基于多目标优化的备件保障决策研究.pdf

《基于多目标优化的备件保障决策研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、设备设计／诊断维修／再制造现代制造工程(ModemManufacturingEngineering)2013年第4期基于多目标优化的备件保障决策研究李亚，赵建民，刘浩(军械工程学院装备指挥与管理系，石家庄050003)摘要：备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径。通过分析复杂武器装备可修复备件两级供应保障系统，提出了一种基于Pareto最优多目标优化算法，研究了备件保障与装备战备完好性的关系，建立了基于并列选择备件购置费用和库存费用、以系统供应保障度为目标的多目标可修复备件供应保障优化模型，并结合边际效能法和Pareto多目标优化方法进行

2、求解，得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集。最后，对模型进行了算例分析和参数敏感性分析。实例应用证明，模型可以优化备件库存，并可以评估备件库存水平、两级维修能力和系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响。关键词：装备系统；Pareto最优解；多目标优化；Et际效能中图分类号：TJ07文献标志码：A文章编号：1671_3133(2013)04卅136—06Researchontheprotectionpolicyofsparepartsbasedmulti-objectiveoptimizationLiYa，ZhaoJianmin，LiuHao．(Equipmen

3、tCommandandManagementDepartment，OrdnanceEngineeringCollege，Shijiazhuang050003，China)Abstract：Supplysupportoptimizingisallimportantapproachtoimproveoperationalreadinessandreducelifecyclecostfore-quipment．Throughanalyzingthetwo—echelonsupplysupportsystemforrepairablesparepartsofcomplexequi

4、pment，analgorithmisproposedformulti：objectiveoptimalbasedonParetodominance，andresearchingtherelationshipofsparepartssupportandop-erationalreadiness，asupplysupportoptimizingmodelofmulti-objectiverepairablesparepartsisproposed，whichchoosessystemsupplyavailabilityandthetotalacquisitioncost鹊

5、theobject．Marginalefficiencyanalysisalgorithmandmulti-objectiveoptimalalgorithmisappliedtoachievetheoptimization，anoptimalsetwhichdistributeduniformlyalongtheParetofrontwasobtainedfi·nally，severalexamplesaregiventoverifythatthismodelCanoptimizesparepartsstorage，andevaluatetheeffectsonsup

6、porteffi-ciencyofsomeimportantfactors，includingdifferentstock，repaircapacityoftwolevels，reliabilityandSOon．Keywords：equipmentsystem；Paretodominance；multi-objectiveoptimal；marginalefficiency0引言随着现代武器装备复杂性的提高，维修和保障越来越复杂。大型复杂武器装备都面临着使用保障费用高和战备完好性差两大难题，已引起世界各国军方的高度重视。备件保障优化的目的是将有限的备件进行科学的分配与

7、使用，以便获得更好的军事和经济效益，这些军事和经济效益包括备件保障度的提高和备件资金费用的减少等多种目标，这些目标之间往往是相互冲突，并相互制约的，这些正是多目标优化问题特性的体现，因此对备件保障的优化是一个多目标优化问题。136目前国内备件优化配置的研究已经取得了一定的成绩，但研究方法中大多采用单目标或传统的多目标优化方法，如加权法和约束法等，它们是将多目标问题转换为单目标后，再采用单目标优化算法求解¨J。这种方法虽然目前应用较广泛，也很成熟，但它们有明显的缺点，如转换为单目标优化后，每次只能产生一个解，要进行多次计算后才能得到一组近似