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    基于直覺模糊與模擬退火遺傳算法的多階段任務(wù)軍機(jī)選派模型

    2021-03-21 07:18:30恒,
    關(guān)鍵詞:軍機(jī)模擬退火選派

    任 恒, 張 亮

    (1.空軍工程大學(xué)裝備管理與無人機(jī)工程學(xué)院, 西安, 710051; 2.95855部隊(duì), 北京, 102600)

    當(dāng)前,隨著實(shí)戰(zhàn)化要求的不斷提高,多點(diǎn)保障、機(jī)動保障成為新常態(tài),科學(xué)合理選派任務(wù)軍機(jī)、提高軍機(jī)與戰(zhàn)訓(xùn)任務(wù)的匹配度,是確保任務(wù)成功率的關(guān)鍵,已成為航空兵部隊(duì)裝備戰(zhàn)勤工作的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)上,任務(wù)軍機(jī)選派只考慮單階段任務(wù)或單一科目的適戰(zhàn)能力并直接擇優(yōu)遴選,不適應(yīng)輪戰(zhàn)輪訓(xùn)等較長周期的多階段任務(wù)軍機(jī)選派決策需求。多階段任務(wù)軍機(jī)選派的關(guān)鍵在于不同任務(wù)科目下軍機(jī)適戰(zhàn)能力的評估以及任務(wù)軍機(jī)的組合優(yōu)化。

    在適戰(zhàn)能力評估研究方面,近年來,許多學(xué)者對任務(wù)軍機(jī)的作戰(zhàn)使用能力進(jìn)行了分析研究,文獻(xiàn)[1~2] 以軍機(jī)平臺固有能力特性為研究對象,建立評估指標(biāo)體系,對軍機(jī)的作戰(zhàn)使用能力進(jìn)行了分析研究。上述研究主要集中在軍機(jī)固有能力特性和保障資源對軍機(jī)作戰(zhàn)使用能力的影響,并未涉及不同任務(wù)科目對軍機(jī)適戰(zhàn)能力差異化要求的研究。任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)能力評估本身是一個定性與定量相結(jié)合的異質(zhì)多屬性決策問題。對于異質(zhì)多屬性決策問題的研究,目前主要采用物元可拓[3]、模糊數(shù)學(xué)[4]和灰色聚類[5]等方法,這些方法在對于定性指標(biāo)的處理過程中,指標(biāo)屬性值的完整性難以得到很好的保留,導(dǎo)致部分指標(biāo)信息的缺失。而直覺模糊理論,對指標(biāo)屬性值從隸屬度和非隸屬度兩個方面進(jìn)行描述,能夠科學(xué)刻畫定性指標(biāo)所攜帶的信息,較好解決異質(zhì)多屬性決策問題。在組合優(yōu)化方面,當(dāng)前主要采用模擬退火[6-7]、遺傳算法[8-9]、粒子群算法[10]、蟻群算法[11]、局部搜索[12]等智能算法,這些算法在組合優(yōu)化方面均有一定的優(yōu)勢,單一使用則存在優(yōu)化效率低下或者非全局最優(yōu)搜索不全面的缺陷。為克服這個問題,本文擬采用模擬退火與遺傳算法相結(jié)合的方法,在全局搜索的情況下,提高優(yōu)化效率。

    1 多階段任務(wù)軍機(jī)選派問題描述

    假設(shè)某作戰(zhàn)單元有K架軍機(jī),需從中選出p架軍機(jī)執(zhí)行n個階段的戰(zhàn)訓(xùn)任務(wù),任務(wù)階段集合為M=[M1,M2,…,Mn]。根據(jù)任務(wù)內(nèi)容特點(diǎn),可將任務(wù)劃分為m個任務(wù)科目,記為T=[T1,T2,…,Tm],每一科目類型對軍機(jī)數(shù)量需求集合為S=[S1,S2,…,Sm],單一任務(wù)階段包含一個或者多個任務(wù)科目,其中任務(wù)階段-任務(wù)科目-軍機(jī)需求的映射關(guān)系如圖1所示。

    圖1 任務(wù)階段-任務(wù)科目-裝備資源分解模型

    根據(jù)以上假設(shè),多階段任務(wù)軍機(jī)選派可以用如下模型表示:

    (1)

    通過上述模型,可以看出多階段任務(wù)軍機(jī)選派研究問題的關(guān)鍵在于:①建立評估指標(biāo)體系,評估單架軍機(jī)對單個科目的適戰(zhàn)能力值A(chǔ);②在任務(wù)類型和時(shí)間占比條件約束下,求解maxf(x)。

    基于此,本論文結(jié)合直覺模糊理論,對評估指標(biāo)屬性值進(jìn)行處理,評估單機(jī)單科目適戰(zhàn)能力水平;運(yùn)用模擬退火遺傳算法尋優(yōu),求解多階段任務(wù)軍機(jī)體系適戰(zhàn)能力最優(yōu)值。

    2 基于直覺模糊的任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)性評估

    2.1 任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)能力評估指標(biāo)體系及規(guī)范化

