飞机后续备件供应保障系统面向对象仿真

利用面向对象仿真技术研究了飞机后续备件供应保障系统的优化问题。利用规范的方式对飞机后续备件供应保障系统进行了形式化的描述 ,建立了飞机后续备件供应保障系统的Petri网模型 ;运用面向对象的数字仿真手段 ,设计了可以重用和扩充的系统的基本实体类 ,构造了实际系统的“硅替身” ;根据仿真实验结果 ,得到了反映备件供应保障规律的典型的“乙”字形变化曲线 ,并分析了多种因素对备件平均保障概率的影响。

基于多Agent强化学习的战时备件供应保障动态协调机制

有效的备件供应保障是保证航空装备处于良好状态的重要因素。战时备件供应保障的不确定性特点突出。为了应对这些不确定,精确保障要求下战时备件供应保障更加强调备件资源在系统中的动态协调。鉴于战时备件供应保障系统与多Agent系统的相似性,采用基于A-gent的建模仿真技术研究多阶段供应保障过程中的动态协调机制。以Agent之间的供需关系为基础给出了多Agent系统模型结构中小组的定义。为了给出备件短缺情况下使军事效益最大的备件分配策略,设计出以小组为单位的多Agent强化学习方法。最后通过仿真实例验证了方法的有效性。

作战模式及需求不确定条件下备件供应优化

高度不确定性是战时备件保障面临的难题之一,主要体现在作战任务想定的多样性以及备件需求的波动性。针对以上问题,分别将作战模式的不确定性和需求的不确定性转化为离散和连续型不确定参数,采用鲁棒优化方法进行建模。以战时备件供应延迟时间最短为目标,以备件满足率和供应成本为硬约束,构建了战时备件供应的鲁棒优化模型。利用元启发式算法对模型进行求解。算例结果表明,鲁棒优化模型的最优解对应最短的延迟时间,同时可以保证战时备件供应“最差情况下”的可行性,即具有很好的鲁棒性。