基于AWSTL的战时空军装备保障任务规划研究

发布时间：2020-11-02 19:25

　　 空军战时装备保障任务规划的目的是辅助空军战时装备保障指挥决策人员制定保障方案。目前,空军战时装备保障方案的制定主要依靠人工完成,缺乏系统性辅助方法和工具。因此,以联合作战为背景,开展空军一体化装备保障任务体系研究,探索空军装备保障任务辅助决策模型,寻求解决上述问题的思路,对推进空军装备保障研究具有重要的理论意义。此外,空军装备保障方案是空军装备保障任务效能评估的重要依据。研究空军装备保障方案自动生成系统框架并设计开发辅助决策工具,对帮助装备保障指挥决策机构制定空军装备保障方案并进行方案评估具有重要的应用价值。 基于这一需求,在空军XX项目支持下,针对空军一体化装备保障任务规划中的问题,以基于空军装备保障任务清单的战时空军装备保障任务规划框架为主要研究对象,利用系统优化思想分析其中的关键环节和技术方法,提供了辅助装备保障方案生成的有力工具。论文的主要研究内容包括: (1)从空军装备保障任务体系中的基本概念出发,提出一体化装备保障中的两个概念——空军装备保障任务清单(AWSTL,Airforce Weapon Support Task List)和使命基本任务清单(METL,Mission Essential Task List),深入研究了两者结构、内容、相互关系及其理论意义与应用价值,奠定了空军一体化装备保障任务规划的基础。 (2)以AWSTL为基础,建立任务规划框架,详细阐述了其运行流程、分析原则、数据模型等内容。 (3)在任务规划框架之下,针对战时空军装备保障任务中的关键问题——筹措任务规划、储备任务规划、补给任务规划和选址任务规划,分别建立多目标决策模型,深入分析了模型中的优化目标、约束条件、算法流程。 (4)本文采用在多目标决策中应用广泛、求解效率高的遗传算法,结合储备任务规划、补给任务规划和选址任务规划各自特点,对遗传算法从染色体编码、遗传算子等多角度进行改进,解决了配套储备问题、带时间窗的动态路径规划问题以及选址问题。 (5)在上述方法研究的基础上,为便于方法的工程推广和应用,实现保障任务规划框架,开发了辅助决策平台。
【学位单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2007
【中图分类】：E075
【部分图文】：

任务特征的信息视图描述执行任务的信息需求、执行任务期间信息的转换(例如:执行抢修工作期间的抢修力量实力变化)以及执行任务后的信息输出(例如:抢修耗时)。战时空军进攻作战装备保障任务信息视图如图2.4所示，可以对任务在信息上的相互依赖关系加以描述。第14页

空军装备保障任务根据作战任务的不同，在结构和功能上不藤液贾石蘸骊过分析具体的装备保障任务结构来看，不同空军作战任务对应的装备保障任务群具有通用的模式。如图3.3是空军进攻作战中航空装备保障任务系统[5“]。空军进攻作战保障任务主要包括飞行准备、飞机维修以及为了完成飞行战备而进行的作战装备动员、筹措、储备、补给等活动。这些活动都是围绕航空装备展开。每类航空装备保障均具备图3.3中的任务。这些任务是有机联系在一起的，共同形成了一个针对航空装备保障的任务群。因此，在进行装备保障任务方案和计划的制定之前，可以使用由装备保障指挥决策机构发布的基于AWSTL的模板。模板可以由空军作战指挥宫、装备保障指挥官和技术专家共同制定。模板针对不同作战样式，在不考虑战场条件和环境条件的情况下，将有利于完成此类保障任务的所有AWST有机联系在一起，形成一个概要的任务群。这样，装备保障决策人员制定计划时，无需再一一选择AWST

一般VRP问题的约束和目标不适用于该类问题，因此，针对这类问题，建立了新的约束和目标，并形成了动态路径规划问题DvRP[50]。DvRP的问题描述可以用图4.2来描述。卒卜给中心计划物资需求单位一岭蒸.0一一一一卜.一.一一一门卜-一月卜新的路径计划路径已完成路径图4.2两个车队满足8个计划物资需求单位的示意4.3.3动态路径规划的遗传算法针对DvRP问题，Moniemanni提出将DvRP视为vRP的扩展[5‘]，通过将DvRP分解为V即，然后用VRP的有关方法求解。因此，在DVRP的求解中，首先需要对DVRP中的任务进行分解和调度。本文按照这种思路分析DVRP问题，并应用遗传算法对其进行求解。算法过程如图4.3。第40页
【参考文献】

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本文编号：2867465