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      軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題研究

      2016-06-28 03:58:56何苗王強(qiáng)荀毅魏曉航
      中國(guó)儲(chǔ)運(yùn) 2016年6期

      文/何苗 王強(qiáng) 荀毅 魏曉航

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      軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題研究

      文/何苗王強(qiáng)荀毅魏曉航

      摘 要:本文針對(duì)戰(zhàn)時(shí)軍事工程搶修問題,研究在搶修資源有限的情況下,如何科學(xué)合理地安排搶修活動(dòng),最大限度恢復(fù)軍事工程防護(hù)能力。通過引入搶修時(shí)間窗,同時(shí)考慮軍事工程搶修的時(shí)間約束和邏輯約束,建立了使軍事工程防護(hù)能力恢復(fù)最大的搶修任務(wù)規(guī)劃優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)了一種離散型粒子群算法對(duì)模型求解。最后,以戰(zhàn)場(chǎng)軍事工程搶修任務(wù)為背景,用算例驗(yàn)證了模型的實(shí)用性和算法的有效性。

      關(guān)鍵詞:軍事工程搶修;任務(wù)規(guī)劃;時(shí)間窗;離散粒子群算法

      現(xiàn)代信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中,廣泛應(yīng)用高新技術(shù),特別是精確制導(dǎo)武器和激光、隱形技術(shù)的發(fā)展和普及,使得軍事偵察手段日益先進(jìn),武器系統(tǒng)命中率越來越高,破壞性越來越大。軍事工程設(shè)施作為保障部隊(duì)執(zhí)行作戰(zhàn)指揮、通信聯(lián)絡(luò)、后勤補(bǔ)給等任務(wù)的基本平臺(tái),是敵方攻擊的首要目標(biāo)。因此,如何快速搶修戰(zhàn)損的軍事工程,盡快恢復(fù)其保障能力,是贏得未來戰(zhàn)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的關(guān)鍵。在戰(zhàn)爭(zhēng)中,軍事工程搶修最重要的特點(diǎn)就是時(shí)效性,要求使用一切可以利用的搶修資源,在盡可能短的時(shí)間內(nèi),對(duì)軍事工程的毀傷部分進(jìn)行修繕加固,使之恢復(fù)防護(hù)能力,抵御敵軍武器系統(tǒng)攻擊。軍事工程搶修任務(wù)具有不同的技術(shù)特點(diǎn),同時(shí),各搶修分隊(duì)力量構(gòu)成存在著差異,搶修資源有限,不同搶修分隊(duì)完成同一搶修任務(wù)的時(shí)間不同。因此,搶修資源優(yōu)化配置對(duì)盡可能完成更多的軍事工程搶修任務(wù),最大限度恢復(fù)軍事工作在作戰(zhàn)體系中的保障能力具有顯著影響,軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題也就成了一個(gè)需要研究解決的問題。

      目前,對(duì)軍事工程戰(zhàn)損評(píng)估、搶修組織實(shí)施和搶修裝備技術(shù)等方面均已有深入研究[1~3]。但是在軍事工程搶修資源配置和搶修任務(wù)規(guī)劃問題方面的研究甚少。關(guān)于搶修任務(wù)規(guī)劃調(diào)度問題的研究,主要針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)裝備搶修及應(yīng)急資源調(diào)度問題,建立基于排隊(duì)論的數(shù)學(xué)模型[4]、多需求點(diǎn)多資源的二層優(yōu)化調(diào)度模型[5]、非線性規(guī)劃模型[6],采用蟻群算法[7]、遺傳算法[8]、蜂群算法[9]等優(yōu)化算法對(duì)問題進(jìn)行求解,為軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題的研究提供了新的思路和方法。本文將針對(duì)軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題的特殊性,建立搶修任務(wù)規(guī)劃模型,并采用一種離散粒子群算法對(duì)該模型進(jìn)行求解。

