基于多Agent 的裝甲裝備動用與維修保障過程仿真*

李東京，王 兵*，秦智勇

（1.陸軍裝甲兵學院，北京 100072；2.陸軍裝備部，北京 100072）

0 引言

軍隊規(guī)模結構和力量編成調成后，裝備管理呈現(xiàn)一體化的發(fā)展趨勢，已由傳統(tǒng)的按照兵種裝備、實施專業(yè)保障，向按照管理業(yè)務、實施綜合保障轉變。當前部隊軍事訓練任務繁重，裝備動用十分頻繁，如果裝備動用計劃安排不合理，將會直接導致裝備梯次儲備不均勻，裝備送修時間過于集中，無法及時恢復裝備技術完好狀態(tài)，降低裝備完好率水平，從而嚴重影響軍隊持續(xù)完成不同階段的軍事訓練任務。因此，做好裝備動用的科學調控和效能評估，不僅是制定裝備維修計劃、提高裝備完好率的重要前提，也是實現(xiàn)器材精確化保障、減少浪費的現(xiàn)實需求，具有重要的軍事和經(jīng)濟意義。

裝備動用與維修相互影響、相互制約，運用仿真技術模擬裝備動用與維修保障過程，能夠準確反映系統(tǒng)的動態(tài)與隨機過程，節(jié)省大量經(jīng)濟和時間成本，成為當前諸多學者的研究熱點。諸多學者對此進行了深入研究。李羚瑋等建立了裝備動用與維修的概念模型，使用C++語言對裝備動用與保障效能進行了仿真評估［1］；李京峰等針對不同強度飛行計劃不同資源配置條件下，利用Anylogic 軟件對飛機維修保障資源運用過程進行了仿真研究［2］；曹軍海等采用面向對象Petri 網(wǎng)的方法，對裝備動用業(yè)務流程進行了建模與仿真研究［3］；杜海東等根據(jù)部隊維修作業(yè)過程，設計了維修任務生成和維修保障系統(tǒng)建模方案，結合備件調度和保障設備使用過程，對維修保障評估系統(tǒng)進行了仿真建模研究［4］；曹軍海等構建了復雜裝備維修車間仿真模型，探究了裝備維修計劃、維修保障模式等對“平均維修保障時間”“人力資源滿足率”等指標的影響［5］；尹麗麗等提出了基于多Agent 的裝備保障體系的仿真建模方法，并利用JADE 開源平臺設計并實現(xiàn)了基于多Agent的裝備保障體系分布式仿真軟件原型系統(tǒng)［6］。

本文針對裝甲裝備的動用與維修過程，運用Anylogic 軟件建立多Agent 的仿真模型，通過裝備動用計劃、部件故障函數(shù)以及Agent 之間的交互，實現(xiàn)對裝甲裝備動用與維修過程的仿真，并評估裝甲裝備動用和維修效能，預測裝備器材消耗數(shù)量。以上研究以不同目標為導向對裝備動用與維修保障開展了仿真研究，實現(xiàn)了針對特定目標的評估優(yōu)化，為裝甲裝備動用與維修過程仿真提供了思路，但缺乏對整個裝備動用與維修過程的系統(tǒng)研究，且難以得出保障效能評估指標在任意時刻的分布情況和評價值。因此，本文以裝甲裝備動用與維修過程為研究對象，基于Anylogic 平臺，采取多Agent 建模與仿真方法，自底向上建立裝甲裝備動用與維修過程仿真模型，對多個保障效能指標進行全過程仿真評估，并針對性優(yōu)化相關參數(shù)，開展仿真驗證，為裝備動用管控與維修保障資源配置提供參考。

1 裝甲裝備動用管控與維修過程分析

裝備動用一方面為作戰(zhàn)、訓練任務的完成提供裝備，另一方面牽頭主導了整個裝備保障工作，直接決定了裝備預防性維修的開展時間，以及裝備器材保障的時間和數(shù)量等。如圖1 所示，部隊通常根據(jù)年度訓練任務制定裝備動用計劃，然后根據(jù)裝備動用計劃制定裝備維修計劃，預測器材需求數(shù)量，制定器材申請計劃。

圖1 裝備動用與維修計劃制定流程Fig.1 Equipment employment and maintenance plan formulation process

1.1 裝甲裝備動用管控分析

裝備動用管控是對裝備資源的科學調控，以確保始終有足夠數(shù)量技術狀況完好的裝備，保障部隊完成各項軍事任務的需要。因此，裝備動用管控解決的是裝備資源與部隊任務如何科學匹配的問題，它是部隊完成各項軍事任務的重要保證。

