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。     

舰载机保障作业调度问题研究进展

作为近年来新出现的调度应用领域,舰载机保障作业调度问题正得到优化调度,控制理论和运筹学等学术界和工业界越来越多的关注.本文综述了舰载机保障作业调度问题研究进展.首先介绍了舰载机保障作业调度问题的混合整数规划模型;接着以美国为主综述了国外舰载机保障作业调度问题研究进展;然后从系统仿真,系统设计,系统优化和路径规划等方面综述了国内与舰载机保障作业调度问题相关的研究工作;最后提出了未来发展趋势和有待于进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内舰载机保障作业调度问题的理论研究和工程应用.     

舰载机甲板机务勤务保障作业调度与资源配置集成优化

针对舰载机甲板机务勤务保障作业调度研究中存在的工序执行模式单一、勤务保障设备考虑不全、作业调度优化与资源配置优化研究相互独立等问题, 通过系统分析作业流程、工序执行模式、资源转移与分配等约束条件, 将移动保障车纳入保障资源范围, 建立了舰载机甲板机务勤务保障作业调度与资源配置集成优化模型。在此基础上, 设计了第二代非支配排序遗传算法并对模型进行优化求解。仿真结果表明, 保障完工时间随着资源配置数量的递增呈现边际效应。为确保机群保障作业按照既定的甲板作业周期完成, 各保障任务存在最低资源配置数量方案。     

具备有限维修能力的舰船编队保障方案优化

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景,在VARI-METRIC理论基础上,拓展了“无限维修总体”的假设条件,根据M/M/c排队论,建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标,在装备可用度指标约束下,采用边际优化算法,对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定,给出了优化结果,并对其进行了分析,结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。     

不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。     

基于Memetic算法的舰载机舰面一站式保障调度

面向舰载机舰面保障效率和资源利用率等效能指标,系统分析了一站式保障流程约束和资源约束条件,建立了舰载机多机舰面一站式保障调度的数学优化模型。针对传统优化算法难以求解大规模调度问题,提出了一种Memetic算法。首先,为了使可更新类资源负载均衡化,采用一种嵌入资源分配策略的串行调度方案;其次,设计了一种基于子拓扑结构的自适应变异策略以提升算法的探索能力,并引入基于模拟退火机制的局部搜索方法;最后,基于不同调度规模案例的仿真结果验证了模型和算法的可行性和有效性。     

不确定条件下舰载机动态调度仿真与优化方法

针对舰载机调度中的不确定性及动态特征,给出了基于多主体技术的舰载机动态调度仿真与优化方法。定义了不确定条件舰载机动态调度的概念模型。基于多主体技术描述了概念模型中变量与目标、约束之间的隐函数关系。为降低不确定因素中能够引发重调度的各类系统扰动（故障或新任务到达）的影响,给出了主体之间的交互协商机制。在此基础上,给出了基于合同网与遗传算法的混合优化算法以提高模型的求解能力。最后以舰载机的典型任务模式为例,测试了混合优化算法的能力,并利用敏感性分析方法对故障扰动的影响进行了描述,验证了仿真模型与优化算法的可行性。     

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。     

基于多主体的舰载机综合保障过程建模方法

针对舰载机面向作战任务的实时动态的综合保障需求,提出了基于多主体的舰载机动态保障模型。系统分析了舰载机使用保障与维修保障的基本过程,探讨了其有限资源约束下的动态调度特征。建立了三层混合控制的多主体模型架构,保证模型具有足够的柔性与收敛速度。重点考虑保障过程中主体（Agent）间合作博弈特征以及故障等系统扰动的影响,提出了一类基于合同网的交互协商机制,以提高Agent间的协商效率,并尽可能消除重调度的影响。给出了Agent的个体抽象原则,并定义了可扩展的Agent内部结构。在此基础上,给出了舰载机动态保障的有限资源调度算法。最后以舰载机的战备完好性指标单位时间出动架次为优化目标,选取舰载机的典型任务模式对模型进行了验证。     

典型陆军部队装备维修作业能力评估系统仿真建模研究

针对陆军部队维修作业仿真评估需求,提出了一套仿真模型设计方案。分析了部队维修作业能力仿真评估原理,进而明确了评估模型需求;给出了维修任务生成、维修保障系统建模方案;结合备件调度和保障设备使用过程,设计了维修保障资源模型。为陆军部队装备维修作业能力评估提供建模基础,用于支撑部队维修作业能力仿真评估系统的设计和应用案例研究。     

