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。     

考虑非遍历的抢修任务多目标动态调度

针对进攻作战中战损装备众多而抢修时间与抢修力量有限的矛盾,进行了进攻作战抢修任务动态调度研究。提出考虑非遍历的抢修任务多目标动态调度的现实军事问题,建立多目标规划数学模型,分析了非遍历、修理能力差异、待修装备优先级3个重要影响因素;根据所建模型的特点,设计了基于遗传算法的模型求解算法;运用Matlab软件进行了39辆待修装备、3个抢修组的动态调度示例仿真与分析。示例结果表明：通过实施机动伴随抢修和抢修任务动态调度,进攻作战部队能够获得约185 h的二次作战总时间,进而增强部队的持续作战能力,并大大减少决策工作量和决策时间、降低人为决策风险。     

考虑不确定性的进攻作战抢修任务动态调度

针对一体化进攻作战中战损装备众多、抢修时间与抢修力量有限的矛盾,将战场抢修、伴随保障、任务动态调度结合起来,进行了进攻作战抢修任务动态调度研究。提出考虑不确定性的进攻作战抢修任务动态调度的现实军事问题,构建其数学模型,分析核心影响因素。针对问题特点,设计了基于变体遗传算法的模型求解方法,并运用Matlab软件进行了15辆待修装备、3个抢修单元的动态调度示例求解。示例结果表明：通过实施抢修任务动态调度,进攻作战部队能够获得约77 h的二次作战总时间,并大大减少决策时间、降低决策工作量和人为决策风险。     

基于任务演化重要度的合成部队维修器材两级配置优化方法

维修器材是实施装备维修保障的重要物质基础，维修器材的合理配置是做好装备维修保障的关键。针对不同任务阶段部件功能状态对装备系统功能状态影响程度不同的实际，建立装备部件的任务演化重要度模型；以基于任务演化重要度的备件保障度为目标，构建合成部队维修器材两级动态配置优化模型。通过引入拉格朗日算子将多约束转为复合单一因子约束，建立约束因子动态更新机制以适时满足指挥员不同权重因子判定规则。提出一种基于MA-OD目标分解的改进边际分析法并进行算例分析。研究结果表明，在任务背景驱动下，考虑任务演化重要度的维修器材两级配置优化方法，能够为合成部队指挥员制定部队平时和战时器材配置方案提供一定的方法支撑，对提升装备使用可用度具有重要意义。     

一种考虑专业的动态维修任务调度的优化方法

战场抢修任务比较繁重,合理安排维修任务可以有效地提高武器装备作战使用的时间。对此,分析了战时维修任务的特点,以尽快恢复参战作战单元的战斗力为目标,提出了一种考虑维修专业的动态维修任务调度的优化方法。由于问题求解比较复杂,首先把原问题分解为考虑专业的静态维修任务调度问题和动态维修任务调度问题,分别建立了相应的数学模型,并提出了模型的求解方法。考虑专业的动态维修任务调度模型以考虑专业的静态维修任务调度模型为基础,根据任务变化情况,反复调用考虑专业的静态维修任务调度模型求解方法,实现了战场抢修任务的动态调度。实验结果表明：本文方法是一种求解考虑专业的动态维惨任务调度问题的有效方法。     

综合优先级下反导预警相控阵雷达任务调度算法

针对相控阵雷达跟踪多弹道导弹目标时的资源分配问题,提出一种综合优先级下的价值优化调度算法。基于弹道导弹目标特性,构建目标威胁度模型;设计二维优先级表,结合目标威胁度和截止期进行综合优先级规划;基于任务优先级建立任务动态价值函数,并从调度及时性原则出发,构建任务调度的价值优化模型;对遗传算法进行改进,设置自适应选择、交叉、变异算子,并利用该算法求解调度模型;通过仿真实验将所提算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行性能对比,对任务价值函数参数对调度性能的影响进行分析。结果表明：相比传统调度算法,所提调度算法的调度时间偏移率减小了46%,实现价值率提升了12%.     

陆战场多通道工程保障任务分配方法

为解决陆战场多通道工程保障任务分配问题,提出基于改进遗传算法的任务分配方法。以任务完成时间 等要素为优化目标,并考虑任务执行顺序等约束,构建工程保障任务分配模型;在遗传算法中加入爆炸算子,并结 合多维动态列表调度的贪心分配思想进行算法改进,形成任务分配方法;基于作战案例进行仿真实验,通过任务分 配方法进行方案求解以验证该方法的有效性和优越性。     

多约束下舰船装备携行备件保障方案优化方法

针对装备携行备件方案的确定需要综合考虑多项约束指标,以出航任务准备阶段的随舰携行备件方案配置规划为研究背景,在备件质量、体积、费用以及装备可用度4 项指标约束下,建立携行备件方案的配置优化模型。通过引入拉格朗日约束因子将各项指标转化为资源规模约束,采用边际算法对模型进行求解,并提出了初始约束因子的确定方法及其动态更新策略。通过对算例结果进行分析,验证了该研究方法的可行性。     

