基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度.pdf

第 卷 第 期兵 器 装 备 工 程 学 报 年 月 收稿日期:修回日期:作者简介:吕晓峰()男硕士副教授硕士生导师:.通信作者:杨东泽()男硕士研究生:.:./.基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度吕晓峰杨东泽王丽婷马 羚(海军航空大学 岸防兵学院 山东 烟台)摘要:针对弹药挂载工作下舰载机保障作业问题分析了弹药挂载作业与舰载机其他保障作业的约束关系并基于保障资源约束以舰载机保障作业完成时间和负载方差最小化为优化目标建立了考虑弹药挂载工作下的保障作业调度模型 通过设计基于保障工序优先级的染色体片段编码方式避免了大量不可行解的产生提出了一种改进的算法 以国外某型航母为例进行仿真分析验证了模型与算法所得调度方案的可行性关键词:舰载机调度优化多目标优化资源约束本文引用格式:吕晓峰杨东泽王丽婷等.基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度.兵器装备工程学报():.:.():.中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.:引言舰载机作为航母编队战斗力的核心出动架次率将直接影响航母编队的战斗力 舰载机在出动前需进行多项保障作业其中弹药挂载工作较为复杂是影响舰载机出动能力的主要因素之一 舰载机出动保障作业流程复杂并且以上保障作业的进行涉及到多个专业与多种保障设备各个保障作业之间不仅受到时序约束同时受到保障设备、保障人员和战位空间等资源约束 因此在对舰载机保障资源合理规划的基础上提高弹药保障能力尤为重要也是提高舰载机弹药保障能力的迫切需求关于舰载机保障作业调度问题国内外已从不同角度进行了大量分析研究工作 在构建模型方面苏析超等 基于舰载机一站式保障模式研究航空保障作业调度优化问题考虑到设备与人员等约束在典型任务下运用多种算法求解了调度方案 文献 从保障作业中会出现扰动事件的角度建立了舰载机保障作业调度模型运用智能算法求解舰载机甲板作业动态调度问题 文献设计了双种群遗传算法比较不同人机匹配模式下的保障效率与人员负载均衡性并分析了各个模式的优劣 刘珏等在遗传算法中引入禁忌搜索算子求解了含干扰事件的多机保障问题 张豪等基于随机过程与线性策略建立了舰载机作业流程调度仿真模型分析了不同调度策略下对舰载机作业安全和出动架次率的影响 但是上述研究通过不断增加舰载机保障作业约束的复杂度进一步完善模型未结合弹药挂载工作的特殊性 舰载机弹药挂载需要时间较长有弹药挂载需求的舰载机通常需要多枚弹药挂载弹药时会受到众多约束并且实际进行弹药挂载任务时航母弹药保障人员会将某一架舰载机的所有弹药集中在一个时间区间内挂载因此针对弹药挂载工作的特殊性需要提供一个有利于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度方案通过该方案为弹药挂载工作人员提供便利在算法设计方面舰载机保障作业调度问题本质上属于资源受限项目调度问题()近年来该问题的主要求解方法大致采用元启发式算法 等提出了一种融合 种启发式算法的定制进化算法更好地修正了不可行解并提高了解的质量 陈浩杰等设计了一种多样性种群更新方式提出了一种改进超启发式遗传规划算法提高了算法的搜索能力 等提出一种新的概率模型和更新机制并将其纳入 的搜索框架提高了算法搜索能力 同时也有对遗传算法、粒子群算法和 算法进行改进以求解 问题 其中 算法被广泛应用于求解多目标优化问题但该算法也存在易于早熟、解集多样性不足等问题针对以上不足结合舰载机弹药挂载的实际情况在舰载机多机一体化联合保障模式下建立了考虑弹药挂载工作下的舰载机保障作业调度模型提出了一种新的染色体片段的编码方式以及相应的交叉和变异操作 结合经典的算法提出一种改进的 算法 问题描述舰载机一体化联合保障是指舰载机在满足单机保障流程约束的条件下合理调度人员与设备等保障资源更加高效地完成舰载机保障作业提高舰载机出动效率同时在保障过程中舰载机不需要往返转运只需在固定的停机位进行保障保障资源在不同的舰载机战位之间转换保障 