基于混合遗传算法的海军航空兵场站物资配送车辆调度智能优化

为提升海军航空兵场站物资配送车辆调度效率,根据海军航空兵场站物资配送任务特点,建立了物资配送车辆调度优化模型,提出了混合遗传算法(hybrid genetic algorithm,HGA)对模型进行了求解。在HGA中引入了模拟退火(simulated annealing,SA)操作对经典遗传算法(genetic algorithm,GA)进行了改进:选择适合模型的编码方式和交叉算子;使用类似路径构造的方法构建初始种群;在遗传操作产生子种群之后,通过SA操作寻找子种群邻域中的潜在优秀个体,提升算法局部搜索能力。最后,通过与经典GA的对比实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。

海军航空兵场站飞行保障问题研究

为深化海军航空兵场站飞行保障研究,探索制约飞行保障能力发展的短板因素,从当前海军航空兵场站飞行保障任务的特点入手,对飞行保障资源、保障工作流程、实际工作呈现的弊端及改进策略等方面进行了分析。在此基础上,从健全飞行保障法规体系、科学筹划保障力量运用、完善飞行保障设施设备、提高保障人员技术水平等方面提出了具体的建议。

带时间窗的海军航空兵场站特种保障车辆调度问题

随着海军航空兵任务样式和数量的剧增,基于经验的人工编排式特种保障车辆调度方法不仅会造成保障资源的浪费,还容易因车辆派遣不及时导致战机延误。针对海军航空兵场站特种保障车辆调度问题,在时间窗和车辆载重的约束下,以出动保障车辆最少、车辆总行驶距离最短为目标建立数学模型。改进遗传算法初始种群和编码方式对模型求解,以一次多机种、大批量飞行保障任务进行仿真试验,得到特种保障车辆调度方案,验证了该模型的合理性。