一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。     

舰载机调运作业安全评价研究

针对以往舰载机调运作业安全以定性分析为主,无法给出各个影响因素重要性程度的问题,采用定量分析的思想,对影响其安全的诸多因素,如人员因素、管理因素、装备因素和环境因素进行调研分析,构建调运作业结构模型和判断矩阵。通过对各影响指标的重要性程度进行比较分析,得到各影响因素所占的权重。研究结果表明,人员是舰载机调运作业安全中最重要的因素,其次是管理因素和装备因素,环境因素影响最小。     

舰载机机库调运作业路径

航母舰载机机库调运作业空间狭窄、调运设施特殊等特点决定了航母舰载机调运作业需要合理的路线规划,否则会造成作业环境拥塞、调运作业无序混乱.本文以俄航母舰载机机库内调运作业为研究原型,创建了舰载机调运作业交通网络,通过对交通网络分析,给出了2种舰载机机库调运作业路径选择模型,可为不同布列下舰载机调运作业路线的规划提供决策参考.     

一种舰载机调运作业流程优化模型

以俄航母舰载机调运作业为研究原型,分析了舰载机调运作业时序,提出了一种舰载机调运作业流程交通网模型,通过对模型的分析为舰载机调运作业时序提出了优化建议,可以为舰载机调运作业流程的规划提供决策依据.     

舰载机机舰一体化保障技术研究

航母作为我国的新型武器装备,其保障方式仍然需要进行不断的研究和探索。文章从航母与舰载机的关系入手,首先阐述了舰载机机舰一体化保障的内涵;从装备体系、保障业务、专业领域等方面分析了实施舰载机机舰一体化保障的可行性;最后,提出并论述了与舰载机机舰一体化保障相关的综合保障、保障资源优化配置、指挥管理自动化等技术。     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义。针对船舶柴油机的生产，提出了实用的车间调度控制算法。该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成。最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性。     

航母舰载机装备体系及指标论证方法

  目的  舰载机保障作业是舰载机出动回收流程中最为关键的环节,通过合理配置保障人员,能够提高舰载机机群的保障能力和出动架次率,从而提高航母的综合作战能力。  方法  针对舰载机保障作业的人员配置问题,结合实际的复杂作战环境,基于舰载机机群保障完成时间、保障人员负载均衡性和累计转移时间,建立多目标的保障人员数量和技能配置的数学模型,并设计整数编码方式和基于事件调度策略的解码方法,提出一种基于改进的NSGA2的人员优化配置算法进行求解。  结果  仿真结果显示,该算法能够对所建立的数学模型进行有效求解,仿真结果满足实际作战需求。  结论  采用改进的NSGA2算法,结合舰载机保障流程、人员数量和技能配置问题,能够给出多目标优化后的舰载机保障方案。     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义.针对船舶柴油机的生产,提出了实用的车间调度控制算法.该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成.最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性.     

自适应蚁群算法求解车间作业调度问题

车间作业调度问题(JSP)是组合优化问题中的NP-Hard问题,应用传统的蚁群算法在求解时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点.通过在蚁群算法的信息素局部更新策略和全局更新策略两处引入自适应方法对蚁群算法进行了改进,并应用此算法对经典的FT06问题和FT10问题进行了大量的求解试验.试验结果表明该自适应蚁群算法在求解车间作业调度问题时,搜索速度和收敛速度比传统的蚁群算法都有较好的提高.     

基于排队论的航母舰载机突防概率模型研究

对航母舰载机机群突破敌舰艇编队舰空导弹防御系统建立模型,并引入排队论相关知识.通过定量分析,验证了模型的可行性,得出了航母舰载机机群成功突破防御圈的概率及数学期望.该模型的建立,为航母舰载机反舰作战效能评估提供了一种新的思路,同时可为航母指挥员在舰载机反舰作战时确定参战兵力提供参考依据.     

