装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

多机种飞行保障装备配置数量需求预测

为多机种飞行保障计划提供合理的装备配置数量方案,构建了多机种飞行保障装备配置数量预测求解模型.基于排队理论将飞行保障抽象为飞机排队,考虑机型不同、保障活动期望时间不同、保障流程不同和装备型号不同因素,以机群总体保障时间、飞机平均保障时间、机群保障的平均强度、保障装备代价、保障忙闲均衡和保障装备供需均衡为优化目标,建立多机种飞行保障装备数量预测模型;以缩短机群保障工序等待时间作为装备数量增减依据设计相应解算算法,根据条件自动筛选出一个或几个装备配置数量近优方案.通过算例分析验证了该模型和算法的有效性,为多机种保障装备配置数量预测问题求解提供了一种途径.     

战术层次装备保障指挥控制组织优化

针对战术层次装备保障指挥控制效能问题,采用决策者、资源平台和任务3类要素描述战术层次装备保障指挥控制的组织结构,以组织的负载最小为优化目标建立装备保障组织优化模型,基于遗传算法对组织结构确定程序进行了设计,采用罚函数处理优化模型中的资源约束问题,实例验证了模型和算法的可行性。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约着装备的使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化时装备保障方案的评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标、装备可用度为约束条件,建立任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制订合理的保障方案提供决策支持。     

新时代陆军装备建设的思考

陆军装备建设现状与新时代陆军装备建设要求存在一定差距,突出体现在需求研究、信息资源利用、技术创新和体系融合等方面。在深入分析上述问题的基础上,提出了坚持作战需求的根本牵引、坚持加强信息资源合理规划、坚持重点突破人工智能技术、坚持实现装备的通用化和多功能化、坚持保障装备与作战的结合5方面的建议。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标,装备可用度为约束条件,建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析了各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

舰船技术保障装备体系优化框架研究

在分析舰船技术保障装备构成的基础上,首先构建了由舰船系统和舰船技术保障相关的舰船系统、组织、过程、任务、装备以及资源六个视图所构成的多视图模型;然后,应用基于能力需求的建模思路,研究了舰船技术保障装备如何从能力需求转换为具体的装备实体的思路,并分析了舰船技术保障装备体系随外界环境发展变化的演化过程;最后,提出了舰船技术保障装备体系优化分析框架,并将舰船技术保障装备体系优化模型分为具体装备匹配模型、三级维修力量优化配置模型和体系演化模型三个层次。     

装备k/N系统保障备件配置优化模型

备件是装备保障中重要的保障资源之一,是保证装备系统良好战备状态和恢复战斗力的重要因素。针对预防性维修中k/N系统备件配置模型不合理导致保障效益低下的问题,提出一种新的备件配置优化模型。模型考虑不同的故障类型对备件配置的影响,以配置备件数目最小为目标函数,以新构建的使用可用度模型和保障费用模型为约束条件,利用惯性权重递减的改进粒子群算法来提高模型求解效率。最后给出一个算例,结果表明模型能够合理的进行备件配置,给出最优备件配置方案,获取最佳的经济效益,提高装备系统保障效能。     

舰船技术保障装备体系动力学建模与仿真

舰船技术保障装备是舰船技术保障能力形成的重要组成部分,其配置需要综合考虑舰船系统、组织、过程、任务、装备以及资源等因素的影响,并根据总体的投入和需求情况进行优化,使得能力水平得到最大提升。首先,根据保障对象特点进行了分类,构建了舰船技术保障装备体系多视图模型;然后,构建了舰船技术保障装备的系统动力学模型,模型中应用生长曲线描述了能力发展变化过程,分析了各类舰船技术保障装备投入分配与任务需求、能力指标之间变化的因果关系;最后应用仿真工具Vensim,仿真分析了舰船技术保障装备体系优化配置策略。     

战时装备维修保障资源优化模型

维修资源在抢修过程中的分配决定了抢修活动的平均处理时间和等待时间,针对抢修实施时维修资源的分配,研究资源的优化配置使抢修时间最小的问题.在抢修过程中使抢修时间最小的目标和约束条件下,提出了资源配置优化的排队模型,并结合遗传算法给出了求解最优配置模型的方法,通过实例分析说明了模型和方法的应用情况.资源配置优化模型和算法已成功应用于集群装备保障决策系统的开发.     

