装备备件两级闭环供应链库存优化与分析

研究备件两级闭环供应链系统结构与备件运转流程.通过建立单项备件供应可用度模型,构建了两级闭环供应链库存系统优化模型,并运用边际效能分析算法合理配置基层级和基地级备件库存量,实现了在有限购置费用资源约束条件下的系统供应效能最大化,分析得出提高两级维修能力可以改善系统供应效能.     

地空导弹武器系统抢修备件配置建模与仿真

分别就地空导弹武器系统非战斗损伤和战斗损伤引起的战时抢修备件消耗进行分析, 建立基于可用度的非战斗损伤抢修备件需求量模型, 进而建立战时抢修备件的需求量模型,并 对模型加以验证.利用Monte-Carlo算法对模型进行仿真分析和计算, 得到地空导弹武器系统的抢修备件清单. 模型和仿真结果具有一定的理论意义与实际价值.     

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。     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真

改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法，提出基于GA的一套完整，系统的优化模糊对模型参数的算法，其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因，对国际标准例题的仿真表明，该方法对算法初始值的选择不敏感，能显著提高模糊树模型的建模精度，在相同模型精度条件下，则可简化样本空间的划分，降低模型的计算量。     

基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

求解带约束函数优化的两级自适应遗传算法

针对带约束的非线性函数优化问题 ,提出一个两级自适应遗传算法。根据待优化函数和约束构造拉格朗日对偶函数 ,在下级对给定的拉格朗日乘子 ,用遗传算法搜索变量的最优解 ;在上级针对拉格朗日对偶函数 ,用遗传算法搜索拉格朗日乘子的最优解。采用自适应的方法 ,根据个体的适配值和种群的适配值统计特性确定交叉概率和变异概率。计算结果表明 ,该算法是有效的。     

可修复备件系统库存决策仿真优化模型

针对可修复备件系统库存决策问题,在考虑系统成本和保障率的前提下,建立一个仿真优化集成模型。该模型分析了可修复备件系统结构和流程,应用离散系统仿真技术实现了可修复备件库存的仿真,并以禁忌搜索算法为基础建立优化仿真框架,对备件库存数量的最优解进行仿真寻优计算。优化仿真结果表明,该模型合理、有效、可行。     

基于遗传算法的系统动力学仿真模型研究

系统动力学（SD）在模拟复杂大系统的动态行为等方面颇具有优势；但同时存在固有的缺陷和不足，如机械性，精确度低等。本文提出了基于遗传算法的SD，它具有自组织，自适应，智能决策等特点，能更有效地领导具复杂大系统的动态行为。     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

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。     

基于仿真模型的排队规则遗传优化算法研究

排队规则是排队系统的重要组成部分, 直接关系到排队系统的运行效率. 本文以具有复杂结构的排队系统为研究对象, 构建了排队系统仿真模型; 进一步地, 考虑排队规则的多样性特征, 提出了基于排队系统仿真建模的排队规则遗传优化算法, 并进行了算法的优化设计. 基于眼科医院实际数据的分析结果表明, 与先来先服务(FCFS)排队规则相比, 本文提出的方法所得到的排队规则可以将平均住院等待人数减少1/2以上, 并可实现系统的长期稳定性. 论文工作实现了系统仿真与遗传优化算法的有效结合, 对优化复杂系统的排队规则、提高排队系统的运行效率具有积极意义.     

基于有限备件的战备完好性模型

针对舰船装备远海执行战备任务期间备件补给困难的现实,系统研究了基于有限携行备件的装备战备完好性建模方法与计算问题。首先,探讨了有限备件情形下的单部件战备完好性模型,给出了适合于工程应用的近似计算算法;其次,研究了基于有限备件的系统战备完好性模型,重点给出了备件共用情形下的串联、并联、表决系统的战备完好性算法,并给出系统战备完好性计算流程;最后,通过仿真分析说明,工程实际中常用的稳态可用度计算方法不适用于舰船装备远海执行任务情形下的战备完好性计算,并且分析验证了给出的单部件及备件共用情形下系统的战备完好性近似算法精度较高,可用于舰船装备战备完好性评估。     

多级维修供应下可修复备件库存建模与优化

为了研究可修复备件库存分配模型, 根据METRIC理论, 结合“原位维修率”、“占空比”、“重测完好率”等重要维修参数, 建立了具有多等级的维修供应体系、多层次结构备件的初始库存分配通用模型. 以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标, 保障费用为约束, 对备件库存方案进行优化, 通过实例给出了优化结果, 分析了影响备件库存分配方案的保障性因素, 并通过VMETRIC仿真平台对模型结果进行了检验. 结果表明: 本文模型得到的优化方案与VMETRIC软件运行结果一致, 证明了本文模型的正确性和算法的合理性.     

备件配置优化问题研究

首先对备件配置优化问题进行了概述,并研究了目前国内外备件配置优化问题现状,归纳了以备件需求量为中心的预测模型以及以缺货为中心的优化模型.把备件配置优化问题看作是一个组合优化问题,然后给出了传统边际效益分析方法解决问题的步骤,接着给出采用仿真优化方法解决问题的思路,即采用优化模块缩减策略空间并采用仿真模块评估策略的优劣.并给出一个应用实例对仿真优化方法进行验证.     

基于延迟时间理论的备件维修多目标优化模型

在系统的健康管理中可靠度、可用度或维修费用的极值通常被用作确定维修周期的准则,但随着装备系统的复杂化和决策者需求的多样化,单目标决策问题已不能满足现状,由此,针对定期检测策略,建立了基于延迟时间理论且考虑不完美维修的多目标决策模型,并运用多属性效用理论对模型求解。首先建立该策略下的可靠度、可用度和维修费用模型;然后将三者视为属性,构造每个属性的效用函数;之后采用基于逼近理想解排序法思想的赋权法对属性权重赋值,通过加权获得不同维修周期的综合效用值,根据效用值确定维修周期;最后引入算例,验证模型的有效性和可行性。     

装备视情维修与备件库存联合优化决策

研究周期检测条件下装备视情维修与备件库存的联合优化问题。针对相同多部件系统,根据系统的退化状态和备件库存状态确定维修需求,建立了以系统检测周期、预防维修阈值和备件安全库存阈值为决策变量,以平均费用率最低为目标的联合维修决策模型。在模型求解过程中,利用退化状态空间划分法分析各决策点的维修需求,在系统的联合概率密度求解的基础上,确定维修组合概率和备件库存状态概率。最后,通过末制导雷达某部件系统的实例计算,验证了优化方法的有效性,另外还通过灵敏度分析,探讨了相关参数对模型的影响。     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。