基于分层优化策略的一站式保障资源性能指标联合优化方法

[目的]为提高舰载机保障效率,开展一站式保障模式下航空保障资源性能指标的优化设计研究。[方法]建立以最小化保障时间为目标的舰载机甲板作业调度模型,将航母舰面航空保障资源性能指标视为满足区间约束的自变量,构建双层优化模型;基于分层优化策略,采用哈里斯鹰优化算法求解性能指标问题,设计改进的引力搜索算法（GSA）求解甲板作业调度问题。[结果]通过多种典型任务场景的算例仿真,得到了不同出动模式下的最优资源配置方案与保障作业调度方案,验证了求解算法的有效性。[结论]利用所提出的方法可以有效求解一站式保障资源性能指标与保障作业调度的联合优化问题,为一站式保障资源的配置优化提供了一定的理论支撑。     

舰载机作战任务要求到保障要求转换研究

定义任务周期内舰载机装备保障的相关参数,分析舰载机作战单元任务要求到保障要求相关参数之间的约束关系,建立作战任务到保障要求的转换模型。通过最小叉熵原理构造了指数型的舰载机机群恢复度函数M(t),计算舰载机平均保障准备时间,对于进一步的保障任务优化和调度具有重要意义。     

舰载机高强度作业流程仿真研究

舰载机高强度出动回收作业是航母最大作战能力的集中体现,其对甲板资源、舰载机调度等均有很高要求。为系统研究舰载机高强度出动回收作业流程和舰载机调度策略,本文建立了基于随机过程和线性策略的流程调度仿真模型,实现了舰载机自主调度。基于Matlab开发了仿真程序,与美国高强度演习记录的对比表明,该仿真模型精度可靠。研究了2种不同的调度策略,仿真结果表明,调度策略对于舰载机作业安全影响较大,对出动架次率影响不大。     

基于动态规划算法的集装箱码头集卡优化调度模型

集卡是非自动化集装箱码头重要的水平运输设备,其作用是实现集装箱在码头前沿与堆场间的水平位移。集卡调度通常是根据岸吊作业顺序进行的。优化集卡调度能减少岸吊等待时间,提高码头装卸效率。目前国内外已有许多学者对集装箱码头装卸过程中的集卡分配和调度问题进行研究:BISH等[1]运用启发式算法建立基于车辆的集卡分配模型,从而使船舶在港时间最短;     

基于改进禁忌搜索算法的舰载机保障作业调度

[目的]舰载机出动能力是航母综合作战能力的重要指标,而舰载机保障作业调度将直接影响舰载机的出动能力,因此对舰载机保障作业进行合理调度能有效提高航母的作战能力。[方法]通过将舰载机保障作业调度问题转换成车间作业调度问题,建立保障作业调度模型。对传统禁忌搜索算法的初始解、搜索策略和禁忌列表长度进行改进,以减少最大完工时间为目标,提出一种改进的禁忌搜索算法来求解该模型。[结果]通过实验仿真验证了改进的禁忌搜索算法对于舰载机保障作业调度问题的适用性,且该改进算法在计算速度和优化结果方面均优于传统禁忌搜索算法。[结论]改进禁忌搜索算法可以有效地对舰载机保障作业调度问题进行求解。     

基于基本空间组合关系的舰载机机库布列算法

[目的]提出一种优化航空母舰机库甲板舰载机布列的算法.[方法]针对机库内舰载机混搭布列问题,基于基本空间组合关系,建立组合关系库,优化解空间,将有约束的二维排样问题转换为组合优化问题.然后,再以最大舰载机数量与最大可紧急出动舰载机数量为目标,建立机库布列模型,并利用一种启发式算法求解该模型.[结果]以"尼米兹"级航空母...     

基于微粒群算法的舰艇计划修理资源调度优化

为解决舰艇修理计划中时间和资源制约带来的问题,提出了基于微粒群算法的舰艇计划修理资源调度优化方法.将不确定性多项式的求解问题转化为优先级搜索问题,并利用微粒群算法实现了问题的快速有效求解.工程实例的求解得到了合理有效的分配方案,解决了在资源制约下最小化工期的问题.