不确定交货下的装备维修器材供应链协调对策

为协调不确定交货条件下装备维修器材供应链各成员的利益关系,运用Stackelberg主从博弈理论进行对策研究.以维修单位作为主方,提出最佳订货量和单位缺货惩罚成本策略,从方即供应商以额外供应能力作为响应;以维修单位预期成本最小化为目标建立优化模型,结合约束条件构建带有惩罚因子的特殊适应度函数;利用粒子群优化算法进行仿真计算.仿真结果表明:Stackelberg主从博弈可以有效协调装备维修器材供应链,保证供应链及各成员的利益.     

基于粗糙灰色预测的装备维修资源需求预测模型

面向装备维修资源保障任务,首先采用粗糙集理论,通过属性约简算法,简化装备维修备件资源消耗影响因素,在此基础上利用灰色预测模型,对基于虚拟仓储的装备维修资源需求进行预测,通过与单一的灰色预测方法结果相比较,将粗糙集与灰色预测模型相融合的方法应用于装备维修备件资源预测的结果可靠、信息准确,并且预测值与实用值的相对误差和绝对误差很小,达到了准确预测的效果;从而验证了此模型与算法的有效性,为信息化战争中提高装备维修备件资源保障功能提供理论与方法支持。     

粒子群算法在武器装备保障资源优化中的应用

为简单方便地实现武器装备保障资源优化,采用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题。具体方法主要包括：确定不违反前后约束的活动进行次序、确定资源约束项目调度问题的解空间、确定修复策略、计算粒子适应度。同时,编制了粒子群优化程序,对某型武器装备技术保障资源进行了优化。优化结果有助于保障资源合理配置,对提高装备战斗力有重要的军事价值。     

两主两从博弈下的装备维修器材供应链协调研究

以相互竞争的两条装备维修器材供应链作为研究背景,提出了一种基于Stackelberg主从博弈的激励协调模型,并通过最优反应动态思想给出求解该模型的一般思路,结合粒子群优化算法对军事算例进行仿真,对比分析供应商合作与非合作下的计算结果,供应商非合作下奖金激励策略可以有效实现供应链协调,但供应商若能实现合作,将使供应商达到利益最优化,可忽略奖金激励的影响.     

改进的粒子群算法求解火力优化配置

针对现代化战场作战双方坦克分队进行火力对抗时,需要指挥员能够随时提供合理的火力打击策略这一问题,提出了一种改进的粒子群算法,用于快速求得可行的火力优化配置方案,为指挥员作出打击决策提供依据。与实例对比分析的结果表明,改进的粒子群算法具有很高的求解精度与求解效率,能够满足坦克分队作战需求。     

变后掠翼航弹滑翔弹道优化设计

为增强变后掠翼航弹的滑翔能力,研究了一种变后掠翼航弹的滑翔弹道优化设计问题.分析了变后掠翼航弹的气动特性,将弹道优化问题转化为最优控制问题,利用最小值原理,推导了滑翔段飞行距离最大的必要条件,在此基础上采用粒子群算法对攻角及后掠角进行寻优,形成了一种基于攻角与后掠角双变量控制的弹道优化设计方法.数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量比固定外形和常规单变量控制的航弹射程显著提高,寻优结果符合气动特性分布规律,通过最优控制和粒子群算法优化弹道的方法是可行的.     

基于粒子群算法优化的目标识别方法

误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法,其优化算法也层出不穷。针对LM优化算法存在局部极小点的问题,通过采用基于优化理论的粒子群优化算法(PSO)来改进Levenberg-Marquardt(LM)算法。将提取的目标瞬态特性特征作为各种算法的输入,通过mat-lab仿真,对整个样本进行训练,并随机选择小样本进行检验。结果表明,优化方法均合理可行,其收敛速度和预测精度有明显的提高,综合来讲,粒子群算法优化后的LM算法表现出较大的优越性,为利用目标的瞬态特性进行目标识别提供了一种新方法。     

基于粒子群算法的混编群兵力部署优化研究

通过对混编群兵力部署影响因素分析,根据混编群兵力部署原则,建立了混编群兵力部署优化模型.针对该优化问题,提出了一种改进的粒子群算法,给出了模型求解方法和步骤.经过应用实例计算,取得了良好的部署效果,为解决混编群兵力部署优化问题提供了一种有效的途径.     