考虑飞行初段弹道交叉的多导弹协同发射时序规划方法

在多导弹协同作战条件下,协调不同导弹发射平台之间的导弹发射顺序,避免导弹飞行初段弹道的相互干扰,快速计算所有导弹的发射时间变得十分迫切和异常困难。为解决多导弹协同发射时序规划问题,以最小化完成导弹发射任务的最终时间为优化目标,建立了多导弹发射时序协同规划的混合整数规划模型。设计了快速启发式算法,给出了发射时间求解算法及基于空间压缩思想的可行解进化策略,可辅助指挥员快速生成导弹发射时序方案。以30枚导弹协同发射为案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明,该模型和方法能有效解决多导弹协同发射时序规划问题。     

舰载机多机一体化机务保障调度方法

为了有效提升舰载机多机机务保障的效率和保障人员的利用率,根据单机机务保障流程约束特性,建立了基于多计划评审技术网络的多目标多机一体化机务保障调度模型。针对问题的求解,提出了一种自适应混合差分进化算法。首先根据调度的网络化排队过程,设计了基于事件调度策略的解码方法。其次为了协调算法“探索”与“开发”的能力,引入了自适应的变异操作和交叉、变异参数控制。再次,针对工序块的平行组合排列特征,提出了4种邻域结构,进而在算法框架中嵌入了一种自适应多邻域局部搜索策略。最后通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较

以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化 (honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。     

基于两阶段DEA的空中突防兵力方案评价方法

以效费比优选兵力方案是作战方案制定中的关键技术。以飞机编队突防作战为研究背景,用系统动力学的方法构建突防编队依次通过飞机拦截区与地空武器拦截区的兵力损失模型。将突防过程抽象为类型3的两阶段数据包络分析模型,证明其与类型1模型在效率加性分解与乘性分解上特性的不同,指出其无偏见性,并分别从两个阶段的输出与输入导向综合定义新的中立性评价方法。在仿真实验中,分别运用3种评价方法对可选兵力方案的两阶段与整体效率进行评价比较,根据任务要求,选取最优兵力方案。     

Seeker optimization algorithm:a novel stochastic search algorithm for global numerical optimization

A novel heuristic search algorithm celled seeker optimization algorithm (SOA) is proposed for the real-parameter optimization.The proposed SOA is based on simulating the act of human searching.In the SOA,search direction is based on empirical gradients by evaluating the response to the position changes,while step length is based on uncertainty reasoning by using a simple fuzzy rule.The effectiveness of the SOA is evaluated by using a challenging set of typically complex functions in comparison to differential evolution (DE) and throe modified particle swarm optimization (PSO) algorithms.The simulation results show that the performance of the SOA is superior or comparable to that of the other algorithms.     

舰载飞机着舰可视化仿真系统设计与开发

着舰是舰载机/航空母舰系统中极其重要的内容.为此,基于仿真技术和虚拟现实技术,提出一种舰载飞机着舰可视化仿真系统的设计方案.首先,采用C/S结构设计了舰裁机着舰可视化仿真系统,并对各个模块功能进行了详细的阐述.然后利用细节层次、纹理映射以及实例化技术对Creato创建的舰载机和航母的三维模型进行了优化.最后开发了基于MFC的Vega Prime视景驱动程序并介绍了碰撞检测A-法.完成后的着舰仿真系统可为自动着舰系统的设计、验证评估提供直观可视化的软件界面.     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。     

基于HTCPN的飞机维修保障资源配置方法

针对飞机基层级维修保障资源配置问题,提出了一种基于分层赋时着色Petri网(hierarchical timed colored Petri net, HTCPN)的维修保障资源配置方法。首先,根据飞机基层级维修保障工作内容及流程,运用CPN Tools软件,构建飞机维修保障全过程的HTCPN仿真模型,设计仿真时钟折算方法。其次,提出维修保障资源配置规则,建立基于飞机出动架次率的维修保障资源配置模型。最后,算例分析结果表明所提方法能够迅速、准确地完成飞机基层级维修保障资源配置。所提方法为科学制定飞机基层级维修保障配置方案提供了技术支撑,具有一定的工程应用价值。     

基于HTCPN的飞机维修保障资源配置方法

针对飞机基层级维修保障资源配置问题,提出了一种基于分层赋时着色Petri网(hierarchical timed colored Petri net, HTCPN)的维修保障资源配置方法。首先,根据飞机基层级维修保障工作内容及流程,运用CPN Tools软件,构建飞机维修保障全过程的HTCPN仿真模型,设计仿真时钟折算方法。其次,提出维修保障资源配置规则,建立基于飞机出动架次率的维修保障资源配置模型。最后,算例分析结果表明所提方法能够迅速、准确地完成飞机基层级维修保障资源配置。所提方法为科学制定飞机基层级维修保障配置方案提供了技术支撑,具有一定的工程应用价值。