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    基于NSGA-II的多目標(biāo)航材保障經(jīng)費(fèi)優(yōu)化配置

    2020-04-08 12:34:05張培
    航空維修與工程 2020年9期

    張培

    摘要:基于航材保障發(fā)付率來評(píng)估航材保障經(jīng)費(fèi)的配置效率,以總航材保障經(jīng)費(fèi)、總航材庫為約束,以航材保障發(fā)付率的均值達(dá)到最大、方差達(dá)到最小為目標(biāo)函數(shù),建立多目標(biāo)航材保障經(jīng)費(fèi)配置模型,利用快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)求解案例,結(jié)果證明該模型是有效、合理的。

    關(guān)鍵詞:航材保障發(fā)付率;多目標(biāo)規(guī)劃;NSGA-II算法

    Keywords:aircraft spares supply payment rate;multi-objective programming;NSGA-II algorithm

    0 引言

    航材保障的目的是為飛機(jī)定檢、排故等維修工作提供所需器材,確保飛行安全、可靠,其基本任務(wù)是及時(shí)、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)地供應(yīng)所需的航材,保證訓(xùn)練、教學(xué)任務(wù)的完成。隨著社會(huì)發(fā)展,飛機(jī)及其備件的購置費(fèi)用已十分昂貴,為保障飛機(jī)正常使用所需的費(fèi)用更是以驚人的速度增長。統(tǒng)計(jì)資料表明,在飛機(jī)及其備件的壽命周期費(fèi)用中,飛機(jī)的維修保障費(fèi)用約占50%~80%,但航材保障經(jīng)費(fèi)的增長卻很有限。因此,如何利用有限的航材保障經(jīng)費(fèi)最大限度地提高航材保障系統(tǒng)的優(yōu)化配置成為了一項(xiàng)重要的課題。

    王斌 [1] 等以航材系統(tǒng)整體保障的提高和飛機(jī)維修器材費(fèi)用的優(yōu)化配置為目標(biāo),采用邊際效益分析法建立了航材保障經(jīng)費(fèi)優(yōu)化配置模型并求解。郭峰 [2] 等以航材保障經(jīng)費(fèi)為資源、以平均航材保障良好率達(dá)到最大為目標(biāo)函數(shù),建立了航材保障經(jīng)費(fèi)的優(yōu)化配置模型,用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的順序解法進(jìn)行求解。

    本文著重考慮航材保障經(jīng)費(fèi)的優(yōu)化配置效率,在不犧牲個(gè)別效率、使總體效率達(dá)到最大的前提條件下,建立多目標(biāo)航材保障經(jīng)費(fèi)配置模型,將快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II) [3] 應(yīng)用到模型求解中,并給出優(yōu)化結(jié)果。

    1 航材保障經(jīng)費(fèi)配置模型

    航材保障發(fā)付率是指航材保障程度與維修需求程度的比值,在假設(shè)飛機(jī)定檢、排故等維修工作理想化的前提下,可以直接反映航材保障對(duì)飛機(jī)維修的影響程度,進(jìn)而可以有效地度量投入一定航材保障經(jīng)費(fèi)后飛行任務(wù)的完成程度以及經(jīng)濟(jì)效益。這里用航材保障發(fā)付率來評(píng)估航材保障經(jīng)費(fèi)的配置效率,目標(biāo)是在不犧牲其他航材庫航材保障發(fā)付率的前提下使航材保障發(fā)付率達(dá)到最大,即航材保障發(fā)付率的均值最大和方差最小。

    1.1 模型中的參數(shù)

    文中航材保障經(jīng)費(fèi)配置模型中使用到若干參數(shù),現(xiàn)定義如下:

    N為總航材庫數(shù)量;xi為第i個(gè)航材庫的保障經(jīng)費(fèi);g為航材保障發(fā)付率;W為總航材保障經(jīng)費(fèi);Z為所有航材庫的平均航材保障發(fā)付率;S為所有航材庫的航材保障發(fā)付率方差;σi為第i個(gè)航材庫經(jīng)費(fèi)的期望;μi為第i個(gè)航材庫經(jīng)費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)差。

    1.2 航材保障經(jīng)費(fèi)配置模型的建立

    航材保障發(fā)付率與航材保障經(jīng)費(fèi)之間存在一定規(guī)律,即航材保障經(jīng)費(fèi)投入越多,航材保障發(fā)付率越高。但是,隨著航材保障經(jīng)費(fèi)的增加,航材保障發(fā)付率的增量逐漸減少。顯然,航材保障經(jīng)費(fèi)服從以航材保障發(fā)付率的增量為概率密度的正態(tài)分布,其分布函數(shù)就是航材保障發(fā)付率。即

