航空装备携行配置优化研究.pdf

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1、第33卷第9期计算机仿真2016年9月文章编号：1006—9348(2016)09—0068一05航空装备携行配置优化研究邵雨晗，辛后居，徐启丰，何亚群(空军勤务学院航材管理系，江苏徐州221000)摘要：航空装备携行配置优化，可实现航空装备伴随保障精确化，并兼顾军事效益与经济效益的要求。如何在既定的可用度要求下尽可能减少保障费用是航空装备携行配置优化的难点。针对上述问题建立了航空装备携行配置优化模型，提出了一种自适应步长的人工鱼群算法。在传统鱼群算法的步长计算式的基础上增加了动态的自适应系数，并用改进后的算法对某型飞机执行作战任务时常消耗的航空装备携行配置优化方案进

2、行了仿真。结果表明，白适应步长鱼群算法比普通鱼群算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度，证明改进鱼群方法可为航空装备携行配置优化设计的可行性提供了依据。关键词：自适应系数；动态步长；人工鱼群算法；航空装备；携行配置；优化中图分类号：E926文献标识码：BResearchonTheOptimizationofAviationEqllipmentsCarr妒ngAllocationSHAOYu—han，XINHou—ju，XUQi—feng，HEYa—qun(DepanmentofAirMaterialManagement，AirForcek画sticsCollege，X

3、uzhouJiangsu221000，China)ABSTRACT：Anoptimizationmodelofaviationequipmentscarryingallocationisestablishedandadynamicalad印一tivecoemcientonthebasisofstepcalculationofno肋alartificialfishswarnlalgorithmisputforward．Alsothisim．pmvedalgorithmisusedforsimulatingthecarryingallocationoptimization

4、schemeofaviationequipmentswhichareoflenconsumedwhenexecutingoperationalmissions．TheresultsshowthattheAFSAwiththeadaptivestephasf曲terconveI?gencespeedandhighersearchingprecisiontllanno丌nalASFA，whichprovesthef色asibilityandthesuperiority0ftheoptimizationapplicationofaviationequipmentc哪dnga

5、llocationusingthisimpmvedalgorithm．KEYWORDS：Ad印tivecoe蕊cient；Dynamicstep；Artificialfishsw删algorithm(ASFA)；Aviationequipment；Car-ryingallocation；0ptimization1引言当前节奏迅速且瞬息万变现代高新技术战争使得空军部队必须具备全方位、全天候的快速反应能力，同时也对航空装备伴随保障能力提出了更高的要求。航空装备伴随保障是确保作战飞机完好率的重要工作，合理规划作战飞机携行装备方案则是提高航空装备伴随保障能力的关键。航空装备携

6、行是航空装备保障人员为了确保执行作战任务飞机的正常飞行，将备用的航空装备携带至作战飞机进驻地点以更换可能发生损耗的原装备的保障活动。随着航空装备性能飞速提升，“多多益善、预防万一”的粗放式保障不仅效率低下而且增加了保障成本。为了实现航空装备的精确保障，航空装备携行配置需要在满足作战任务需要的同时减少保障经费支出，这使得航空装备携行优化配置成为了一项重要课题。在过去的十几年中，涌现了大量在METRIc族模型基础收稿日期：2016—03一16修回日期：2016—03—26—68一上运用边际分析法进行装备备件优化配置的研究。文献[1—5]基于可用度和费用要求对航材备件的储备

7、量的优化配置进行了研究，文献[6—7]站在体系保障的角度对多级联合保障库存备件优化进行了研究。然而边际分析法虽然简单易懂、操作方便，但因其在每一步尝试中总是寻找能使当前目标值或期望值增加最多的方案，常常导致忽略全局最优解，这使得边际分析法极易陷人局部极值不能跳出。人工鱼群算法是李晓磊旧“0’博士于2002年提出的一类基于动物行为的群体智能优化算法，该算法通过模拟自然界鱼类的觅食、聚群、追尾、随机等行为进行全局寻优，具有鲁棒性强、收敛精度高的特点，目前在参数优化、功能检测、路径选择等领域得到广泛应用。本文提出了一种自适应步长的改进人工鱼群算法，该方法克