      1.軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃模型

      1.1問題描述

      軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃是根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)和軍事工程戰(zhàn)損評(píng)估結(jié)果,確定軍事工程搶修目標(biāo)任務(wù)的搶修時(shí)間窗口及所需搶修資源。針對(duì)每一個(gè)軍事工程搶修項(xiàng)目,結(jié)合戰(zhàn)區(qū)內(nèi)的工程保障力量,科學(xué)合理地組織搶修資源,組建工程搶修分隊(duì),在軍事工程搶修任務(wù)要求的時(shí)間窗口內(nèi)及時(shí)做好搶修工作,最大限度恢復(fù)軍事工程防護(hù)能力。

      軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題可以描述為:在某一戰(zhàn)斗區(qū)域內(nèi)有M個(gè)軍事工程搶修保障單位,每個(gè)單位有不同的保障資源,可以組成一個(gè)應(yīng)急工程搶修分隊(duì)。經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查評(píng)估,結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì),認(rèn)定共有N個(gè)軍事工程受到敵方攻擊受損,急需通過工程保障力量修繕恢復(fù)其防護(hù)能力。由于工程類別以及受損程度各異,同時(shí),各個(gè)搶修分隊(duì)力量構(gòu)成不同,致使不同搶修分隊(duì)完成同一工程搶修任務(wù)的時(shí)間不同。另外,由于各個(gè)軍事工程在整個(gè)作戰(zhàn)體系中的地位作用差異以及戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的不同,各個(gè)搶修任務(wù)必須在一定時(shí)間范圍內(nèi)執(zhí)行,即任務(wù)時(shí)間窗約束。

      1.2模型建立

      設(shè)定軍事工程搶修任務(wù)集合N={1,2,L,n },n為搶修任務(wù)數(shù)目,?j∈ N,[tsj,tej]為其搶修時(shí)間窗,tsj為其允許搶修的最早開始時(shí)刻,tej為其允許搶修的最晚結(jié)束時(shí)刻。Tj表示某個(gè)軍事工程搶修分隊(duì)開始對(duì)目標(biāo)工程j進(jìn)行搶修的開始時(shí)刻。?k∈ N,pk表示軍事工程k的任務(wù)優(yōu)先級(jí),也可以認(rèn)為是軍事工程k在整個(gè)作戰(zhàn)體系中的重要性指標(biāo)。

      軍事工程搶修分隊(duì)集合為M={1,2,L m},m為搶修分隊(duì)的數(shù)目。?j∈ N,?i∈ M,tij表示搶修分隊(duì)i對(duì)軍事工程j進(jìn)行搶修的時(shí)間長(zhǎng)度。搶修任務(wù)目標(biāo)之間的線路為:,t d k j表示某一搶修分隊(duì)沿線路(k, j)轉(zhuǎn)移的時(shí)間。搶修分隊(duì)與搶修任務(wù)目標(biāo)之間的線路為:。tdik表示搶修分隊(duì)i從駐地出發(fā),沿線路轉(zhuǎn)移到任務(wù)目標(biāo)(i, k)的時(shí)間。

      綜上所述,可建立該問題的數(shù)學(xué)模型,目標(biāo)函數(shù):

      由于資源的有限性及搶修任務(wù)的多樣性,目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為完成軍事工程搶修任務(wù)優(yōu)先級(jí)之和最大。

      約束條件:

      (1)每個(gè)軍事工程至多由一個(gè)搶修分隊(duì)完成搶修一次(小于1意味著沒有針對(duì)該軍事工程進(jìn)行搶修):

      (2)搶修分隊(duì)對(duì)任務(wù)目標(biāo)搶修的時(shí)間必須在時(shí)間窗范圍內(nèi):

      (3)每個(gè)搶修分隊(duì)至少對(duì)一個(gè)軍事工程完成搶修任務(wù)。

      2.算法設(shè)計(jì)

      2.1基本原理

      粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是由James Kennedy和Russell Eberhart于1955年提出的一種基于群智能的隨機(jī)搜索算法[10]。基本粒子群算法的思想是模擬鳥群覓食的過程,將問題解空間中一個(gè)可行解看作一只鳥及所謂的“粒子”。這些鳥通過不停地改變自己的位置和速度去覓食,直到成功覓食(即最優(yōu)解)[11]?;玖W尤核惴ㄋ枋龅牧W游恢煤退俣榷际沁B續(xù)變量,難以求解在離散空間中建模的任務(wù)調(diào)度問題。本文將采用一種適合軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃的離散粒子群算法。