多约束条件下战时装备维修任务分配方法

针对现有战时装备维修任务分配中考虑约束条件不足、脱离实际的问题,以指派问题为基础,建立装备维修任务分配模型。该模型是在时间限制和维修能力限制的约束条件下,综合考虑装备修理时间、机动时间和维修能力的变化等因素,以修竣装备的重要度之和最大为目标,进行维修任务分配的最优决策。同时设计一种两阶段启发式算法,运用遗传算法和邻域搜索方法进行模型求解。通过算例和对比分析,验证了该方法的合理性和有效性。     

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。     

基于蚁群算法的测试任务调度优化方法

复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算法流程获得测试时间最短的任务调度序列;针对任务序列多解的问题,提出资源均衡度的评价标准,得到最优的资源任务调度序列。基于蚁群算法解决了复杂测试系统任务调度问题,对某实际测试系统资源任务集进行调度仿真,并与随机穷举法对比验证算法的有效性,结果表明该方法能大大节约测试时间。测试实例与当前常用的半串行测试进行对比,测试效率提升了43.07%;所得结果为最短测试时间任务调度序列中资源均衡度最高的。     

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.     

一种基于维修流程的装备维修任务调度方法

为了快速、有效地进行战时装备修理任务调度,减少故障装备在维修系统的等待时间,尽快恢复部队的战斗力,提出一种串行维修流程的多专业多作战单元维修任务调度的数学描述和模型。分析基于维修流程的装备维修任务调度问题,描述串行同顺序维修流程任务调度问题,给出求解维修调度的混合遗传算法,并以实例对算法的时间效率和优化结果进行仿真实验。仿真实验结果表明,该方法能有效解决一种战时维修任务调度问题。     

面向非计划维修停机时间分析的装备维修过程有色Petri网模型

在总结装备非计划维修过程特点的基础上,进行了非计划停机时间组成及影响因素分析。采用有色Petri网建立了多类任务并行维修的过程模型,实现了维修资源动态组合和服务台数量动态变化的形式化建模。结合维修任务生成模型,实现了装备非计划维修停机时间分析功能,最后进行了实例研究。     

基于模糊神经网络的相控阵雷达任务调度设计

针对相控阵雷达任务调度中任务优先级较难建立数学模型,从而影响任务调度效率的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络的相控阵雷达任务调度算法。该算法：模糊控制部分能够利用模糊隶属度对多个目标参数值进行量化处理;神经网络部分可以智能地实现目标参数和任务优先级之间非线性映射。仿真结果表明,该方法有效,在目标数目饱和情况下,保证高优先级任务被调度的同时,使更多的任务得到调度执行,其性能优于传统任务调度方法。     

基于数字孪生的卫星装备智能设计系统

“十四五”期间,卫星装备研制任务数量将逐年增加,卫星装备的复杂程度也不断提高。为改进以经验为主的卫星装备传统设计模式,解决卫星装备设计数据库标准化程度低、数据可继承性差、数据生命周期覆盖率差、生产试验运行数据与原始数据交互率低,导致设计效率低、研制成本高、维护升级困难等难题,提出一种基于数字孪生的卫星装备智能设计方法。将卫星装备按尺寸、载荷、特点分类归纳出卫星载荷条件、卫星装备功能模块、生产检测试验模块、运维模块组成的数据库。依据卫星尺寸、接口、载荷等条件根据计算规则驱动孪生出卫星装备数字功能模块,并自动装配成孪生模型,根据载荷的一些特殊条件对数字孪生模型功能模块进行智能联动调整,并可以将孪生模型计算结果、装备实物验证结果和当前孪生数字模型进行对比迭代和修正,不断提高孪生数字模型准确性,并可以通过孪生模型全生命周期数据监控,实时将实物维护改造信息同步映射到孪生模型,进一步提高卫星装备设计效率,缩短研制周期,削减研制成本。     

机加车间智能管控技术

为解决机加车间内机加单元、机床生产过程生产任务超期、设备平均利用率低等问题,对机加车间智能管控技术进行研究。阐述机加车间的单元组成和生产约束分析,构建机加单元车间数据采集、存储、分析和应用体系,对实时数据采集存储、任务排产与动态调度、智能管控等关键技术进行分析;结合某车间实际组成和任务情况,进行软件开发与实现,并在该现场进行部署应用。应用结果表明：该技术实现了机加车间任务、设备等关键生产资源的数字化建模与管理,提高车间机加设备平均利用率和任务按时完成率,有力助推智能管控技术在车间赋能,促进企业数字化转型。