论新体制下陆军装备保障资源统筹管理

新体制下陆军装备保障资源在建设、使用、管理等方面暴露出诸多新的矛盾和问题,解决这些问题的有效途径就是加强陆军装备保障资源的统筹管理。通过统筹管理,规范新体制下陆军装备工作运行机制、推进陆军装备全系统全寿命全要素管理、提高陆军装备保障建设综合效益。从摸清保障资源底数、认真做好保障资源需求论证、科学制定保障资源建设规划、建立完善统筹管理运行机制等方面,提出了加强新体制下陆军装备保障资源统筹管理的思路举措。     

军事虚拟网络映射问题研究

将网络虚拟化技术与军事需求相结合,并针对军事虚拟网络映射问题展开研究。以底层网络的负载均衡和资源最小化为目标,同时考虑映射请求的优先级问题,提出了基于蝙蝠优化算法的虚拟网络映射算法OBA-VNE。算法通过将映射问题转化为二进制组合优化模型,利用蝙蝠优化算法寻求近似最优映射方案。仿真结果表明,算法相比经典方法获得了更好的性能。     

装备保障资源确定技术研究与需求分析系统开发

维修资源是实施装备维修工作的物质基础和重要保证,无论是平时训练还是战时抢修,维修资源都占据着十分重要的地位,不仅影响着装备的寿命周期费用(Life Cycle Costs,LCC),还直接影响着装备的战备完好率以及部队战斗力的保持和恢复.应用更加科学高效的方法确定保障资源,是维修决策面临的重要问题之一.据此,着眼于部队装备维修保障现状需求,将维修任务分配与保障资源需求紧密结合,提出了保障资源确定分析流程,并对分析过程中的关键技术进行了相应的研究,建立了典型的维修决策模型,优化了保障资源配置.最后开发了计算机辅助决策分析系统,为维修资源的优化配置起到了很好的辅助决策作用.     

以军民融合思想为指导 优化装备保障力量结构

着眼当前和未来装备保障需求发展趋势,深入贯彻军民融合深度发展战略,着力破解制约我军战斗力生成模式转变的瓶颈,必须加快我军装备保障力量结构优化进程。从研究军队装备保障力量构成入手,分析了目前存在的问题,尝试提出了结构优化的原则和建议。研究表明,以军民融合思想为指导、优化装备保障力量结构,必须优化军队与地方装备保障力量结构、优化现役与预备役装备保障力量结构、优化军队内部装备保障力量结构、优化"民参军"企业装备保障力量结构。     

基于改进二进制蝙蝠算法的装备资源保障规划

针对联合作战环境下的装备资源精确保障协同规划问题,考虑以所有保障任务完成时间最短为目标,以保障任务的执行时序和资源需求、保障编组占用冲突,以及资源平台能力更新机制等复杂条件为约束,构建数学模型,提出了基于动态列表调度(Dynamic List Scheduling,DLS)和自适应进化变异二进制蝙蝠算法(Adaptive Mutation Binary Bat Algorithm,AMBBA)的混合装备资源协同保障规划方法.通过动态列表调度选择当前执行保障的任务,在二进制蝙蝠算法寻优中引入自适应学习因子以平衡全局搜索和局部搜索能力,通过在当前可用资源集中搜索最优解为选定任务分配资源,以复杂地域联合作战为例仿真并验证规划效果,结果显示,所提方法可对大规模装备资源协同分配保障问题进行精确高效求解.     

基于排队论和兰彻斯特方程的战时维修保障装备数量确定

针对战时维修保障装备不能合理规划运用的问题,利用排队论和兰彻斯特方程相结合的方法对战时维修保障装备的数量需求进行确定.通过对传统的兰彻斯特方程引入信息获取及处理系数,获得了在信息化条件战斗中作战装备的受击损坏率,并作为排队系统的输入参数,对排队系统进行战场时效性约束,确定了维修保障装备需求的数量.     

基于可靠性和兰彻斯特方程的装备损坏率预计方法

战时装备损坏率预计是确定保障力量需求和组织保障活动的前提。在分析装备损坏影响因素的基础上,依据可靠性理论及兰彻斯特方程,提出了一种新的战时装备损坏率预计方法。该方法将经验计算和模拟计算相结合,能够快速、客观地预测装备损坏情况,满足未来作战精确保障的要求。     

装备使用阶段后续备件采购模型Ι：消耗件

在装备使用阶段,为制定合理的后续备件采购策略,以装备消耗件的采购优化为研究背景,根据供应链系统库存控制论,以备件短缺数指标为约束条件,采用系统法建立了消耗备件的采购模型,并利用经典拉格朗日乘子法求解最优采购点和采购量。算例给出了优化结果,并对影响备件采购方案的主要因素进行了分析。结果表明：该方法简单实用,能够为军方在装备使用阶段的后续保障中制定合理的消耗备件采购方案提供决策支持。     

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。