    1.3 快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)

    以上模型為多目標(biāo)規(guī)劃問題,一般不可能存在一個(gè)使每個(gè)目標(biāo)都達(dá)到最優(yōu)的解。例如,所有航材庫的航材保障發(fā)付率相等即方差最小時(shí),航材保障發(fā)付率的平均值可能不是最大。所以多目標(biāo)規(guī)劃問題的解不是唯一的,而是一組均衡解,稱為最優(yōu)非劣解集或Pareto最優(yōu)解集。

    NSGA-II是最流行的多目標(biāo)遺傳算法之一,它降低了非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性,具有運(yùn)行速度快、解集的收斂性好等優(yōu)點(diǎn),成為其他多目標(biāo)優(yōu)化算法性能的基準(zhǔn)。

    NSGA-II算法的基本思想為:首先,隨機(jī)產(chǎn)生規(guī)模為N的初始種群,非支配排序后通過遺傳算法的選擇、交叉、變異三個(gè)基本操作得到第一代子代種群;其次,從第二代開始,將父代種群與子代種群合并,進(jìn)行快速非支配排序,同時(shí)對(duì)每個(gè)非支配層中的個(gè)體進(jìn)行擁擠度計(jì)算,根據(jù)非支配關(guān)系以及個(gè)體的擁擠度選取合適的個(gè)體組成新的父代種群;最后,通過遺傳算法的基本操作產(chǎn)生新的子代種群,依此類推,直到滿足程序結(jié)束的條件。

    2 算例分析

    在某飛行訓(xùn)練學(xué)校的航材管理系統(tǒng)中有六個(gè)航材庫,根據(jù)歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出航材保障經(jīng)費(fèi)的期望和標(biāo)準(zhǔn)差,如表1所示。該航材系統(tǒng)某年的航材保障經(jīng)費(fèi)為450萬元。

    本文求解的航材保障經(jīng)費(fèi)的配置問題可以轉(zhuǎn)化為求滿足等式約束和不等式約束的目標(biāo)函數(shù)最小值優(yōu)化模型,數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    采用Matlab編寫NSGA-II程序,應(yīng)用上述模型。種群規(guī)模為200,交叉概率為0.8,變異函數(shù)為獨(dú)立約束,采用錦標(biāo)賽選擇,進(jìn)行到166代進(jìn)化后,得到該多目標(biāo)規(guī)劃的Pareto最優(yōu)解集,如圖1所示。

    通過上述求解,共得到70個(gè)Pareto最優(yōu)解,見表2。

    本案例通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、邊際分析法得到的解為:平均航材保障發(fā)付率最大值為93.42%,方差為0.0161。最優(yōu)解為(74,75,69,81,70)。由此可見,通過NSGA-II算法得出的Pareto最優(yōu)解集更為精確,通過調(diào)整變量的更小數(shù)量級(jí),可使平均航材保障發(fā)付率達(dá)到最大93.46%,方差達(dá)到最小0.0037。但是,如果將Pareto最優(yōu)解集進(jìn)行四舍五入,調(diào)整為整數(shù),則所有Pareto最優(yōu)解集都相同,且與通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、邊際分析法得到的解一致。

    3 結(jié)束語

    本文通過引入航材保障發(fā)付率來評(píng)估航材保障經(jīng)費(fèi)的配置效率,構(gòu)造航材保障發(fā)付率均值最大、方差最小值的多目標(biāo)規(guī)劃模型,通過NSGA-II算法進(jìn)行編程,求解得到Pareto最優(yōu)解集,最后通過與動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、邊際分析法求得的解進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了該模型、解法的有效性與合理性。本研究對(duì)航空公司以及維修單位航材部門的航材保障經(jīng)費(fèi)配置計(jì)劃的制定具有一定參考意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 王斌,李麗,劉臣宇,等. 邊際效益分析法在航材保障經(jīng)費(fèi)配置中的應(yīng)用 [J]. 物流技術(shù),2009(5).

    [2] 郭峰,劉臣宇,郭星香. 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的航材保障經(jīng)費(fèi)優(yōu)化配置[J]. 價(jià)值工程,2010,29(10):63-64.

    [3] K Deb,A Pratap,S Agarwal,T Meyarivan. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation,6(2):0-197.

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    [5] 顧晨,樂秀璠. 基于NSGA-II的分布式電源優(yōu)化配置 [J]. 電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)2012(04):134-137.

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