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        通信裝備戰(zhàn)時隨裝攜行備件優(yōu)化方法探究

        2016-09-03 07:27:31郭文普王鵬火箭軍工程大學
        科學中國人 2016年23期
        關(guān)鍵詞:備件適應(yīng)性染色體

        郭文普,王鵬火箭軍工程大學

        通信裝備戰(zhàn)時隨裝攜行備件優(yōu)化方法探究

        郭文普,王鵬
        火箭軍工程大學

        現(xiàn)階段模塊化技術(shù)已經(jīng)在軍事范圍內(nèi)得以廣泛的運用,尤其是通信裝備的運用,在戰(zhàn)時是進行搶修的主要方式。文章圍繞通信裝備隨裝攜行備件,分析了其優(yōu)化的方法。

        通信裝備;戰(zhàn)時隨裝攜行備件;優(yōu)化

        攜行備件是戰(zhàn)時十分重要的資源,在戰(zhàn)場中,因為裝備的環(huán)境比較惡劣,對備件的消耗也比較大,為此,在戰(zhàn)時更加適合使用換件的方式[1]。然而現(xiàn)階段在軍事范圍內(nèi)對于戰(zhàn)時備件的優(yōu)化仍然處于發(fā)展階段,在攜帶備件方面經(jīng)常會出現(xiàn)一些問題。為此,文章中針對通信裝備戰(zhàn)時隨裝攜行備件的優(yōu)化,對其優(yōu)化方法進行了分析。

        1 建立通信裝備備件優(yōu)化模型

        所謂備件優(yōu)化即提高備件的質(zhì)量,使其能滿足作戰(zhàn)對于備件數(shù)量與型號的要求。建立通信裝備備件模型是最為有效的方法,既可以保證備件的完好性,也可以減少備件的種類與數(shù)量。以此建立模型,假設(shè)某個通信裝備是通過n個項目單元構(gòu)成,其中第i種備件的破壞率是λ1,這時如果需要k個備件,那么其概率是:

        將EBOi定義為第i個備件期望缺貨值,以第i種攜行備件配置數(shù)值xi與公式(1)為基礎(chǔ),對戰(zhàn)時所需要的備件數(shù)量以及期望缺貨數(shù)量進行計算:

        將攜行備件的缺貨率設(shè)為α1,則有如下公式:

        如果α1>1,那么則可以判定第i種攜行備件的數(shù)量xi較少,則需要增加備件以便后續(xù)的計算。那么運用同樣的方法,對其他類型的備件缺貨率進行計算,為此,備件的完好率公式如下所示:

        當所求完好率A(X)值>0.8時,那么則表示所求裝備的攜行備件數(shù)量X值為x1、x2……xn時,那么則可以保證通信裝備的完好性。這時,備件的費用可以用公式表示為:

        在公式中,所求值C(X)是攜行備件的總費用,而ci是第i種備件單個價格。

        由此可見,如果建立以裝備完好性與費用限制為主題的模型,可以用以下內(nèi)容進行體現(xiàn),將通信裝備的備件整體費用設(shè)定為目標函數(shù),將其完好率設(shè)定為約束條件,也就是裝備的完好率要保證備件的費用達到最小化,即:

        在公式(6)中,A0是戰(zhàn)時通信裝備的完好率最小值,其中Z是解空間,取值為xi為整數(shù)。

        2 模型具體求證流程

        2.1進行染色體編碼,設(shè)定初始種群

        對該模型進行求解主要運用遺傳算法,然而該算法不能直接進行解空間的數(shù)據(jù)求解,需要利用編碼的形式將其進行轉(zhuǎn)換,成為染色體,進而利用遺傳算法提高種群的適應(yīng)能力,提升個體的生存適應(yīng)性,求出最優(yōu)個體,對其進行解碼,將問題進行解決。在戰(zhàn)時所運用攜行裝備種類并不多,攜行備件的數(shù)量也控制在16件左右,可以使用二進制編碼的方法提高運算量。我們運用實值編碼的方法進行求解,各個染色體都是通過一個解向量表示,染色體中向量的長度和解向量一致,如果用X表示其中的一個解向量,那么其對應(yīng)的染色體則可以用V來表示。

        要設(shè)定初始種群,則要在[0,15]這個數(shù)值區(qū)間之內(nèi)選擇隨機的染色體,利用適應(yīng)性函數(shù)明確染色體的合理性,而對于一些不合理的染色體將要及時剔除,一直到形成合法的染色體為止。

        2.2明確適應(yīng)性函數(shù)

        針對文章中建立的模型,進行優(yōu)化的最佳方向是對目標函數(shù)的最優(yōu)解求解,為此,我們可以對公式(3)進行分析,將其作為評價函數(shù),利用計算的方式獲取評價數(shù)值,即可用以下公式進行表示:

        如果eval(V1)=0,那么可以將其剔除,若其為1,那么可以將其保留,并且進行遺傳操作。

        2.3遺傳操作方法

        針對該模型,一般可以使用以下幾種操作方法進行操作,其一是選擇性操作,這種操作方式應(yīng)用的是賭輪選擇的方式,所謂染色體適應(yīng)性越高,其被選擇的幾率就會隨之上升,再使用計算的方式對其適應(yīng)性數(shù)值進行計算,按照0.5的選擇性概率對種群進行選擇[2]。其二是交叉性操作,這種操作方式要保證染色體數(shù)量在10以下,這時運用單點交叉的方法,如果數(shù)量大于10,則要運用多點交叉法,在此基礎(chǔ)上再將多個染色體隨機交叉,對其進行適應(yīng)性的檢測,采用合法的染色體。

        2.4模型結(jié)束與結(jié)果

        在模型求解時循環(huán)迭代上述遺傳操作的方式,直到數(shù)值能夠達到設(shè)定次數(shù)的最大值。這時把適應(yīng)性函數(shù)值的最大染色體輸出,此為模型的最優(yōu)解,并以此得到結(jié)果。

        3 結(jié)語

        綜上所述,文章中通過建立模型的方式,對通信裝備戰(zhàn)時隨裝攜行備件的優(yōu)化方法進行了論述,希望在此基礎(chǔ)上能夠全面實現(xiàn)戰(zhàn)時通信裝備的最優(yōu)化。

        [1]李文元,張勇軍,李德龍,陳立江.通信裝備戰(zhàn)時隨裝攜行備件優(yōu)化方法[J].兵工自動化,2015,03:26-29.

        [2]李文元,張勇軍,聶少濤,陳立江.戰(zhàn)時野戰(zhàn)通信裝備隨機備件優(yōu)化方法[J].火力與指揮控制,2015,05:93-96.

        郭文普(1976-),男,漢族,河北河間人,火箭軍工程大學,副教授,研究方向:信息化工程;

        王鵬(1992-),男,漢族,河南項城人,火箭軍工程大學2012級在讀本科生。

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