基于遗传算法的航空装备保障资源调度

运用遗传算法研究航空装备保障的资源调度优化问题，将网格路径优化与航空装备保障的实际相结合，通过网络优化、需求评估和路径优化建立了合适的航空装备保障资源调度参考模型和动态资源调度实施方案。运用遗传算法对资源调度进行规划的过程中对初始种群的产生和变异操作进行了改进，并用实例证实了该方法的有效性。     

遗传算法在武器装备保障资源优化中的应用

针对目前我军在武器保障过程中人力资源的过载问题,提出了应用遗传算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。分析了网络计划中工序逻辑关系特点,采用工期指标建立优化模型。在算法设计中,通过建立具有逻辑关系的初始种群的方法,减少了非法染色体的产生数量,并在遗传操作之后进行检查,以保证个体生成的合法性。最后以某型武器装备保障为例进行了实例分析,表明该方法具有很强的寻优能力,对于促进保障单位合理利用资源、科学安排工程调度具有重要的现实意义。     

战场抢修多需象点多资源优化调度研究

战时协同维修保障过程中，维修是以多任务方式进行的，各任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突等问题。通过分析多需求点战场抢修资源调度的特点及决策目标，建立了战场抢修多需求点多资源优化调度模型，给出了基于需求点优先度的资源优化调度方法和算法。算例分析结果表明，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。     

复杂约束条件下伴随修理任务多目标动态调度

针对战时伴随修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,提出了伴随修理装备维修任务调度的多目标动态调度方法。考虑复杂约束的伴随修理装备维修任务调度军事需求,构建了多目标动态调度模型。该模型在修理能力及修理时间限制的基础上,引入修理时间窗、非遍历约束,考虑修理能力变化以及修复状态的不确定性,以修竣装备总数、修竣装备重要度总和、获得的二次作 战总时间最大为调度目标,进行维修任务的调度决策。设计了基于改进非支配排序遗传算法（NSGA-II）的改进多目标遗传算法进行模型求解,并通过示例仿真与分析验证了该模型和算法的合理性及有效性。     

基于遗传算法的作战任务分配和资源调度问题研究

在作战行动中出现多任务与多种保障资源合理调度困难的问题十分常见。笔者以任务完成的总时间最短为目标函数构建数学模型,使用遗传算法进行迭代优化得到保障资源调度的全局最优解。对遗传算法进行自适应改进、移民交叉算子操作和迭代条件优化,解决了过早收敛无法求出全局最优解的问题,并使算法运行效率提高了76.4%。仿真实验结果表明：该方法切实可行,可以快速准确地完成多种保障资源调度并形成任务分配方案,满足现阶段作战部队资源保障的现实要求。研究成果在高效完成保障资源调度的同时不产生冗余负担,具有较好的应用价值和发展前景。     

基于蒙特卡洛仿真和遗传算法的车辆装备保障运输网络优化

车辆装备保障运输网络优化是影响非战争军事行动任务效果的关键环节。传统方法描述随机且不连续装备保障需求的能力弱,应用于非战争军事行动车辆装备保障运输网络优化方面,会导致结果不稳定。为解决这些问题,提出了基于蒙特卡洛仿真和遗传算法的车辆装备运输网络优化模型。结合非战争军事行动特点,利用边界条件设定,保障资源调度优化函数及保障资源约束条件设置,构建了车辆装备保障运输网络优化模型;采用遗传算法,在路网和运输路径两个层次对车辆装备保障运输网络进行寻优,进一步提高了运算结果的稳定性。通过残差分析验证了该模型的有效性。     

基于免疫遗传算法的海上编队雷达网干扰规划研究

在海军航空兵突防作战中,敌舰艇编队雷达组网探测为舰空导弹武器系统打击来袭目标提供指引.必须综合运用多种雷达干扰措施,合理分配干扰资源,压制敌海上编队雷达网的探测能力.结合编队雷达网干扰的特点,将免疫遗传算法用于干扰规划,可有效地解决干扰兵力优化分配问题.     

基于时间序有向图的对地观测卫星成像预调度

对地观测卫星对用户所提出的成像需求进行成像。卫星成像资源相对于数量众多的成像需求十分有限，需要进行卫星成像调度。考虑到多种成像约束条件，为了充分合理利用有限的成像资源，同时减少成像调度时间，实际中需要对那些可以同时被多颗卫星成像的冲突成像需求进行预先调度处理。针对这样一个问题，本文构建时间序有向图作为多卫星成像预调度问题的模型。在此基础上，提出了依据卫星成像概率来进行冲突成像需求分配的预调度算法。实验结果表明：该方法能提高求解多卫星联合成像调度问题的效率，并有效地应用于实际工程问题，     

利用项目管理软件进行网络计划优化的研究

网络计划是生产管理中的重要技术之一，通过项目管理软件可以制定出面向加工工序的网络谋划，并通过对网络计划中的资源进行调配、配置和优化，在有限的资源条件下，解决项目化生产中的资源过度分配问题、资源与工期的冲突问题，使网络计划真正具有前瞻性和指导性。     

多型地空导弹批量技术准备调度优化模型

针对多型地空导弹批量技术准备调度优化的问题,提出使用遗传算法模型进行优化.构建导弹批量技术准备调度优化模型,利用遗传算法对模型进行解算,通过对阵地准备2种型号导弹进行调度优化,得到5枚导弹技术准备的最短完工时间及各项工作的安排顺序.实例分析结果表明:该模型可根据人员和设备数量变化求出导弹准备的最短完工时间,为战时决策者判断批量导弹何时能够完成技术准备并展开分配调运提供依据.     

