伴随维修资源配置与任务调度的多目标联合优化

现代战争作战节奏快、横跨地域广,对伴随维修保障模式提出了更高的要求。如何在复杂战场中实现资源配置与任务调度的流程整合,充分发挥伴随维修系统效能,已经成为当今装备维修保障的迫切需求与发展方向。综合考虑多中心、开放式、多修复状态、时间窗、非遍历、容量限制等因素,首次提出随时补货的思路,将地区危险系数与维修组当前成本相结合,以维修组创造维修效益最大化、承担风险成本最小化为目标,建立更完善的数学模型。针对上述问题进行相应的编码,改进多目标人工蜂群(Multi Objective Artificial Bee Colony,MOABC)算法,提出求解质量、收敛速度良好的多目标人工蜂群-多记忆蜜源(Multi Objective Artificial Bee Colony for Memorizing Multiple Honey Sources per Bee,MOABC-MMHS)算法;针对小部分极端值影响均值的问题改进覆盖率(Coverage,C)指标的使用方式,以频率的方式对其进行展示;通过仿真实验与多指标评价验证模型和算法的科学性,实现了伴随维修资源配置与任务调度的联合优化。研究结果表明,上述模型与算法能够为伴随维修保障提供相应的辅助决策。