舰载机在固定停机位进行保障作业时合理地调度保障资源尤为重要因此制定符合实际约束与高效的保障资源调度方案是执行舰载机出动保障任务的关键 舰载机在进行保障作业时所受到的资源约束主要可将其分为保障流程约束、保障人员约束、保障设备约束、供给性资源约束与保障空间约束)保障流程约束 舰载机在进行保障作业时需受到单机保障流程约束各个工序需满足紧前工序和紧后工序约束关系 如图 所示为多机保障网络图图中 表示第 架舰载机正在进行第 道保障工序 和 为虚拟工序不进行实质工作且不消耗资源分别表示起始节点与结束节点和 为第 架舰载机的虚拟起始工序和虚拟结束工序图 多机保障网络图.)保障人员约束 保障人员按照专业类型可分为特设、机械和航电等专业 定义 为保障人员专业集合 为第()类保障人员集合 为进行工序 时对第()类保障人员的需求数量)保障设备约束 保障设备主要包括固定保障设备和移动保障设备 保障设备按照种类可分为加油站、充氧站、吕晓峰等:基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度液压站和挂弹设备等 定义 为保障设备种类集合 为第()种保障设备单元集合 为进行工序 时对第()种保障设备需求数量)供给性资源约束 供给性能源主要包括在进行保障时所需的物资比如燃油、氮气和电源等其中一些资源由于保障设备在同时保障多个对象时会受到其保障能力的限制仅能同时满足其规定数量的保障对象 定义 为供给资源类型集合 为第()种供给性资源可同时保障的对象数量 为工序 对第()种供给性资源的需求状态若 表示工序 具有该类资源的需求否则)保障空间约束 在进行舰载机保障作业过程中部分工序具有对舰载机座舱等保障战位的需求 定义 为供给资源类 型 集 合 为 工 序 对第()类战位空间的需求状态若 表示工序 具有该类战位空间的需求否则 弹药挂载下的舰载机保障作业调度模型建立.调度模型参数定义调度模型中各参数定义如下:表示需保障的舰载机集合 为舰载机数量 为第 架舰载机的工序集 为第 架舰载机的工序数 为第 架舰载机不能同时与舰载机挂弹作业同时工作的工序集合 为不能与弹药挂载作业同时工作的工序数为工序 保障起始时间为工序 保障所需时间为工序 保障结束时间为舰载机最大保障结束时间和 分别为舰载机保障人员和保障设备的负载方差为工序 的紧前工序集为第 架舰载机第 类工位可容纳的人员数量为第 架舰载机的弹药挂载时间长度为第 架舰载机正在进行弹药挂载作业决策变量定义为:工序 分配至第()类第()位保障人员 否则 工序 分配至第()类第()个保障设备 否则 工序 与工序 分配至相同的保障资源时工序 优先于工序 保障 否则第 架舰载机未进行与挂弹工作冲突的保障工作第 架舰载机正在执行与挂弹工作冲突的保障工作.模型建立为了使得到的调度方案更加合理可行在优化目标方面构建了舰载机保障作业完成时间和负载方差最小化的多目标优化模型即 ()()式()中()()可表示为 ()约束条件为 ()()()()()()()()其中式()为模型的目标函数式()表示工序 的保障起始时间与结束时间的关系式()表示不同工序分配至相同的保障设备或人员时按照优先级有序保障式()表示同一舰载机的不同工序需满足紧前关系约束式()表示工序 保障期间所需的该类人员需求量需小于其数量上限式()表示同一舰载机的战位空间不能超过其可容纳的人员数量式()表示工序 保障期间所需的该类设备需求量需小于其数量上限式()表示工序 保障期间所需的该类供给性资源需求量需小于其可同时供给的数量上限式()表示在进行弹药挂载时不能与其冲突的工序同时保障 改进型 算法设计算法是基于 最优解的多目标优化算法兵 器 装 备 工 程 学 报:/./通过对种群进行快速非支配排序以达到对种群的分级在求解多目标问题中已被广泛应用 算法通过对种群进行快速非支配排序达到对种群的分级计算种群个体的拥挤度来保持种群的多样性以得到较优解.