裝甲裝備動用管控，主要通過裝備完好率和裝備壽命儲備等指標衡量部隊裝備質量和持續(xù)作戰(zhàn)能力，采取戰(zhàn)教區(qū)分的管理方式滿足部隊戰(zhàn)備任務和訓練任務需求。戰(zhàn)教區(qū)分即按照一定比例將各型號裝甲裝備區(qū)分為戰(zhàn)備車和教練車，戰(zhàn)備車主要保障部隊完成戰(zhàn)備任務，教練車主要保障部隊完成日常訓練任務［7］。另外，本文將教練車根據(jù)儲備壽命由低到高形成梯次，按一定比例分為重點用車、一般用車和控制用車，以合理調配裝備的動用，產(chǎn)生適時適量的送修裝備，使部隊年度內消耗摩托小時和生產(chǎn)摩托小時基本保持一致［8］。

1.2 裝甲裝備維修過程分析

裝甲裝備維修規(guī)劃基于裝備運行時間，以恒定的裝備動用時間為間隔，對系統(tǒng)內各部件進行預防性維修和更換，不考慮各部件的實際使用年齡（壽命）；若部件在預防更換時間節(jié)點之間發(fā)生故障，則進行修復性維修［9］。

結合實際，裝甲裝備通常以開機消耗的摩托小時為依據(jù)判斷大修、小修的時機，進行相應的預防性維修活動。小修是指通過更換或修復個別零部件對裝備使用過程中的一般故障和輕度損壞進行修理；大修是對裝備進行全面拆卸和故障檢查，更換和修復全部不符合技術標準和要求的零部件，消除缺陷，使裝備達到或接近新品標準。若裝備未使用到規(guī)定的修理間隔期限出現(xiàn)小修范圍內的損壞、故障時，進行檢修。裝甲裝備全壽命周期維修活動如圖2 所示。

圖2 裝甲裝備全壽命維修活動Fig.2 Full-life maintenance activities of armored equipment

2 基于多Agent 的裝甲裝備動用與維修過程建模

Anylogic 軟件為離散事件、多智能體、系統(tǒng)動力學，以及混合系統(tǒng)建模與仿真提供了便捷靈活、直觀清晰的仿真環(huán)境。裝備動用與維修過程比較復雜，因此，本文運用多智能體建模的方法，構建部件Agent、裝甲裝備Agent 和控制臺Agent 3 類智能體模型，通過計劃表和消息實現(xiàn)對智能體的控制和交互，對裝甲裝備動用與維修過程進行仿真。

2.1 裝備動用與維修過程建模

裝備動用與維修過程要明確裝備動用計劃，根據(jù)動用計劃判斷任務類型，選擇一定數(shù)量技術狀態(tài)良好的裝甲裝備執(zhí)行任務。執(zhí)行任務前檢查裝備壽命儲備狀況，判斷是否需要送修，若裝甲裝備執(zhí)行任務過程中出現(xiàn)故障，則進行檢修，更換故障部件。本文采取工分制裝備動用策略，重點用車、一般用車、控制用車每動用1 摩托小時分別得1 分、1.5分、2 分。任務下達后，按累計工分按由小到大次序排序，依次進行動用，累計工分相同的裝備以儲備時長低者先動用。裝備動用與維修具體流程如圖3所示。

圖3 裝備動用與維修流程Fig.3 Equipment employment and maintenance process

2.2 仿真模型整體設計

多Agent 技術是一種自底向上的建模方法，能夠對現(xiàn)實智能行為主體進行抽象建模，聚合每個獨立且具有自己行為規(guī)則的智能體，實現(xiàn)相互之間復雜的交互關系。根據(jù)系統(tǒng)功能要求，本文多Agent 建模從器材層面開始，分析實體裝備部件的組成結構、故障參數(shù)及行為交互規(guī)則，通過模型封裝將部件Agent 聚合為裝甲裝備Agent 的系統(tǒng)級單元，進而與其他裝備屬性、行為交互規(guī)則組成單個裝甲裝備Agent。重復上述步驟，完成部隊裝備層面實體模型構建。構建控制臺Agent 對所有裝甲裝備進行控制和調動，開展相應的裝備動用任務和維修活動。模型體系架構與功能設計如圖4 所示。

圖4 多Agent 模型體系架構與功能設計Fig.4 Multi-agent model architecture and functional design

按照設定的裝備動用策略，多Agent 仿真系統(tǒng)通過裝備動用計劃牽引，利用消息實現(xiàn)各類Agent的連接和交互，實現(xiàn)裝備動用與維修過程仿真，動態(tài)記錄裝備狀態(tài)信息，為裝備動用與維修保障評估計算提供基礎輸入，準確刻畫部隊裝備完好率、儲備度及預防性維修數(shù)量等評估指標。仿真系統(tǒng)運行流程如下頁圖5 所示，完成模型初始配置后進入仿真循環(huán)，具體步驟如下：

