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由于维修时间存在不确定性,如何在考虑维修时间不确定性的情况下确定任务间隔期的维修方案是一个值得探讨的问题.给出了一种考虑维修时间不确定性的维修任务选择模型及其求解算法,以在一定置信水平下获得最佳的维修方案.首先,给出了考虑维修时间不确定性的维修任务选择问题的假设条件,并建立了一种非线形的、离散的机会约束规划.其次,给出了一种基于随机模拟的粒子群求解算法,包括粒子的表示、适应度函数、更新公式、算法框架等.最后,给出了具体实例,证明了模型与算法的有效性.该模型非常适用于管理人员在维修时间存在不确定性的情况下作出合理的维修任务选择决策. 相似文献
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高空长航时无人机编队协同侦察任务规划 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献
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在综合考虑物资需求多样性、运输工具多样性及其载重、容量约束的基础上,构建了以应急响应时间最短和运输工具平均空载率最低为目标的战区抗震救灾单需求点物资调运多目标非线性整数规划模型,提出了模型求解的改进多目标粒子群优化算法。通过调整粒子编码、适应度函数和速度更新策略使得该算法适于求解本文模型的自然数解空间约束和等式约束。理论分析表明,该模型具有较强的实用性和普适性。仿真结果表明,该算法是有效的,既能维护解的多样性,又能保证解的收敛性。 相似文献
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导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。 相似文献
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为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值... 相似文献
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针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。 相似文献
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备件取用效率是决定战争胜负的关键因素之一,为了在装备维修过程中能精确、及时、高效地取用备件,提出了考虑人机工效的备件布局优化问题。根据备件布局的特点,在保证备件车行车安全性的前提下,选取了人机工效学中的重要性原则、取用频率原则、相关性原则及相容性原则为备件布局依据及目标,建立了备件布局多目标优化数学模型,并在实例中采用萤火虫算法求解。结果表明:布局模型能综合考虑各子目标,且萤火虫算法求解模型可以获得较好的布局优化方案,备件布局易于查找及存取,达到快速完成维修任务提高维修保障能力的目的。 相似文献
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通过对维修调度问题进行分析,考虑到战斗力相关的多种目标因素,针对目前研究的目标单一,又未考虑武器的先进程度、配置等缺陷,就修复后的加权作战时间和装备尽可能少的延误数量双重目标加以研究,并给出了调度算法。从而弥补了这些缺陷,使调度更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,可有效地实现维修任务调度。 相似文献
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Chemotherapy appointment scheduling is a challenging problem due to the uncertainty in premedication and infusion durations. In this paper, we formulate a two‐stage stochastic mixed integer programming model for the chemotherapy appointment scheduling problem under limited availability of nurses and infusion chairs. The objective is to minimize the expected weighted sum of nurse overtime, chair idle time, and patient waiting time. The computational burden to solve real‐life instances of this problem to optimality is significantly high, even in the deterministic case. To overcome this burden, we incorporate valid bounds and symmetry breaking constraints. Progressive hedging algorithm is implemented in order to solve the improved formulation heuristically. We enhance the algorithm through a penalty update method, cycle detection and variable fixing mechanisms, and a linear approximation of the objective function. Using numerical experiments based on real data from a major oncology hospital, we compare our solution approach with several scheduling heuristics from the relevant literature, generate managerial insights related to the impact of the number of nurses and chairs on appointment schedules, and estimate the value of stochastic solution to assess the significance of considering uncertainty. 相似文献
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针对同类装备构成的集群预防性维修计划问题,综合考虑了装备的使用和维修过程,分析了装备动用与维修计划之间的相互关系,刻画了装备使用和维修的触发机制,提出了一个包含离散事件仿真和粒子群优化算法的混合模型,并描述了模型的结构和数学表示。该模型基于离散事件仿真对给定的预防性维修计划进行评估,并以该评估值为基础利用粒子群演化进行优化,从而通过多次迭代进化可逐步逼近可能的全局优化结果。由于模型中考虑了装备使用过程中的不确定性,并且粒子群优化可从任意初始值开始,因而可用作维修系统效能评估以及维修方案优化的决策工具。 相似文献
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为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。 相似文献
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从战场恶劣环境通信设备无法正常通信的条件下,介绍了一种自组织网络稳定度的模型。通过比较自组织网络结构中微结构和巨结构的优缺点,动态地描述了结构间的聚合和裂解。基于结构分析,考虑单点突变对网络稳定性的影响,从时间因素策略方面,提出了一个基于预测最稳定链路生存时间的一种分布式成群策略。通过合理建模以及优化路由算法,尽可能地维护网络结构的稳定。 相似文献