军用装备时,要同时考虑装备交付部队使用后的维修保障问题,防止出现装备买得起,用不了或用不起的局面。文章从维修保障的重要性、产品维修性设计和维修保障设计等几个方面提出一些看法,并提出一些参考作法。     

舰船装备修理规划方案的DEA分析与优化

运用DEA方法对舰船装备修理规划方案的有效性进行了分析,对非有效单元的改进途径进行了探讨,为舰船修理规划的制定提供了科学依据.     

基于拍卖算法的联合作战装备维修保障任务分配模型研究

联合作战装备维修保障任务分配问题属于典型的组合优化NP类问题.运用拍卖算法将装备维修保障分队模拟为竞标者,将装备维修保障任务模拟为商品,将保障分队相对保障任务优势程度模拟为价格,将保障分队参与任务分配活动模拟为个体参与竞拍,探寻了联合作战条件下多军兵种、多专业装备维修保障任务分配求解方案.仿真结果对比分析表明,拍卖算法在装备维修保障任务分配问题中时间成本低、收敛性好,符合瞬息万变的联合战场保障形势.     

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.     

军民融合陆军装备维修保障体系能力评估

军民融合陆军装备维修保障体系是一个复杂系统,目前能力评估的指标体系和评估方法尚缺深入研究.应用德尔菲法,建立了军民融合陆军装备维修保障能力评估指标体系;针对赋权过程中存在的不确定性,运用改进群组层次分析法,改进熵权法以及博弈论方法进行主客观结合,确定指标权重;针对能力评估中决策信息的随机性、模糊性等问题,提出了基于云模型的军民融合陆军装备维修保障体系能力评估方法;最后,结合示例验证了所提出方法的可行性.     

维修性对装备维修工作量的影响分析

通过对装备维修工作量构成的论述,指出装备维修性是决定装备维修工作量的主要因素;通过对装备的维修性的分析,提出了提高装备维修性的有效途径,以达到减少装备维修工作量的目的.结合维修性案例,说明通过改进装备设计提高其维修性具有较大的实际价值.     

基于粗糙集的装备维修信息属性约简算法

分析了装备维修信息的概念和组成,将粗糙集理论应用到装备维修信息处理中,结合信息熵和互信息的定义,界定了一种新的属性重要度,并将其作为启发信息,提出了改进的基于属性重要度和互信息的属性约简算法,并通过对装备维修信息约简,进行了算法验证。实验结果表明:所提出的算法精度较高,得到的结果比较符合实际,能够为装备维修保障提供决策依据。     

伴随维修组维修模型聚合方法

面向装备维修保障系统的多分辨率建模问题,提出了一种装备维修模型的聚合方法,为装备维修保障系统模型的聚合研究提供了一种新的思路。该方法通过聚合故障输入和推理维修状态实现维修模型的聚合。最后通过基于MATLAB的仿真实验验证了该方法的可行性。通过实例验证可以看出,该方法缩短了仿真时间,减少了复杂系统底层建模的工作量。