保障人員配置和保障作業(yè)調(diào)度是艦載機(jī)機(jī)群出動保障任務(wù)決策的2項(xiàng)核心內(nèi)容。針對復(fù)雜甲板作業(yè)約束條件下保障人員配置-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化的實(shí)際問題,首先,系統(tǒng)分析艦載機(jī)機(jī)群出動保障流程約束、出動時(shí)限約束、保障人員約束、保障設(shè)備約束、工位空間約束和資源供給能力約束。其次,以保障人員數(shù)量和負(fù)載方差和最小化為優(yōu)化目標(biāo),建立了混合整數(shù)規(guī)劃模型,進(jìn)而提出了基于邊際-人工蜂群（ABC）算法的兩層優(yōu)化決策架構(gòu)。上層決策模型基于邊際優(yōu)化算法對保障人員配置方案進(jìn)行迭代優(yōu)化,下層決策模型采用改進(jìn)的雙向人工蜂群算法對艦載機(jī)機(jī)群出動保障任務(wù)調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化。最后,通過典型算例驗(yàn)證了所提模型和兩層優(yōu)化機(jī)制的可行性與有效性。 

【文章來源】：北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,46(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

單機(jī)出動保障作業(yè)流程圖

此外,由于艦載機(jī)機(jī)群出動回收作業(yè)一般按照一定的甲板周期循環(huán)進(jìn)行,因此所規(guī)劃的出動保障作業(yè)方案的完工時(shí)間Cmax需限定在一定作業(yè)期限C max d 內(nèi),否則將影響下一波次艦載機(jī)的回收作業(yè)。2 ISSP-ASS模型

上層模型負(fù)責(zé)各專業(yè)保障人員的配置決策。對此,采用邊際優(yōu)化算法進(jìn)行求解,該算法操作簡單,搜索精度高,且最大優(yōu)勢在于迭代過程不丟失最優(yōu)解,在求解資源配置這類問題相對一般啟發(fā)式算法更具優(yōu)勢。下層模型負(fù)責(zé)艦載機(jī)機(jī)群出動保障調(diào)度優(yōu)化,以縮短保障完工時(shí)間,本文設(shè)計(jì)了一類改進(jìn)人工蜂群算法進(jìn)行求解。在每一步迭代過程中,在上層將各類專業(yè)保障人員分別增加單位數(shù)量后,調(diào)用下層調(diào)度優(yōu)化模型計(jì)算邊際效益的增量,下層則根據(jù)所增加的保障人員配置,基于改進(jìn)的人工蜂群算法求解最優(yōu)調(diào)度方案,并將機(jī)群保障完工時(shí)間和保障人員負(fù)載方差和反饋至上層配置模型,由上層模型選取邊際效益最優(yōu)的人員增加方案,通過不斷迭代直至滿足機(jī)群完工時(shí)間的時(shí)限要求�；谶呺H-人工蜂群算法的艦載機(jī)機(jī)群出動保障人員配置-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化流程如圖4所示。圖4 邊際-人工蜂群算法流程

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3623817