本文關(guān)鍵詞：軍事裝備技術(shù)區(qū)車輛優(yōu)化調(diào)度算法研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,世界新軍事變革深入發(fā)展,戰(zhàn)爭形態(tài)加速向信息化轉(zhuǎn)變。加強(qiáng)信息化建設(shè),突出信息化特點(diǎn)已然成為世界各國軍隊(duì)建設(shè)的重要共識。當(dāng)前,我國國防和軍隊(duì)建設(shè)正處于向信息化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,部隊(duì)管理的各個(gè)層面,無不瞄準(zhǔn)信息化這一關(guān)鍵要素。車輛調(diào)度問題屬于典型的全局優(yōu)化問題,自上世紀(jì)60年代被提出以來,引起了學(xué)術(shù)界的廣泛興趣。隨著研究的不斷深入,問題描述出現(xiàn)了許多新特征、新要素,也引起了運(yùn)籌學(xué)、組合數(shù)學(xué)、圖論、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)等領(lǐng)域?qū)＜业臉O大重視,為此,國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了廣泛研究,取得了豐碩成果。軍用車輛調(diào)度問題有其自身的特點(diǎn)和規(guī)律,研究側(cè)重點(diǎn)也有所不同。本文從裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度實(shí)際需求入手,提出了以作戰(zhàn)效能為依據(jù),以節(jié)約高效為原則,用戰(zhàn)力指數(shù)與油耗指數(shù)的比值作為衡量調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)的新模式,比值越大,則表明作戰(zhàn)效能越高。戰(zhàn)力指數(shù)和油耗指數(shù)均由靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩部分構(gòu)成。其中靜態(tài)指數(shù)由車輛性能參數(shù)決定,只與車輛自身相關(guān),分別用靜態(tài)戰(zhàn)力指數(shù)和靜態(tài)油耗指數(shù)表達(dá);動(dòng)態(tài)指數(shù)由車輛機(jī)動(dòng)性能、駕駛員經(jīng)驗(yàn)技術(shù)、目標(biāo)點(diǎn)自然環(huán)境等因素綜合決定,與“人-車-目標(biāo)點(diǎn)”具體配對情況有關(guān),分別用“人-車-目標(biāo)點(diǎn)”戰(zhàn)力綜合影響因子和“人-車-目標(biāo)點(diǎn)”油耗綜合影響因子表示。這樣的模型構(gòu)建有利于提高作戰(zhàn)效率,節(jié)約資源,符合當(dāng)前裝備技術(shù)區(qū)管理和運(yùn)行實(shí)際,對裝備技術(shù)區(qū)車輛優(yōu)化調(diào)度具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)作用。遺傳算法是借鑒生物進(jìn)化規(guī)律,并由此演化而來的一種隨機(jī)搜索方法,因其獨(dú)特的求解模式,以及良好的全局搜索能力,已逐漸成為應(yīng)對組合優(yōu)化領(lǐng)域問題的一個(gè)有效方法,在車輛調(diào)度問題上的運(yùn)用更為常見。本文運(yùn)用了一種改進(jìn)的遺傳算法以求解裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度問題,算法的改進(jìn)主要有以下兩個(gè)方面。一是在編碼方式上的改進(jìn)。為更好地描述問題,易于理解,便于解碼,本文采用了基于二維數(shù)組的混合編碼方式,即每個(gè)個(gè)體染色體的基因值由自然數(shù)和符號數(shù)組成,這樣的編碼方式既容易描述問題需求,又便于遺傳算子操作。二是在遺傳算子上的改進(jìn)。交叉算子采用了改進(jìn)的基于位置交叉算子,變異算子采用了隨機(jī)兩點(diǎn)對換變異算子,這兩種算子的設(shè)計(jì)豐富了遺傳操作,增強(qiáng)了種群的多樣性,有助于求得問題的最優(yōu)解。最后,本文借助部隊(duì)日常訓(xùn)練中車輛調(diào)度實(shí)例,通過編程運(yùn)算,得到了比較理想的結(jié)果,并依此確定了車輛選配方案。據(jù)此實(shí)例可以看出,該算法較傳統(tǒng)算法效率有明顯大幅提高,從而驗(yàn)證了算法的可行性和高效性。通過實(shí)例驗(yàn)證,該算法可用于軍事裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度,也可用于其他涉及優(yōu)化調(diào)度的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。該算法可在盡短的時(shí)間內(nèi)制定出調(diào)度策略,為部隊(duì)遂行任務(wù)提供優(yōu)選方案,大幅提高決策效率,節(jié)約資源,對軍隊(duì)信息化、現(xiàn)代化建設(shè)具有一定意義。