编码与解码 问题中个体的编码方式主要包括任务列表编码、优先数编码以及优先规则(优先权)编码其中任务列表编码性能通常会优于其他编码方式并且操作简单、易于实现因此具有较为广泛的应用 但是在保障对象与保障工序较多的情况下随机生成的任务列表编码很难满足各个工序之间的紧前紧后约束关系为了进一步提高算法的效率在编码时结合工序间的紧前紧后约束关系分片段生成染色体根据任务列表编码方式生成的染色体维度为 其中根据各个工序的优先级分片段生成染色体 首先将虚拟起始放置在片段 其次按照优先级将其紧后工序安置在片段 中依次类推完成染色体的编码如图 所示其中 为一个小数整数部分表示舰载机序号小数部分表示工序号图 染色体编码示意图.解码操作是根据染色体的编码转化成可执行的调度方案结合当前资源分配现状在满足资源约束的条件下根据染色体编码方案将各个工序安排至最早可能开始的时间为了完成上述操作采用了串行调度机制()进行解码.快速非支配排序中的快速非支配排序是根据个体的支配关系对种群进行分级其作用是指引搜索向 最优解集方向进行使种群向最优解集方向进化并根据个体拥挤度在相同层级的个体内进行选择性排序 通过循环遍历所有个体并比较个体间的适应度值确定其支配关系即支配关系代表了解的优劣程度经过多轮排序最终得到种群个体的非支配层次关系 令 为当前个体 为与个体 比较的其他个体 为当前种群为当前个体被其他个体支配的数量为受个体 支配的个体集合为第 级非支配解集 为存放下一层级的非支配解的集合 实现流程如下:()如果 支配 将 添加到个体 的支配 ()集合 中 支配 的个体个数递增 属于第一层级 初始化层级数 集合 用于存储下一 层级的个体 个体 属于下一层级的非支配解 根据以上步骤可将种群进行分层对于同一层级内的个体通过拥挤距离进行区分优先选择拥挤距离较大的个体可以使相似度较低的解保存下来可形成分配比较均匀的 前沿.交叉操作算法设计中的交叉方式主要包括单点交叉、多点交叉和部分匹配交叉等在进行上述交叉操作时染色体的编码会发生变化破坏染色体编码中的前后约束关系在进行交叉操作之后需判断是否满足约束关系若不满足需进行调整 因此考虑到工序之间的紧前紧后约束关系并结合染色体的编码方式提出了基于染色体片段的交叉方式将编码中的片段视为一个整体可缩小交叉位置的范围并避免了不可行解的发生提高了算法的搜索速度图 为染色体的交叉操作示意图 其中染色体内的数值仅供交叉操作的演示与实际染色体的数值无关具体操作方法如下:令交叉概率为 随机生成()设参加交叉操作的 个父代个体分别为 和 若 则进行下一步骤否则直接进行变异操作:生成片段选择参数()为染色体片段个数通过参数 确定染色体的交叉点 :将 的前 个片段与 的后 个片段进行组合形成子代个体 同时将 的前 个片段与的后 个片段进行组合形成子代个体 图 染色体交叉操作示意图.吕晓峰等:基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度.变异操作种群通过变异操作对染色体的局部基因值做变动获得新的个体增加了种群的多样性 传统的变异操作是一种盲目的、随机的变异过程主要有“基于位置的变异”和“基于次序的变异”其中基于位置的变异操作是在染色体中随机生成 个变异位并将后续的基因直接插入到第一个变异位置之前基于次序的变异操作同样在染色体中随机生成 个变异位并将 个变异位的基因进行交换若不满足紧前约束关系则需停止此次操作转入下次交换 上述变异操作的随机性较大不能够保证每次变异之后染色体的质量需要设计一个能够判断变异之后的染色体是否满足紧前紧后约束关系并进行修正的机制增加了算法的复杂度因此本文设计了基于染色体片段的变异操作图 为染色体的变异操作示意图具体操作方法如下:令变异概率为 随机生成()若 则进行下一步骤否则跳过变异操作:生成片段选择参数()为染色体片段个数通过参数 确定染色体的变异片段位置并随机生成变异点 和 其中需小于该片段中的基因数:在染色体片段 中交换变异点 和 两处的基因图 染色体变异操作示意图.最优调度方案选择由于舰载机保障作业完成时间与保障资源负载最小化 个优化目标之间可能存在对立关系在多目标优化问题中并不存在某种单一的最优解决方案 前沿的各个调度方案之间互不支配需要针对研究问题从多个调度方案中选择适合该问题的最优调度方案 从 前沿的多个调度方案选择最优的方案通常采用的方法是加权求和法该方法常用于作业调度多目标优化问题 定义权衡适应度值为 ()式()中:、分别为对应目标函数值的权重系数 为平衡系数求解多目标优化问题时不同目标其侧重点不同通过赋予各个目标不同的权重系数来选择最优方案 针对本文中研究的问题负载方差和保障作业完成时间相差一到 个数量级需要根据实际数值设置平衡系数否则数量级小的目标函数对权衡适应度值的影响很小 舰载机保障作业中需优先保证作业完成时间故将权重系数取为相对大值.