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混沌免疫算法在舰载机调度保障中的应用

2016-05-18冯智鑫彭业飞

电脑知识与技术 2016年9期

冯智鑫++彭业飞

摘要:航母舰载机航空保障重调度关系航母实战能力。基于柔性流水车间理论,对舰载机航空保障进行了模型假设,建立了基于连续出动的舰载机航空保障重调度的数学模型。为解决基本免疫算法具有寻优精度低、易陷入局部极值的缺陷,基于tent混沌映射对算法进行改进,提出混沌免疫算法,通过对记忆库中的抗体进行混沌扰动,增强抗体多样性。将新算法应用于实例,取得较好效果。

关键词: 舰载机;重调度;柔性流水车间;免疫算法;混沌映射

中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)09-0243-03

舰载机的调度问题是受时间、空间、资源约束的多任务复杂问题,是航母作战效能的重要保证。文献[1]通过研究K均值聚类算法的基本原理,提出基于均值聚类的KMCPSO舰载机出库调度算法;文献[2] 采用智能规划研究方法是解决舰载机动态调度问题;文献[3]应用车间调度理论建立了空间约束条件下的舰载机出库调度模型,并对利用粒子群算法对模型进行仿真分析,均取得较好的效果。舰载机在航母上的调度问题是制约航母实战能力的重要因素。当前针对舰载机调度的研究多是在机库与甲板之间的调度,然而,战场环境的瞬息万变导致了舰载机作战任务的多变性和保障任务的复杂性,因此,当作战任务改变时,舰载机的保障组织和实施也会发生相应的改变,这时就需要考虑重调度问题。因此,本文主要研究舰载机航空保障重调度问题。

1舰载机航空保障重调度模型

1.1 问题描述

舰载机航空保障调度是军事领域中重要的调度问题,通过对各种保障资源有效调度,可以提高保障效率,缩短保障时间,最大限度的发挥作战效能。舰载机航空保障是指根据作战任务的需求对舰载机进行相应保障,从而更好地完成作战任务。

连续出动是舰载机的主要出动方式,其飞行周期是连续的。一个飞行周期未完,另一个飞行周期又插进来,出动飞机的飞行周期首尾交错重叠[4]。重调度是指在作战任务改变后,在原调度方案正在运行的基础上,根据新的作战需求对方案进行重新安排。新方案应尽量使所有执行各项作战任务的舰载机的最终保障完工时间最短。合理安排舰载机的保障次序,是调度保障的问题关键。连续出动模型如下图所示:

1.2条件假设

舰载机航空保障重调度问题可以类比为柔性作业车间调度问题(FJSP)。车间生产调度是指对一个可用的加工机床集在时间上进行加工任务集的分配,以满足相应地性能指标集。该类问题包括一个要完成的作业集,而每个作业又由一个操作集组成,各操作的完成需要占用机床或其他资源,并且必须按一些可行的工艺次序进行加工[5]。根据舰载机调度保障问题,建立如下假设:

1)不考虑舰载机及其保障设备在空间上的布局;

2) 允许舰载机在中间等待;

3) 整个调度过程中设备完好不损坏;

4) 同一时刻一台设备只保障一架舰载机;

5) 同一时刻一架舰载机只接受一台设备的保障;

6) 舰载机的工序保障时间确定,同一工序不同设备的保障时间相同;

7) 不考虑设备调整时间的影响;

8) 所有舰载机的保障工序相同;

9) 各保障工序之间是串行关系。