      2.2算法求解步驟

      針對(duì)軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題,每個(gè)粒子代表一個(gè)可行解,即任務(wù)分配方案。用自然數(shù)對(duì)任務(wù)進(jìn)行編碼,粒子編碼中的每一個(gè)自然數(shù)代表?yè)屝薹株?duì),修任務(wù)數(shù)量為粒子編碼長(zhǎng)度。如圖所示,有10個(gè)搶修任務(wù),3個(gè)搶修分隊(duì)。分隊(duì)1負(fù)責(zé)任務(wù)3和任務(wù)5,其中任務(wù)2和任務(wù)9沒有完成。得到一個(gè)粒子編碼為(2,0,1,2,1,3,2,3,0,3)。

      圖1 離散粒子的編碼方式

      結(jié)合軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題的特點(diǎn),本文采用式(5)分步計(jì)算和修改粒子位置,首先是當(dāng)前粒子內(nèi)部分量之間的交換,再根據(jù)粒子的歷史最佳位置修改當(dāng)前位置,然后根據(jù)粒子群體的最佳位置調(diào)整當(dāng)前粒子位置。

      其中,ω,c

      1

      ,c

      2

      為擾動(dòng)因子,其取值范圍為[0,1]。函數(shù)

      表示X

      i

      的第a個(gè)分量與第b個(gè)分量交換,a,b均為1到n之間的隨機(jī)整數(shù)(a>b)。并以c

      1

      為概率對(duì)位置交換進(jìn)行擾動(dòng),

      。

      經(jīng)過上述3個(gè)步驟,當(dāng)前粒子位置調(diào)整完成,得到一個(gè)新解。利用DPSO算法求解的流程如圖2所示。

      圖2 DPSO算法求解流程

      3.算例

      在某作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi),有10個(gè)軍事工程搶修任務(wù),分布在不同地里位置。共組建3個(gè)不同的工程搶修分隊(duì),它們從駐地到各個(gè)軍事工程搶修任務(wù)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移時(shí)間如表1所示,搶修分隊(duì)完成各個(gè)搶修任務(wù)的時(shí)間如表2所示,搶修分隊(duì)在各個(gè)搶修任務(wù)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)移時(shí)間如表3所示。各個(gè)搶修任務(wù)接受搶修的時(shí)間窗及任務(wù)優(yōu)先級(jí)如表4所示。

      利用DPSO算法對(duì)模型進(jìn)行求解,設(shè)定種群規(guī)模為20,最大迭代次數(shù)為1000次,獨(dú)立運(yùn)行20次,目標(biāo)函數(shù)值穩(wěn)定在53,可得軍事工程搶修任務(wù)方案如表5所示。由于時(shí)間約束的限制,搶修任務(wù)3、任務(wù)5和任務(wù)7未能完成。

      4.結(jié)語

      現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,軍事工程設(shè)施在體系對(duì)抗中具有重要作用,對(duì)戰(zhàn)損軍事工程組織實(shí)施搶修具有較強(qiáng)的時(shí)間限制,即要在規(guī)定時(shí)間范圍內(nèi)完成盡可能多的搶修任務(wù),最大限度恢復(fù)軍事工程體系對(duì)抗中的防護(hù)能力。本文研究了基于搶修時(shí)間窗的軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題,綜合考慮搶修活動(dòng)的時(shí)間約束和邏輯約束,建立了搶修任務(wù)規(guī)劃模型,并利用DPSO算法求解。算例表明,該模型和算法能較好地解決軍事工程搶修任務(wù)規(guī)劃問題。

      表1 搶修分隊(duì)到各目標(biāo)的轉(zhuǎn)移時(shí)間

      表2 搶修分隊(duì)完成任務(wù)的時(shí)間

      表3 各個(gè)搶修任務(wù)目標(biāo)之間的轉(zhuǎn)移時(shí)間

      表4 任務(wù)時(shí)間窗及優(yōu)先級(jí)

      表5 搶修方案

      (作者單位:中國(guó)人民解放軍后勤工程學(xué)院)

      參考文獻(xiàn)

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