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。     

OPTIMAL MAINTENANCE AND REPLACEMENT OF EXTRACTION MACHINERY

This paper considers a problem of optimal preventive maintenance and replacement schedule of equipment devoted to extracting resources from known deposits. Typical examples are oil drills, mine shovels, etc. At most one replacement of the existing machinery by a new one is allowed. The problem is formulated as an optimal control problem subject to the state constraint that the remaining deposit at any given time is nonnegative. We show that the optimal preventive maintenance, production rates, and the replacement and salvage times of the existing machinery and the new one, if required, can be obtained by solving sequentially a series of free-end-point optimal control problems. Moreover, an algorithm based on this result is developed and used to solve two illustrative examples.     

飞机复材结构的修理容限确定方法

针对民用飞机复材结构修理实践中要不要修理、能不能修理等维修决策问题,考虑损伤的发生次序、发生时间、损伤尺寸、损伤检测概率、超载分布、维修策略、强度退化与恢复等因素,以失效概率为安全性约束条件,以维修成本为经济性优化目标,提出了一种基于用蒙特卡罗仿真的飞机复材结构修理容限确定方法.案例研究结果表明:得到的修理容限及对应的检查间隔可以更加使航空公司更加经济地决策维修活动,而且能够主动控制飞机复材结构的安全性和可靠性水平,为飞机复材结构在寿命周期内的安全性和经济性分析以及损伤维修阈值决策提供了一种具有工程意义的技术方法.     

基于两级策略的器材立体仓库货位分配方法

针对军用维修器材立体仓库的货位分配问题,充分考虑物资的不同存储状态以及货位分配相关的影响因素,提出了一种结合物资需求频率及相关性的多目标货位分配模型。该模型基于分类存储思想,把整个分配过程划分为两级(货物到物资〖JP3〗类、货位到特定物资),很好地适应了军用维修器材仓库的储存特点。针对该模型,设计了基于Pareto保持机制的多目标模拟退火算法,经算例验证,该方法具有良好的寻优性能,达到了提高存储效率的目的。     

宁夏银北灌区水资源优化配置模型及应用

以宁夏银北灌区为例,基于大系统分解协调原理建立了地表水地下水联合运用的递阶优化模型.子系统优化模型采用增量动态规划法求解,协调层利用目标协调法和关联预估法实现全局最优,获得不同约束方案下的时段最优引黄水量、井灌水量、井排水量和运行费用.所建模型及求解方法弥补了以往水资源配置模型只考虑地下水垂向运动,忽略水平运动的不足, 改善了模型的仿真性和决策的可靠性.     

基于数学规划的应急组织指派优化问题综述

如何采用数学规划方法优化应急组织指派策略,提高大规模自然灾害中人力资源的利用率,减少各种损失是当前亟待解决的重要课题.在应急组织指派优化决策框架的基础上,从任务顺序和目标数量2个维度,梳理了应急组织指派数学规划模型的研究现状;梳理了应急组织指派优化模型求解算法的进展;总结并指出了应急组织指派优化仿真建模中亟待深入研究的...     

飞机滑行路径仿真与优化研究

可变滑行时间是评估机场场面交通流特性的重要指标,影响机场运行效率、旅客满意度以及污染排放问题。针对国内某大型枢纽机场,根据元胞自动机原理和交通流拥塞规律,将机场滑行区域视作由节点和链路构成的网络拓扑,以滑行规则和飞机之间的冲突作为约束条件。构建飞机离场交通流的模型,使用蒙特卡洛算法得出最优滑行路径,结合航班数据进行仿真分析。研究结果表明,该模型减少了离港飞机的滑行等待时间,滑行效率提高了9.8%,充分调度和合理分配了机场地面资源。     

Hierarchical resource allocation for integrated modular avionics systems

Recently the integrated modular avionics (IMA) architecture which introduces the concept of resource partitioning becomes popular as an alternative to the traditional federated architecture.A novel hierarchical approach is proposed to solve the resource allocation problem for IMA systems in distributed environments.Firstly,the worst case response time of tasks with arbitrary deadlines is analyzed for the two-level scheduler.Then,the hierarchical resource allocation approach is presented in two levels.At the platform level,a task assignment algorithm based on genetic simulated annealing (GSA) is proposed to assign a set of pre-defined tasks to different processing nodes in the form of task groups,so that resources can be allocated as partitions and mapped to task groups.While yielding to all the resource constraints,the algorithm tries to find an optimal task assignment with minimized communication costs and balanced work load.At the node level,partition parameters are optimized,so that the computational resource can be allocated further.An example is shown to illustrate the hierarchal resource allocation approach and manifest the validity.Simulation results comparing the performance of the proposed GSA with that of traditional genetic algorithms are presentod in the context of task assignment in IMA systems.     