圖5 仿真系統(tǒng)運行流程圖Fig.5 Operation flow chart of simulation system

Step 1：根據(jù)動用策略，對所有非在修的教練車進行積分排序，選取本次訓練的動用裝備。

Step 2：檢查所選取裝備的壽命儲備時長，判斷是否需要進行預防性維修。若為真，進一步判斷預防性維修類型并送修，然后重新選取動用裝備；否則，動用該裝備執(zhí)行本次訓練任務。

Step 3：執(zhí)行任務過程中，檢查裝備狀態(tài)。若故障件數(shù)量達到系統(tǒng)損壞限度，則進行檢修，認定本次任務失??；否則任務成功，本次任務結束。

Step 4：仿真時鐘推進，更新所有部件Agent、裝甲裝備Agent 狀態(tài)，重復步驟Step 1～Step 4。

2.3 多Agent 模型構建

2.3.1 控制臺Agent 模型

根據(jù)動用計劃“Plan”，控制臺Agent 每日觸發(fā)“checkstate”和“Dailytask”模塊，檢查裝備狀態(tài)并觸發(fā)動用任務，通過“choose”模塊對裝備累計工分進行排序并選取動用裝備，利用消息控制裝甲裝備Agent 執(zhí)行任務和開展預防性維修。在Anylogic 仿真軟件中，控制臺Agent 模型如圖6 所示。

圖6 控制臺Agent 模型Fig.6 Console Agent model

2.3.2 部件Agent 模型

裝甲裝備通常配備k/N（G）系統(tǒng)，以提高裝備系統(tǒng)的可靠性［10］。該系統(tǒng)部件數(shù)量很多，單一部件故障并不會影響系統(tǒng)的性能，只有部件故障數(shù)達到一定數(shù)量時，系統(tǒng)才會停止運行。若系統(tǒng)故障，裝備則進行檢修。部件Agent 初始處于空閑狀態(tài)，收到“startwork”消息后進入工作狀態(tài)，工作2 h 后檢測是否損壞。若部件損壞，則更新裝備故障件總數(shù)并判斷系統(tǒng)是否故障，如果系統(tǒng)故障，則向裝備Agent 發(fā)送“jianxiu”消息；否則，部件僅更新工作時長。在Anylogic 仿真軟件中，部件Agent 仿真模型如圖7所示。

表1 控制臺Agent 屬性釋義表Table 1 Console Agent attribute interpretation table

表2 部件Agent 屬性變量釋義表Table 2 Interpretation table of component Agent attribute variables

表3 裝甲裝備Agent 屬性釋義表Table 3 Interpretation table of Agent attributes of armored equipment

圖7 部件Agent 模型Fig.7 Component Agent model

2.3.3 裝甲裝備Agent 模型

裝甲裝備Agent 初始處于空閑狀態(tài)，當收到“training”消息后，向系統(tǒng)內所有部件發(fā)送“startwork”消息進入工作狀態(tài)，然后根據(jù)任務類型更新裝備壽命和積分，工作中如果收到“jianxiu”消息則進入“j_repair”狀態(tài)，更換故障部件，到時后返回空閑狀態(tài)；若裝甲裝備Agent 收到“big”消息則進入“b_repair”狀態(tài)，更新所有部件后開展考核性動用，到時返回空閑狀態(tài)并進行戰(zhàn)教轉換；若裝甲裝備Agent 收到“small”消息則進入“s_repair”狀態(tài)，僅更換故障部件后開展考核性動用，到時返回空閑狀態(tài)。在Anylogic 仿真軟件中，裝甲裝備Agent 仿真模型如圖8 所示。

圖8 裝甲裝備Agent 模型Fig.8 Armored equipment agent model

3 仿真實現(xiàn)與結果分析

3.1 模型初始設置

使用Anylogic 仿真軟件時，假設某型裝甲裝備系統(tǒng)內部件數(shù)量共20 個，當部件故障數(shù)達5 個時，裝備發(fā)生故障，部件故障函數(shù)服從=0.001 的指數(shù)分布。設定其大修間隔期為1 500 摩托小時，小修間隔期為300 摩托小時，大修、小修、檢修時間分別為60 d、14 d 和3 d。初始化某型裝甲裝備共100 臺，其中，戰(zhàn)備車60 臺，儲備時長（1 200，1 500）均勻分布；控制用車20 臺，儲備時長（800，1 200）均勻分布；一般用車10 臺，儲備時長（400，800）均勻分布；重點用車10 臺，儲備時長（0，400）均勻分布，初始累計工分均為0。仿真模型時間單位為1 d，仿真時長5年（約1 825 d），設定初始裝備動用計劃表如表4 所示。