算法流程本文中提出的算法流程如图 所示图 算法流程图.具体的操作步骤如下:设置算法基本参数:种群数量、迭代次数、交叉率和变异率并根据本文设计的编码方式进行染色体编码:对种群快速非支配排序并计算拥挤度:按照本文中设计的交叉和变异操作对种群进行迭代更新:若达到算法终止条件则输出种群中的最优方案否则转至 仿真分析本文中的舰面保障作业调度以国外某型航母为例典型任务为 架舰载机同时进行出动前的保障作业并假设在保障过程中所有参与保障的舰载机不发生故障舰载机的出动保障作业流程如图 所示 图中工序 为舰载机弹药挂载工序每架舰载机的弹药挂载时间长度为 针对此次保障的舰载机其各工序对各类资源的需求如表 所示各个工序的所需时长如表 所示兵 器 装 备 工 程 学 报:/./表 保障工序资源需求 工序编号保障人员专业保障设备工位空间供给性资源特设特设电源站座舱电源航电航电电源站座舱电源特设充氧站机械加油站武器武器电源站座舱电源机械机械充氮站氮气机械机械机械液压站、电源站座舱液压油、电源机械液压站、电源站座舱液压油、电源航电惯导对准装置座舱电源表 保障工序所需时长 工序编号时间/工序编号时间/表 中对于各类资源的需求单位分别为 令保障专业编号 分别代表特设、航电、武器和机械各个保障专业的人员数量为 保障设备编号 分别代表加油站、电源站、充氧站、充氮站和液压站对于舰载机出动保障工位空间约束主要是座舱空间约束假设每架舰载机的座舱仅可同时保障一人作业保障设备对应的保障 供 给 性 资 源 可 同 时 保 障 的 舰 载 机 供 给 限 制 为 上述前 种保障设备均为固定设备无法覆盖到全部机位惯导对准装置相较于其他保障设备较为充足不会对舰载机的出动保障作业造成约束表 表示各个保障设备对各个机位的覆盖情况 对于改进的 算法种群数量设置为 算法迭代次数设置为 交叉率设置为 .变异概率设置为.保障作业完成时间权重设置为.负载方差权重设置为.平衡系数为 在相同的参数设置下选取文献中的 算法与本文设计的改进 算法进行对比运用 软件进行仿真图 为改进 与 得到的非支配解对比图图 为改进 与 的迭代过程图表 保障设备对各个机位的覆盖情况 舰载机机位保障设备编号图 改进 与 所得的非支配解.图 改进 与 迭代过程图.图 和图 中改进 算法和 蓝色的符号与线条表示改进 算法的仿真结果红色的符号与线条表示 的仿真结果 根据图 可看出改进的算法非支配解集性能更优算法生成的解全部被改进的 生成的解支配 根据图 可看出改进的 算法收敛速度更快全局搜索能力更强其在迭代至 代时求得最优权重适应度值.而 算吕晓峰等:基于弹药挂载工作的舰载机保障作业调度法在迭代至 代时求得权重适应度值.并陷入了局部最优解 通过 种算法比较改进后的算法收敛速度提升了 最优解提升了 图 和图 分别为舰载机出动保障作业中保障人员与保障设备的调度甘特图 黄色部分表示舰载机弹药挂载的时间通过该时间区间可清晰地为弹药挂载人员确定工作区间图中纵坐标分别表示调度人员与调度设备如 表示第 类保障专业中第 个保障人员的任务分配情况表示第 类保障设备中第 个设备的任务分配情况表示第 架舰载机的弹药挂载时间安排 图 为 架舰载机各个工序的保障流程图更能清晰地显示每个舰载机保障工序的调度方案图 保障人员调度甘特图.图 保障设备调度甘特图.兵 器 装 备 工 程 学 报:/./图 架舰载机优化调度方案甘特图.结论本文中建立了弹药挂载工作下的舰载机保障作业调度模型提出了一种改进的 算法对舰载机保障资源进行合理调度得到主要结论如下:)对舰载机的弹药挂载调度与其他出动保障作业进行区分考虑将每架舰载机的弹药挂载时间安排为一个时间区间建立了舰载机保障作业调度模型)提出了基于工序优先级的染色体片段编码并在此基础上对 算法的交叉与变异操作提出改进)对设计的模型与算法进行仿真结果表明舰载机弹药挂载工作更加切合实际降低了舰载机保障作业的复杂度算法收敛速度提升了 最优解提升了 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