    根據(jù)當(dāng)前部隊(duì)?wèi)?zhàn)訓(xùn)保障實(shí)際,在充分調(diào)研和分析論證的基礎(chǔ)上,以系統(tǒng)性、獨(dú)立性和關(guān)鍵性為原則,選取了11個指標(biāo)作為任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)性的評估指標(biāo),見表1。指標(biāo)體系的選擇綜合考慮了各個任務(wù)類型對任務(wù)軍機(jī)的能力需求。

    評估指標(biāo)屬性值從數(shù)據(jù)類型上分為區(qū)間數(shù)和語言描述兩類,從數(shù)據(jù)影響上分為效益型和成本型兩類,效益型指標(biāo)用B表示,成本型指標(biāo)用C表示,指標(biāo)體系對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型見表1。根據(jù)屬性值類型的不同,對評估指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理,將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為直覺模糊數(shù)。

    表1 作戰(zhàn)軍機(jī)適戰(zhàn)性評估指標(biāo)體系

    當(dāng)rij∈B,則有:

    (2)

    當(dāng)rij∈C,則有:

    (3)

    對于語言類評價(jià)信息,根據(jù)語言描述中反映出來的專家的偏好信息,將其劃分為9個等級,分別與直覺模糊數(shù)相對應(yīng),對應(yīng)關(guān)系如表2所示。

    表2 語言變量與直覺模糊數(shù)的對應(yīng)關(guān)系

    P1P2Pk

    (4)

    2.2 指標(biāo)權(quán)重確定

    1)不同任務(wù)科目下評估指標(biāo)差異化賦權(quán)。當(dāng)前,軍機(jī)任務(wù)科目類型主要包括近距空戰(zhàn)、空戰(zhàn)對抗、戰(zhàn)斗值班、非制導(dǎo)武器地靶、制導(dǎo)武器地靶和空靶6類。同一軍機(jī)對不同任務(wù)科目的適戰(zhàn)能力是不同的,比如:在空戰(zhàn)對抗任務(wù)科目中,機(jī)群配合和中距彈的使用是制勝關(guān)鍵,所以雷達(dá)電子戰(zhàn)系統(tǒng)性能和武器系統(tǒng)性能是軍機(jī)選派考慮的重點(diǎn)因素;在戰(zhàn)斗值班任務(wù)科目中,雷達(dá)電子戰(zhàn)系統(tǒng)和載機(jī)穩(wěn)定性是完成任務(wù)的關(guān)鍵,所以雷達(dá)電子戰(zhàn)系統(tǒng)性能和軍機(jī)載機(jī)穩(wěn)定性是軍機(jī)選派考慮的重點(diǎn)因素。針對多階段任務(wù)不同科目類型特點(diǎn),論文通過不同任務(wù)下指標(biāo)權(quán)重的差異化賦值方案,區(qū)分同一軍機(jī)在不同任務(wù)科目下的適戰(zhàn)能力大小。

    2)群決策層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。由于不同專家在知識背景、專業(yè)能力、任職年限和自身偏好等方面均存在差異,會影響指標(biāo)權(quán)重的科學(xué)性,因此在指標(biāo)賦權(quán)時(shí)邀請多位專家,根據(jù)每人給出判斷矩陣的一致性情況,確定專家自身權(quán)重,最終通過群決策得出各任務(wù)科目指標(biāo)的權(quán)重值。

    pi=1/(1+αRi)

    (5)

    (6)

    (7)

    3)任務(wù)科目權(quán)重矩陣。由以上公式可得各科目類型下評估指標(biāo)權(quán)重矩陣ωn×m,如表3所示。

    表3 任務(wù)科目指標(biāo)權(quán)重矩陣

    2.3 任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)能力評估

    根據(jù)層次分析法得出的指標(biāo)權(quán)重結(jié)果,結(jié)合前面得到的任務(wù)軍機(jī)初始能力直覺模糊評估矩陣,對任務(wù)軍機(jī)能力進(jìn)行評估,得到任務(wù)軍機(jī)能力水平矩陣A。

    (8)

    其中:

    (9)

    (10)

    3 基于遺傳模擬退火算法的多階段任務(wù)軍機(jī)選派問題優(yōu)化

    在前面已經(jīng)得到任務(wù)軍機(jī)對任務(wù)科目適戰(zhàn)能力的基礎(chǔ)上,多階段任務(wù)軍機(jī)選派問題可以描述為組合優(yōu)化問題。為使得選派軍機(jī)綜合適戰(zhàn)能力最大化,論文采用模擬退火遺傳算法[14]對備選軍機(jī)進(jìn)行智能尋優(yōu),具體步驟如下:

    1)設(shè)定種群大小sizepop、最大進(jìn)化次數(shù)MAXGEN、交叉概率pc、變異概率pm、退火初始溫度T0、溫度冷卻系數(shù)k、終止溫度Tend等初始化控制參數(shù);

    2)采用混沌序列法對種群進(jìn)行初始化,得出初代;

