张永强,徐宗昌,孙寒冰,胡春阳

(1.装甲兵工程学院技术保障工程系,北京100072;2.海军航空兵学院,辽宁葫芦岛125000)

基于蒙特卡洛仿真和并行粒子群优化算法的携行备件优化

张永强1,2,徐宗昌1,孙寒冰1,胡春阳1

(1.装甲兵工程学院技术保障工程系,北京100072;2.海军航空兵学院,辽宁葫芦岛125000)

为提高携行备件方案优化模型的准确性和求解的精确度,以遂行远海训练任务的舰艇编队为研究背景,针对优化模型的建立和求解提出了一系列改进措施。在传统优化模型的基础上,分析了虚警和串件拼修对备件的影响,建立了基于携行能力、备件成本、装备可用度、同型号装备群完好率等多约束条件的携行备件优化模型;利用粒子群优化(PSO)算法确定备件的优化配置,利用蒙特卡洛仿真法计算配置方案的保障效能;引入云格计算技术实现PSO算法的并行求解,从硬件性能上提高算法的全局寻优能力;将普通粒子转化为量子粒子实现解的多样化,减小了算法陷入局部最优的危险。案例分析证实了改进措施的可行性和有效性。

兵器科学与技术;携行备件;蒙特卡洛仿真;粒子群优化算法;方案优化

DOI:10.3969/j.issn.1000-1093.2016.01.019

0 引言

遂行远海训练任务的舰艇编队应具有较强的自主保障能力,否则容易因装备故障而影响任务。由于装备故障主要依赖换件维修,因而对于维修保障而言,携行备件是一类极其重要的保障资源。传统确定携行备件品种和数量的方法,是由舰艇上的各舱室按一定的需求预测模型分别计算,整体上缺乏统一配置,经常出现“用不足、存不需、费用高且超过携行能力"的情况。……