基于选择性维修的装备战场抢修决策建模

装备战场抢修决策是在战场条件下对损伤装备进行抢修决策的过程。针对传统战场抢修决策缺乏定量模型支持的问题,综合考虑抢修时限要求、抢修器材约束、复杂抢修过程等实际情况,基于选择性维修理论,建立了面向随机任务的战场抢修决策模型,为优化生成装备战场抢修方案提供决策模型支持。研究结果表明,选择性维修可有效解决多资源约束情况下面向任务的装备战场抢修决策问题;通过优化抢修任务分工,可缩短装备抢修时间,能有效提高资源利用率和装备任务可靠度。     

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。     

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。     

一种战时装备维修保障资源优化调度算法

对引起战时维修保障资源冲突的原因进行了深入分析,建立了多维修点资源优化调度模型,给出了基于维修点保障优先度的资源优化调度算法。实例分析结果表明：装备维修保障资源的优化调度能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

考虑再造的多产品维修零配件供应优化研究

现代战场环境具有高度的不确定性,对维修零配件的需求数量是不确定的。同时,对战场上的战损件进行及时修复再造,与后方调运的零配件共同满足维修零配件需求,既可以及时满足战场需求,又能降低维修零配件的储运成本。但是战损件能否修复存在一定的不确定性,给战场维修零配件的供应优化带来新的挑战。在考虑维修零配件需求和战损件修复不确定性的条件下,研究了战场上多产品维修零配件供应优化问题,建立了优化问题的数学模型,基于拉格朗日松弛开发了模型的求解算法,以不同规模的随机测试算例验证了算法的有效性与鲁棒性。     

战时装备维修保障资源优化调度方法研究

根据战时装备维修保障资源调度体系,分析了资源调度各要素间的关系及引起资源冲突的原因,建立了多维修点资源优化调度模型,给出了基于维修点保障优先度的资源优化调度方法。实例分析结果表明:该方法能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。     

供应不足条件下战时连续消耗资源调度模型

研究了供应不足条件下连续消耗作战资源的战场调度问题。在分析资源供求特点的基础上构建需求点优先度评价体系,提出了用分层聚类法将需求点分类并按优先度将各需求点类排序的方法。建立多需求点资源调度规划模型,依据及时更新的战场信息依次实现各类需求点的资源动态调度,解决了战场背景下这类资源调度中“突出重点”与“整体协调”的矛盾。最后,通过仿真算例中两类资源调度方法的对比,展示了分类调度方法的可行性和优越性。     

战场抢修资源重组决策方法

针对战时抢修资源不满足抢修任务需求时如何进行抢修资源重组决策的问题,首先,通过约束满足问题的方法建立了以总抢修效益最大为目标的抢修资源重组决策数学模型。然后,设计了一种结合基于总消耗率贪婪算法和粒子群算法的混合粒子群算法及相应的操作方案。最后,进行了仿真实验,结果表明了该方法解决抢修资源重组决策问题的有效性。     

战伤装甲装备修理工时仿真及其分布规律研究

为预测战时维修保障需求，给出了战伤装甲装备毁伤部件仿真生成的原理和战伤装甲装备修理工时的计算方法，应用均匀分布随机变量的特性和神经网络算法，建立了战伤装甲装备修理工时仿真数据生成模型；以某型坦克为例进行了计算机仿真，产生出了战伤坦克修理工时的仿真数据，经统计分析确定出了战伤坦克修理工时的分布规律。     

基于HTLBO算法的舰载机机群机库维修任务调度

舰载机机库维修能力是制约舰载机机群可用度乃至出动、作战能力的关键要素, 为提升舰载机机库维修效率并减轻传统人工制定维修计划的负担, 研究了舰载机机群机库维修任务调度方法。首先, 系统分析了舰载机机群机库维修任务调度的作业流程模式, 基于维修资源约束, 面向实际维修任务需求, 提出了将舰载机机群波次可用度指标和机库维修人员负载均衡性指标作为分层优化目标, 建立了舰载机机群机库维修任务调度模型。其次, 将模型抽象为多技能资源受限项目调度问题, 提出了基于资源约束推进的串行调度机制, 并设计了混合教与学优化算法。最后, 通过设计仿真案例和算法对比, 验证了模型和算法的可行性与有效性, 所提出的混合教与学算法具备更好的收敛速度和优化性能, 有一定的工程借鉴意义。     

基于烟花算法的多传感器优化模型部署#br#

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高;同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。     

Adaptive optimization of agile organization of command and control resource

Adaptive optimization is one of the means that agile organization of command and control resource (AOC2R) adapts for the dynamic battlefield environment. A math model of the adaptive optimization of AOC2R is put forward by analyzing the interrelating concept and research. The model takes the adaptive process as a multi-stage decision making problem. The 2-phases method is presented to calculate the model, which obtains the related parameters by running the colored Petri net (CPN) model of AOC2R and then searches for the result by ant colony optimization (ACO) algorithm integrated with genetic optimization techniques. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm greatly improves the performance of AOC2R.     

分布式车间生产维修联合调度仿真优化方法

分布式车间生产调度是企业实现高效生产的一个核心问题,而预防性维修作为保证车间设备安全性和可靠性的重要手段,应纳入生产决策的范围.针对设备维修导致的生产延迟问题,提出了一种辅助校正的仿真优化方法,建立了联合生产和预防性维修调度问题的数学模型和仿真模型,将基于序列交换的遗传算法与仿真校正的优化方法相结合,形成了快速仿真优化...     

基于TCPN的装备维修保障资源管理模型

探讨了一种带优先级的时间有色Petri网,并利用其建立了一种装备维修保障资源管理模型,尔后利用CPNTools进行了仿真;分析了维修过程的总体运行、资源利用率等情况,提出了资源优化配置和调度的方法。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。