一种考虑装备维修流程的多维修任务调度

快速、有效地进行武器装备维修任务调度可减少故障装备在维修系统的逗留时间,对提高部队的战斗力具有重要意义。通过综合分析战时维修调度问题,给出了一般装备维修调度问题的数学描述,建立了一种考虑维修流程的多单元维修任务调度模型,并给出了相应的模型求解方法。实例表明该方法有效地解决了战时维修任务调度问题。     

并联系统预防性维修费用的优化方法

主要针对并联系统建立了有限时间区间的预防性维修优化模型，该模型充分考虑到预防维修可以提高系统生产效益的同时，其故障率会随着维修次数的增加而上升，引入役龄回退因子对预防维修活动前后系统性能的动态变化进行了描述，而且还将系统可靠度作为约束条件。在运用遗传算法进行优化求解的基础上，研究了系统总维修费用随可靠度的变化率，对其进行了深入分析，实例验证了该优化模型的正确性。     

K:N系统可修复备件两级供应保障优化研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径。通过分析复杂装备可修复备件两级供应保障系统,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了以备件购置费用为约束、系统供应可用度最大为目标的冗余度系统可修复备件供应保障优化模型,并运用边际效能法进行求解。实例应用证明,模型可以优化备件库存以及评估备件库存量、两级维修能力、系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响。     

K:N系统可修复备件两级供应保障优化研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径.通过分析复杂装备可修复备件两级供应保障系统,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了以备件购置费用为约束、系统供应可用度最大为目标的冗余度系统可修复备件供应保障优化模型,并运用边际效能法进行求解.实例应用证明,模型可以优化备件库存以及评估备件库存量、两级维修能力、系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响.     

基于作战网络可靠度的体系贡献率评估

针对武器装备体系中日益复杂的装备种类、交互关系和大量兼具多种功能的综合型武器装备, 建立了包含综合型装备的武器装备体系作战环网络描述模型。首先，结合网络可靠度思想对现有的作战环网络能力求解方法进行改进, 分别给出了基于不交最小路的精确求解方法和基于谱半径的蒙特卡罗近似求解方法。之后, 给出了一种改善的综合型装备体系贡献率评估方法。最后, 利用作战实例对上述建模求解流程进行检验, 并利用程序生成随机网络对两种算法进行了比较。结果表明，上述评估流程具有良好的可行性和准确性，两种算法对不同规模的网络在运算时间和精度方面则具有不同的适用性。     

有限任务间隔时间内的装备选择性维修决策研究

在序贯任务过程中,在有限任务间隔时间约束条件下,以提高装备的任务可靠度为目标,建立了复杂串并联系统任务可靠度模型,以最小维修、预防更换和事后更换为可选维修策略,建立了总维修时间约束条件下以任务可靠度最大化为目标的选择性维修决策模型。采用遗传算法建立了选择性维修决策优化求解算法,解决了求解空间爆炸问题。案例分析表明,装备选择性维修决策模型及基于遗传算法的优化求解方法是有效的。     

基于变体GA的进攻作战抢修任务动态调度

针对进攻作战中装备不断损伤,而抢修时间与抢修力量有限的突出矛盾,提出了“如何动态地为各抢修组优选最佳待修装备、明确不同抢修组间的任务分工和同一抢修组内的抢修序列,使得损伤装备获得尽可能多的二次作战时间”的现实军事问题。抽象出进攻作战抢修任务动态调度这一新问题,构建了其数学模型,设计了变体遗传算法进行编程求解。运用Matlab软件进行了28待修装备3抢修组的调度实例求解,实例证明提出的模型科学合理,求解算法方便高效,能够动态地追踪问题最优解的变化。     

基于神经网络和遗传算法的FMS能力规划问题

针对柔性制造系统的制造过程,建立了一个基于多种需求状态的多计划期多种产品类的能力规划模型.该模型考虑了机器的柔性、产品类的BOM约束(产品结构约束).由于建立的模型是一个大规模的混和整数规划问题,无法用一般的数学软件直接进行求解,由此提出了一种基于神经网络和遗传算法的求解近似最优解的方法,并通过实例分析验证了该方法的可行性及其在管理学上的意义.     

基于GA_GSQP算法的设备维修计划优化模型

维修工作是提高设备可靠性、保证设备正常运行的有效措施,本文建立了维修费用约束下可靠性最大的预维修计划优化模型.该模型以平均可靠性为优化目标,考虑了维修费用、维修间隔、设备运行总时间等约束.本文建立的模型为一般非线性优化问题,设计了基于全局序列二次规划方法(global sequential quadratic programming,GSQP)的改进遗传算法(GA_GSQP)进行求解.最后,在算例中以GSQP算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优化结果作比较,分析了所设计的GA_GSQP遗传算法的优化效果.     