Resource Allocation in Public Healthcare: A Team-DEA Model

This paper combines the theory of teams and data envelopment analysis (DEA) to design a mechanism to optimally allocate resources in public healthcare. A statutory authority and the public hospitals under its governance are interpreted as a team, the members of which seek to operate efficiently under the shared institutional constraint that public healthcare is a public good. The individual public hospital exploits DEA to maximize own-payoff, subject to the team-condition that the payoff of each other public hospital does not fall and thereby subtract from the external effects created by the public supply of healthcare. The resulting team-DEA solution, which is shown to be both an individually-efficient and team-satisficing equilibrium and to be computable in terms of a convergent algorithm, can then be applied by the authority to determine the optimal allocation of resources in public healthcare. A case based on Chinese data is presented to illustrate the team-DEA model’s ready operationalization and computation.     

基于SVM和PSO算法的飞机部件DMC预计方法

控制维修成本是飞机研制中的一项重要任务,而部件直接维修成本(DMC)的预计是控制过程中的关键步骤。鉴于现有的预计方法精度不高、波动性大或可操作性不强,引入了支持向量机(SVM)理论对不同单一模型进行非线性组合,并改进了粒子群优化(PSO)算法用于同时求解离散变量和连续变量,达到了模型选择和SVM参数的联合优化。实验证明,该预计方法算法简单、速度快,并且比以往的方法在精度和稳定性上都有显著提高。     

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。     

面向生产计划调整的资源参数反演逆优化方法

原生产计划是满足预测产品种类及数量需求的成本最小化的生产计划.然而,实际需求常常与预测不符,当获取实际需求数据后,需要对原生产计划进行动态调整.基于此,以逆优化为方法论,将面向生产计划调整的资源重配置问题,转化为一个已知实践最优生产计划,反向求解让该实践方案成为在调整后的参数下的原生产计划模型最优解的反演问题.该反演问...     

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。     

Distributed Algorithm for Robust Resource Allocation with Polyhedral Uncertain Allocation Parameters

This paper studies a distributed robust resource allocation problem with nonsmooth objective functions under polyhedral uncertain allocation parameters. In the considered distributed robust resource allocation problem, the (nonsmooth) objective function is a sum of local convex objective functions assigned to agents in a multi-agent network. Each agent has a private feasible set and decides a local variable, and all the local variables are coupled with a global affine inequality constraint, which is subject to polyhedral uncertain parameters. With the duality theory of convex optimization, the authors derive a robust counterpart of the robust resource allocation problem. Based on the robust counterpart, the authors propose a novel distributed continuous-time algorithm, in which each agent only knows its local objective function, local uncertainty parameter, local constraint set, and its neighbors’ information. Using the stability theory of differential inclusions, the authors show that the algorithm is able to find the optimal solution under some mild conditions. Finally, the authors give an example to illustrate the efficacy of the proposed algorithm.     

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。     

非常规突发事件应对任务的机会约束规划

非常规突发事件破坏力巨大, 极少出现或者不会出现预兆, 是历史罕见事件, 具有极度不确定性. 因此非常规突发事件应对任务是一个不确定决策问题. 非常规突发事件的应对任务可以分解为紧急补救任务和控制恢复任务. 在分析紧急补救任务和控制恢复任务的不确定属性的基础上, 建立了非常规突发事件应对任务的极大值不确定机会约束规划模型. 该模型是在应对任务成本的机会约束下, 极大应对任务净收益的乐观值. 最后, 通过大规模停电应对的算例, 演示了机会约束规划模型在应对任务规划中的应用途径.     

面向多阶段任务可用度的装备群维修决策模型

多种维修方式的综合应用可最大限度提高装备可用度。针对装备群的多阶段任务特点,将维修活动近似安排在任务间隔期内,认为部件以一定的概率必然出现故障,获得了阶段期望维修时间。然后充分考虑了部件的3种维修策略以及产生的延误时间,给出了任务可用度的定义。以最大化任务可用度为目的,在综合分析阶段任务分配方案及维修方式选择影响的基础上,建立了一种非线性整数规划模型。基于问题实际提出了改进遗传算法对模型进行求解,以新的多层分段染色体形式表示优化方案,并调整遗传算子的操作方法以易于算法的实现。最后给出具体实例证明了模型及算法的有效性,有利于决策人员做出合理的任务及维修活动安排。     

航空公司机队的鲁棒性规划启发式算法

为了解决传统机队规划方法无法反映机队运营鲁棒性的缺陷, 针对单基地线性航线结构运营模式特点, 以基地机场配置机型数最小为目标函数, 考虑"航班节"机型分配成本限制, "航班节"机型分配唯一性限制, 所选机型最少飞机数限制等条件构建机队的鲁棒性规划模型, 并结合唯一竞争机型限制为模型设计启发式算法. "39个航班节, 6种候选机型"的案例分析表明: 传统机队规划法所得出的机队构成中有3种机型, 而由机队的鲁棒性规划法所得出的机队构成中机型数仅为2种, 且机队构成能够很好的适应市场需求的波动, 因此算法可行.     

基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法

综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法.项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配.同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提出了最终的推荐算法.最后,根据用户未曾收集项目最终所获得的资源进行排序,向用户推荐资源最多的项目.通过...