【關(guān)鍵詞】：車輛調(diào)度 遺傳算法 裝備技術(shù)區(qū) 軍用車輛
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;E27
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 選題背景及實(shí)際意義11-12
• 1.1.1 選題背景11-12
• 1.1.2 實(shí)際意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 國外研究情況12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 軍內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)及主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)15-17
• 1.3.1 論文的結(jié)構(gòu)體系15
• 1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)15-17
• 第2章 軍用車輛調(diào)度問題研究17-25
• 2.1 作戰(zhàn)行動(dòng)優(yōu)化17-20
• 2.1.1 軍事運(yùn)籌學(xué)概述17-18
• 2.1.2 兵力分配問題18-19
• 2.1.3 作戰(zhàn)效能評估19-20
• 2.2 車輛調(diào)度問題類型20-21
• 2.2.1 常規(guī)車輛調(diào)度問題種類20
• 2.2.2 裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度問題20-21
• 2.3 影響因素分析21-25
• 2.3.1 車輛自身因素21-22
• 2.3.2 駕駛員因素22-23
• 2.3.3 客觀環(huán)境因素23-24
• 2.3.4 “人-車-目標(biāo)點(diǎn)”綜合影響因子24-25
• 第3章 遺傳算法綜述25-39
• 3.1 遺傳算法一般性描述25-29
• 3.1.1 基本概念25-26
• 3.1.2 遺傳算法的組成部分26-29
• 3.1.3 算法流程29
• 3.2 基本遺傳算法及其衍變29-37
• 3.2.1 基本遺傳算法描述30-31
• 3.2.2 編碼方式的擴(kuò)展31-33
• 3.2.3 選擇操作的擴(kuò)展33-34
• 3.2.4 交叉操作的擴(kuò)展34-36
• 3.2.5 變異操作的擴(kuò)展36-37
• 3.3 遺傳算法在車輛優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用37-39
• 第4章 軍事裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度模型39-47
• 4.1 問題描述39-40
• 4.2 模型構(gòu)建40-42
• 4.2.1 前提和約束40
• 4.2.2 建模分析40-42
• 4.3 遺傳算法求解42-47
• 4.3.1 編碼方法42-43
• 4.3.2 初始群體生成43
• 4.3.3 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)43
• 4.3.4 遺傳操作43-46
• 4.3.5 算法參數(shù)的設(shè)置46-47
• 第5章 軍事裝備技術(shù)區(qū)車輛調(diào)度實(shí)例47-63
• 5.1 模型初始數(shù)據(jù)設(shè)定47-48
• 5.2 冬季適應(yīng)性訓(xùn)練定點(diǎn)保障車輛調(diào)度48-53
• 5.2.1 問題描述48-49
• 5.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備49-51
• 5.2.3 算法求解51-53
• 5.3 指揮機(jī)關(guān)演練伴隨保障車輛調(diào)度53-59
• 5.3.1 問題描述53-54
• 5.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備54-57
• 5.3.3 算法求解57-59
• 5.4 結(jié)果分析59-63
• 5.4.1 程序運(yùn)行次數(shù)和解的關(guān)系59-61
• 5.4.2 算法參數(shù)和解的關(guān)系61
• 5.4.3 模型參數(shù)和解的關(guān)系61-63
• 第6章 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 研究內(nèi)容與結(jié)論63-64
• 6.2 存在主要不足64
• 6.3 下步工作展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69

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本文編號：297968