基于动态规划的树状结构武器装备系统资源优化配置算法

针对多项作战任务与有限的武器装备系统资源间合理配置的问题,提出基于动态规划的树状结构资源优化配置算法.概述武器装备系统资源配置存在的问题,将动态规划的树状结构方法用于武器装备系统资源优化配置中,遍历各个作战任务和资源配置方案集,以各个战术方案作战效能值为最终评价指标,进行方案效能排序,辅助指挥员制定战术方案,实现武器装备系统作战资源的优化配置,并通过实例分析进行算法验证.分析结果表明:该优化算法过程简洁明了,计算模型简单,具有实用性和可行性.     

考虑休息的维修任务调度模型及其求解算法

由于维修资源通常具有使用周期性,即每工作一段时间需要进行休息,而维修任务具有紧迫性,需要不间断地进行,如何在给出维修任务调度方案的同时也给出维修资源的休息时间是一个值得探讨的问题。文中给出考虑休息的维修任务调度问题的假设条件,并建立了一种混合整数规划模型,对问题进行了数学描述。提出一种粒子群求解算法,包括算法框架、粒子表示、资源技能分配算法、粒子解码过程、更新公式等。通过具体实例,证明了模型与算法的有效性。     

基于IDEFO模型的装备维修规划流程

依据装备维修规划流程的定义，任务及目标，运用IDEFO建模方法，首先确定装备维修规划流程中功能结构树，明确流程中各个模块的纵向联系。然后在每个层次上绘制功能活动关系图，用于描述该层次上模块之间的横向关系。由此理顺维修规划流程中各工作和活动间的逻辑顺序关系，规定各种信息流、控制流和资源流的内容和属性，最终建立维修规划流程的规范化模型。     

基于IDEF0模型的装备维修规划流程

依据装备维修规划流程的定义、任务及目标,运用IDEF0建模方法,首先确定装备维修规划流程中功能结构树明确流程中各个模块的纵向联系.然后在每个层次上绘制功能活动关系图,用于描述该层次上模块之间的横向关系.由此理顺维修规划流程中各工作和活动间的逻辑顺序关系,规定各种信息流、控制流和资源流的内容和属性,最终建立维修规划流程的规范化模型.     

基于全员生产维护的军事装备管理

基于全员生产维护的军用装备训练维护管理,其综合效率体现为装备的战备完好性和任务成功性.装备全员训练维护可分解成时间、资源和功能等三维立体图.时间维代表装备全寿命系统,即从装备规划设计到报废处置的全过程.资源维代表装备的全部资源要素,由保障经费到保障信息,代表系统的能量场.功能维代表装备全部的管理功能,即从认识到反馈的管理过程.     

一种高可靠性水陆转换综合操控技术

针对两栖装甲车辆水陆转换操控中产生的可靠性问题,提出一种高可靠性水陆转换操控技术的实现方法。 运用可靠性工程理论和方法,围绕故障和问题,进行故障机理分析,得到产品的可靠性关键件清单,找出影响操控 可靠性的问题根源,完成可靠性技术的研究改进,形成可靠性增长总体方案,并对方案进行可靠性建模、分配和预 计。结果表明：该方法能减少对维修人力及保障性要求,降低使用维修保障费用,指导产品设计与研制。     

一种高可靠性水陆转换综合操控技术

针对两栖装甲车辆水陆转换操控中产生的可靠性问题,提出一种高可靠性水陆转换操控技术的实现方法。 运用可靠性工程理论和方法,围绕故障和问题,进行故障机理分析,得到产品的可靠性关键件清单,找出影响操控 可靠性的问题根源,完成可靠性技术的研究改进,形成可靠性增长总体方案,并对方案进行可靠性建模、分配和预 计。结果表明：该方法能减少对维修人力及保障性要求,降低使用维修保障费用,指导产品设计与研制。     

基于蚁群算法的舰船维修资源优化调度

针对资源有限的舰船维修问题的实际特殊性,在分析舰船维修资源的基础上,建立舰船维修资源优化调度模型,采取蚁群算法进行优化实现,并以实例进行结果验证。验证结果表明：该方法是有效的,利用信息素的更新,能增强蚂蚁对较优路径的搜索能力,较好地解决维修过程中出现的维修资源冲突问题,缩短舰船维修工期。     

资源受限条件下车辆维修工序调度优化

车辆装备战时维修时间紧、任务量大、突发情况多,装备维修调度对部队作战效能快速恢复至关重要。现有维修调度方法主要围绕单一约束条件进行工序优化,难以满足实际保障需求。结合实际维修班组编配,提出融合多工种、多人员技术等级要素的多优化目标函数,以单工序工时、总工时、紧前工序、总人力资源为约束条件建立了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法。在传统非支配精英策略的基础上加入二元锦标赛选择算子,重新设计符合多目标函数优化的交叉算子,利用二重编码对一次抢占式维修工序调度模式进行测算求解,并以实际维修案例对算法进行仿真验证。结果表明,该算法在满足战时复杂目标优化的条件下,降低了维修时间,实现了优化人力资源调度效能的目的。