    3)評價(jià)種群中個體的適應(yīng)度,適應(yīng)度函數(shù)如式(1),采用輪盤賭法和最大保留法,選擇群體中優(yōu)秀的個體形成新的種群;

    4)遺傳算法搜索。根據(jù)設(shè)定的遺傳控制參數(shù),采用隨機(jī)遍歷抽樣、單點(diǎn)交叉算子和隨機(jī)選擇方法,對種群進(jìn)行選擇、交叉、變異操作;

    5)模擬退火優(yōu)化。令T0=1 000,k=0.9,Ti+1=kTi,對遺傳操作得出的群體進(jìn)行模擬退火循環(huán),尋找符合要求的個體集合;

    6)設(shè)置停止條件MAXGEN=400,若gen

    4 實(shí)例分析

    某作戰(zhàn)單元接到上級指示,計(jì)劃從6架軍機(jī)中選派3架前往某基地執(zhí)行30天的輪戰(zhàn)任務(wù),此次任務(wù)共分3個階段,分別為:值班警戒、空戰(zhàn)訓(xùn)練和對地突擊,各任務(wù)階段在整個任務(wù)周期中時(shí)間占比為5∶3∶2。其中值班警戒主要執(zhí)行戰(zhàn)斗值班科目,空戰(zhàn)訓(xùn)練主要執(zhí)行近距空戰(zhàn)、空戰(zhàn)對抗和空靶科目,對地突擊主要是非制導(dǎo)武器地靶和制導(dǎo)武器地靶科目。戰(zhàn)斗值班、近距空戰(zhàn)、空戰(zhàn)對抗、空靶、非制導(dǎo)武器地靶和制導(dǎo)武器地靶中,各任務(wù)科目所需軍機(jī)數(shù)量分別為3、2、2、1、2、2。

    1)根據(jù)選定的軍機(jī)適戰(zhàn)能力評估指標(biāo)體系,通過收集軍機(jī)技術(shù)狀態(tài)數(shù)據(jù)和相關(guān)專家測評打分,得到6架軍機(jī)的適戰(zhàn)能力評估指標(biāo)初始數(shù)據(jù)矩陣,如表4所示。

    表4 備選軍機(jī)評估指標(biāo)初始數(shù)據(jù)矩陣

    2)根據(jù)式(2)、式(3)以及表2的評估指標(biāo)規(guī)范化規(guī)則,可得備選軍機(jī)評估指標(biāo)規(guī)范化直覺模糊矩陣F,如表5所示。

    表5 備選軍機(jī)評估指標(biāo)規(guī)范化直覺模糊矩陣

    3)根據(jù)得到備選軍機(jī)評估指標(biāo)直覺模糊矩陣結(jié)果,結(jié)合表3給出的不同任務(wù)類型的指標(biāo)權(quán)重值和任務(wù)方案對任務(wù)科目類型的要求,運(yùn)用式(8)和式(9)可計(jì)算得出備選軍機(jī)任務(wù)能力加權(quán)直覺模糊矩陣,如表6所示。根據(jù)得到的任務(wù)能力加權(quán)直覺模糊矩陣,結(jié)合式(10)可得出備選軍機(jī)任務(wù)能力水平矩陣,如表7所示。

    表6 備選軍機(jī)任務(wù)能力加權(quán)直覺模糊矩陣

    表7 備選軍機(jī)任務(wù)能力水平矩陣

    4)結(jié)果分析。結(jié)合任務(wù)方案要求,通過模擬退火遺傳算法尋優(yōu)可得備選軍機(jī)體系適戰(zhàn)能力優(yōu)化值,方法1為本論文研究方法,方法2為參考文獻(xiàn)[1]在考慮梯次使用壽命和維修工作量等因素下得出的結(jié)果,見圖2。從圖中可得知,當(dāng)算法迭代到140次時(shí),適戰(zhàn)能力值收斂,方法1得出的選派方案為1、5、6,體系適戰(zhàn)能力值為1.595;方法2得選派軍機(jī)方案為2、3、5,體系適戰(zhàn)能力值為0.987 4。

    圖2 體系適戰(zhàn)能力值

    通過對比可以看出,運(yùn)用本文提出的研究方法適戰(zhàn)能力更高,得出的軍機(jī)選派方案更合理。

    5 結(jié)語

    論文針對多階段任務(wù)需求特點(diǎn),為解決當(dāng)前多階段多類型戰(zhàn)訓(xùn)科目任務(wù)軍機(jī)選派缺乏決策針對性的問題,通過構(gòu)建多階段任務(wù)軍機(jī)適戰(zhàn)能力數(shù)學(xué)模型,建立評估指標(biāo)體系,通過直覺模糊理論對單機(jī)單任務(wù)適戰(zhàn)能力進(jìn)行了評估,運(yùn)用模擬退火遺傳算法對選派方案進(jìn)行智能尋優(yōu)。最后通過實(shí)例分析驗(yàn)證了研究方法的有效性,為多階段任務(wù)軍機(jī)選派決策提供科學(xué)方法支撐。

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