考虑维修任务分配的装备选择性维修决策优化

在紧迫的战场环境下，如何利用有限的时间、人力和资源保持或恢复装备战斗力，使装备具有连续执行任务的能力，是装备保障指挥人员最关心的问题之一。本文以装备执行多个作战任务为背景，综合考虑维修保障时间、不完全维修效果、维修人员技能水平、装备性能状态等因素，以最小阶段任务可靠度最大化为决策目标，建立考虑维修任务分配的装备选择性维修决策模型，采用遗传算法进行优化求解。结合算例，分析了任务持续时间、维修人员技能水平对决策目标的影响，验证了所提模型及算法的有效性。     

编队内协同超视距空战目标分配模型研究

为解决当前目标分配计算量大、难以实时计算的问题,提出了一种针对编队内飞机协同超视距空战的目标分配新模型。该模型根据现代空战以中远距拦射为主要作战任务、编队内飞机之间的距离很小的特点,忽略编队内飞机之间相对目标的距离差异,从武器类型的角度建立,从而减小问题解的规模。对某作战想定采用粒子群优化算法对一般目标分配模型和新模型进行了分析比较,结果表明该模型具有计算量小、求解速度快的特点。     

无维护下极低使用占空比装备贮存使用阶段备件配置优化

针对当前舰艇装备备件配置均按常用装备、未考虑极低使用占空比装备不工作期间失效的不合理情况,对极低使用占空比装备不使用期间因部件故障对任务期间备件配置影响展开了研究。通过引入虚拟站点,将装备不使用期间等效转换为装备使用期间的状态,以装备可靠度为指标,建立了任务期间装备贮存使用的可靠度模型。以装备可靠度为约束,基于边际优化算法建立了舰艇装备备件配置优化模型;并依据备件保障流程,基于蒙特卡罗方法搭建了仿真模型。通过案例分析可知:对于极低使用占空比装备,考虑装备不使用期间部件失效的备件比不考虑装备贮存失效的备件要多,且模型的正确性通过仿真方法得到验证。模型可为舰艇上极少使用、长期贮存的装备制定备件方案提供参考。     

多指标约束下舰载装备维修级别建模与优化

修理级别分析(level of repair analysis, LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出基于正负理想方案的多指标LORA决策隶属度优化目标函数,运用自适应粒子群算法对LORA模型进行求解,通过算例给出了优化结果,分析LORA决策的一般规律,证明方法的合理性及LORA模型的正确性。提出的LORA决策模型是现有研究基础上的重要补充,对于完善装备维修保障决策理论具有重要意义,为装备维修保障工作的开展提供决策支持。     

直觉模糊和粗集的复合多属性保障力量优选

根据装备维修保障力量特点,以优化维修保障力量配置为目标,结合粗集(rough sets, RS)和多属性群决策理论,引入直觉模糊集（intuitionist fuzzy sets, IFS）处理复合型决策数据,建立基于IFS多属性粗集群决策的知识系统,用诱导集结算子融合群组信息,定义基于交叉熵的得分函数,并基于其评估结果构建粗集决策系统。采用综合的粗集信息熵属性重要度及粗集权重方法确定属性权重,通过对象的综合评价值判断其优劣,对装备维修保障力量进行优选排序。实例分析结果符合实际,最优排序结果为决策者提供技术支持。     

基于图论的作战指挥决策群组划分算法

从作战任务相关程度的角度出发,研究作战指挥决策群组划分问题。针对以往的群组划分需要预先设定决策群组的个数,且没有充分利用群组内成员间相关程度的传递特性的不足,设计了根据指挥决策个体作战意图间的相关程度进行聚类的算法。引入了意图距离的概念,给出了自适应的阈值设定方法,并将群组划分问题转换为图论中的赋权完全图的联通分图求解问题,给出了求解算法。算例证明了该方法的可行性和有效性。     

装备研制阶段保障设备配置效率预测模型

通过对效率定义的研究,分析了影响保障设备效率的约束因素,给出了保障设备效率的定义。利用保障活动规划网络图给出了在研制阶段进行保障设备数量预测的方法,并通过保障资源预测中的过程数据得出了保障资源利用率的预测方法。在证明保障设备需求数量服从泊松分布的基础上,结合已有的排队论理论基础,给出了保障设备配置满足率的预测算法。最后通过实例对所提出的保障设备配置效率预测模型进行了验证。     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。     

信息化条件下海上编队区域防空目标分配方法

针对现代海上编队作战是基于信息系统的体系作战客观要求,对信息化条件下海上编队区域防空目标分配问题进行了研究,提出了对空防御拦截水平的概念,建立了多层防御模式下的编队区域防空目标分配模型.为了有效求解模型,综合运用交互式决策思想和遗传算法,提出了一种基于遗传算法(GA)的交互式求解模型的方法.在GA设计中,通过对染色体编码、初始化种群、适应度函数以及遗传运算、选择策略等环节的合理设计,保证了产生个体的有效性,提高了搜索质量,加快了搜索速度.仿真结果表明了模型和算法的有效性,从而为有效解决现代海上编队体系作战的区域防空目标分配问题探求了一条新途径.     

阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法

阵元位置误差会严重影响多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的测向性能,为此给出了一种阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法。首先构造了一种最大非冗余四阶累积量矩阵,并基于该矩阵实现了信源方位和阵元位置误差的联合估计,其中信源方位的估计需要一维搜索,而阵元位置误差的估计需要求解一个线性最小二乘问题。在一定假设条件下,对新算法的参数估计一致性做了理论分析。仿真实验表明：新算法可以减少对辅助阵元个数的要求,并且减弱了高斯色噪声对算法参数估计性能的影响。