表4 裝備動用計劃表Table 4 Equipment employment schedule table

3.2 仿真結果分析

按照上述初始模型配置和參數(shù)設置，仿真結果如圖9 所示。

圖9 模型初始仿真結果Fig.9 Initial simulation results of the model

圖9（a）展示了裝備完好率、戰(zhàn)備車儲備度和教練車儲備度日變化曲線。從圖中可以看出，在日常訓練階段，裝備完好率保持在0.9 以上，在演習階段會急劇下降至0.8 以下；戰(zhàn)備車儲備度一直保持較高水平，教練車儲備度前期呈現(xiàn)降低趨勢，第4 年開始有所提升。分析原因：1）日常訓練階段每周裝備動用80 mh，演習階段每周裝備動用1 120 mh，演習階段訓練強度遠高于日常訓練階段，裝備動用數(shù)量與任務時長過多，導致裝備送修時間集中，裝備完好率下降；2）第1～4 年隨著大修裝備返回，部分儲備度較高的戰(zhàn)備車轉換為教練車，使得教練車儲備度有所提升。

圖9（b）展示了檢修、小修和大修在修裝備數(shù)量日變化曲線。從圖中可知，檢修、小修、大修的在修峰值分別為20 臺、15 臺和5 臺。經(jīng)統(tǒng)計，5 年內累計大修裝備40 臺，小修123 臺，檢修次數(shù)1 284 臺。不難發(fā)現(xiàn)：1）每年演習階段檢修、小修的在修裝備數(shù)量驟增，達到年度峰值，是引起裝備完好率驟降的主要原因；2）裝備送修時間的分布不均勻，各級修理機構存在忙閑不均的情況，尤其是演習階段維修壓力巨大，難以保證及時高質量修復；3）年均大修裝備8 臺，即年均生產(chǎn)12 000 mh，大于年均消耗8 320 mh，收大于支，裝備總儲備時長增加。

以上仿真結果表明，當前的裝備動用管控策略和維修保障效能，對裝備完好率和儲備度具有一定的調節(jié)能力，滿足日常戰(zhàn)備任務和訓練任務要求，但難以適應演習階段的任務強度，需要進行針對性調整。

對此，改善方法主要有兩個方面：

1）調整裝備動用計劃，在年度裝備動用時間不變的情況下，增加日常訓練任務時長，降低演習階段的任務強度。在仿真模型中，可以通過調整裝備動用數(shù)量和任務時長，將日常訓練階段從每周消耗80 mh 增加至120 mh，演習階段每周消耗從1 120 mh 減少為640 mh，仿真結果如圖10 所示。

2）加快裝備維修的速度，縮短裝備維修時間，提高裝備維修效能。在仿真模型中，修改裝備維修時間參數(shù)，將小修、檢修時間縮短為7 d、1 d，仿真結果如圖11 所示。

圖11 縮短小修、檢修時間后模型仿真結果Fig.11 Model simulation results after shortening the minor repairs and maintenance time

與初始仿真結果相比，可以看出裝備完好率和教練車儲備度有了明顯的提高，演習階段裝備完好率保持在0.8 以上，教練車儲備度在0.6 以上，裝備檢修、小修的在修峰值也有所下降。其中，圖10 反映出訓練任務強度是影響裝備完好率與儲備度、裝備維修數(shù)量的重要因素，通過調整裝備動用計劃，控制訓練任務強度，能夠改善裝備完好率等指標。而圖11 則表明，加快裝備維修速度，提高裝備維修保障效能，是改善部隊裝備完好率的一種重要手段。

通過以上分析主要得到兩點啟示：

1）制定裝備動用計劃過程中，應深入了解部隊所能承受的訓練任務強度，合理安排裝備動用數(shù)量和任務時長，確保在摩托小時消耗限額內完成規(guī)定的訓練任務。

2）面對全面加強練兵備戰(zhàn)的要求，部隊應具備完成高強度訓練任務的能力，因此，要提高裝備維修保障效能，充分調配維修保障資源，預先組織進行任務調度、人員配置和器材儲備，確保裝備及時高質量的修復。

4 結論

根據(jù)裝甲裝備動用與維修效能評估需求，結合當前裝甲裝備動用管控模式和維修方式，運用Anylogic 仿真軟件，建立了多Agent 裝備動用與維修過程仿真模型，對累計工分制動用策略下的裝備完好率、裝備在修數(shù)量等指標進行了分析，并提出了改善建議，為部隊裝備動用策略評估、制定裝備動用計劃和調配維修保障資源提供支撐和參考方法。