变后掠翼导弹中制导律设计

研究了可变后掠翼导弹的制导律问题,它在整个导弹设计过程中起着非常重要的作用;针对可变后掠翼导弹外形参数可变的特点,建立了弹道优化数学模型,并针对滑翔段弹道进行了优化设计;提出了一种基于动态虚拟目标点的滑翔中制导律,通过仿真分析验证了其可行性。研究结果可为变后掠翼导弹总体设计提供参考。     

基于变精度粗糙集的导弹需求量预测模型

建立了基于变精度粗糙集的战时导弹需求量预测模型。在对导弹需求量影响因素分析的基础上建立了导弹需求量预测决策表,采用基于属性重要度的启发式算法求解β近似约简,从而获取导弹需求量预测的相关规则。结果表明,该模型具有一定的有效性,为战时导弹需求量预测提供了一种新的途径。     

基于粗糙集的装备维修保障能力模糊综合评判

建立了基于粗糙集和模糊理论的装备维修保障能力评估模型.该模型采用模糊方法将定量指标和定性指标值转化为模糊数,实现指标的一致化,并利用属性重要度理论获取指标权重,最后采用模糊算子进行评估计算.实例计算结果表明,该模型能够较好的利用以往的经验数据,兼顾指标的客观信息和评估者的主观判断,评估结论较为可信.     

基于区间值的变精度双论域粗糙集的机载电子设备故障诊断方法

针对目前机载电子设备故障诊断中多条件属性多决策属性的复杂问题,提出基于区间值的变精度双论域粗糙集的机载电子设备故障诊断方法.利用常规关系的变精度双论域粗糙集求得研究对象的双论域正域、可能域、负域和边界域,得到2条确定性诊断规则和可能性诊断规则,并以某型机载话音数字保密机为例进行实例验证.验证结果表明:该方法的诊断规则有效,能为机载电子设备最终的决策诊断提供有力证据.     

基于贝叶斯网络的战时装备维修保障效能评估

从战时装备维修保障效能定义入手,深入剖析装备维修保障效能和装备维修保障能力的区别,以贝叶斯 网络理论为基础,结合装备维修领域专家经验知识,建立以装备指挥效能、供应保障效能、装备维修效能等为主要 评估指标的战时装备维修保障效能评估模型。依托Netica 软件实现战时装备维修保障效能评估贝叶斯网络构建,采 用梯度下降法进行网络参数学习,并结合实际案例证明模型的可行性。     

面向任务的维修资源配置决策支持系统研究

主要讨论了面向任务的维修资源配置决策支持系统所需的模型和设计方案,采用形式化描述方法,建立了装备任务、结构、维修过程和维修资源之间的关系,解析和仿真相结合,研究了战前和战时的维修资源优化配置模型及算法,并设计得到面向任务的维修资源配置决策支持系统的结构和功能组成,为该类决策支持系统的设计与开发提供了思路。     

战时装备调配保障系统的目标体系和运行机制

针对目前战时维修保障不能在短时间内恢复部队战斗力的问题,提出运用系统工程方法论对装备调配保障系统进行研究。阐述战时装备调配保障系统的基本概念,明确该系统的组成要素,解读其基本内涵,构建装备调配保障系统的目标体系;围绕运行机制,给出该系统的工作流程图,分析系统运行的作用机制,可为战时装备调配保障的进一步研究提供理论参考。     

基于免疫算法的装备维修人员调配方法

为提高维修人员维修工作安排合理性、时效性与人员作业量的均衡性,提出一种基于免疫算法的装备维 修人员调配方法。对装备大修过程中维修人员调配问题进行分析,利用矩阵寻址和均衡度评判,采用改进免疫算法 抗体的生成方式和评价标准,构建装备维修人员的调配优化方法,利用Matlab 编程计算调配结果,并通过Flexsim 软件仿真进行验证。仿真结果表明,该方法对装备维修效率的提高和人员作业量的均衡分配具有较好效果。     

基于主成分分析法的炮兵装备维修保障优化模型

对建立合理的炮兵装备维修体系来说,通过评估来推维修保障工作的不断发展,显得越来越重要。运用主成分分析法对炮兵装备维修评估体系的多项指标进行了综合聚集,然后在理想点的基础上建立了优化模型,从而为选择一种更合理的维修保障模式提供了科学依据,也为建立适应高技术条件下炮兵装备维修保障体系提供了理论指导。     

基于遗传算法的装备维修任务规划

针对装备维修任务规划的特点,构建基于遗传算法的维修任务规划策略。结合装备维修工序,对维修任务规划进行分析,建立了以作业总维修工时最短为目标函数的维修保障任务规划数学模型。在此基础上,构建了求解任务规划模型的遗传算法,并对算法的实现规则进行了详细分析,确保了模型的有效性和收敛性。最后,以4台装备5个修理组为例,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法能确保模型的有效性和收敛性,模型能有效处理装备维修任务规划问题,下一步将对算法作进一步的改进和完善。