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    基于飛機停飛率的航材消耗件庫存優(yōu)化模型

    2021-08-12 08:57:52袁福帥崔崇立朱浩濤
    物流技術(shù) 2021年7期
    關(guān)鍵詞:飛機優(yōu)化

    袁福帥,崔崇立,朱浩濤

    (1.空軍勤務(wù)學院 研究生大隊,江蘇 徐州 221000;2.空軍勤務(wù)學院 航材四站系,江蘇 徐州 221000)

    0 引言

    現(xiàn)行航材保障工作中,消耗性航材的數(shù)量占據(jù)了庫存航材數(shù)量很大比重,約80~90%。而由于軍隊建設(shè)需要,現(xiàn)有機型進行了大面積的改裝和改型,使部隊對于航材的管理,尤其是航材消耗件的管理難度大大提升。而航材消耗件庫存量的是否合理,直接決定了飛機能否正常遂行作戰(zhàn)任務(wù)以及日常訓練。過高的儲備量,會使航材消耗件在倉庫中積壓呆滯以及庫存總費用過高;過低的儲備量,則會使航材出現(xiàn)短缺現(xiàn)象,無法滿足正常航材保障工作的軍事需求。以此為基礎(chǔ),本文綜合考慮了航材消耗件儲備工作中產(chǎn)生各項費用以及飛機停飛率要求,提出了航材庫存優(yōu)化模型,并用改進的退火遺傳算法對其求解分析。

    1 航材消耗件庫存模型

    1.1 庫存模型因素分析

    庫存航材是確保航材供應(yīng)保障工作的基礎(chǔ),是確保航空兵部隊順利完成遂行任務(wù)的保證。若要合理控制一段時間內(nèi)場站航材股航材的庫存量,需要考慮以下幾個方面[2]:

    (1)該場站各類航材的需求規(guī)律;(2)確保飛機因缺航材停飛架次盡可能的低;(3)節(jié)約航材庫存成本。

    航材的需求規(guī)律與其在使用時的消耗規(guī)律相關(guān),而消耗規(guī)律又與許多因素有關(guān),這些因素有的可以量化,而有些卻不能。因此往往一段時間內(nèi)航材需求量為隨機變量。

    對于航材消耗件庫存量進行決策一般要考慮以下兩個要求:首先,要滿足因缺航材飛機停飛率達標,其中:

    其次,要控制好庫存成本。航材的庫存成本要素包括以下幾項:購置成本,購買航材時的花費,一般與航材單價有關(guān);訂購成本,在訂購過程中的相關(guān)開支,與計劃期內(nèi)訂購次數(shù)有關(guān);儲存成本,即每儲存單位航材單位時間所需的費用,主要與庫存量與庫存時間有關(guān)。

    1.2 假設(shè)條件以及符號說明

    (1)在一段時間[0,T]內(nèi),只在開始的“0”時刻進行一次性訂購,此時庫存量為零,購置的第i類航材數(shù)量為mi。

    (2)所購置航材即時到貨入庫,并直接用于保障。

    (3)各類航材的需求是相互獨立的。

    (4)第i類航材在時間[0,t]內(nèi)的需求量為si,且服從泊松分布,其中:i=1,2,...,n。

    (5)第i類航材的平均需求強度為λi,其中i=1,2,...,n。

    (6)航材消耗件庫存總預算為C,共需要購置n類航材,其中第i類航材單價為ci,且其單價在時間[0,T]內(nèi)不變;每單位時間儲存航材所需的費用為gi,訂購費用為di。

    (7)場站在場總飛機架次為N,因缺航材停飛飛機架次為Z,規(guī)定飛機停飛率指標最大值為A。

    1.3 模型的構(gòu)建

    由于航材消耗件在[0,t]時間段內(nèi)發(fā)生故障次數(shù)服從參數(shù)為λt的泊松分布,可以得到在[0,t]時刻第i類航材需求量的概率密度為:

    為滿足因缺航材飛機停飛率達標,可以得到最大停飛架次:

    根據(jù)(1)式,各類航材因缺貨導致停飛架次應(yīng)滿足不等式:

    通過(2)式即確定各類航材的最低儲備量,從而得到航材總購置費:

    因此,第i類航材在[0,T]內(nèi)的儲存費用fi為:

    從而得到n類航材儲存總費用F為:

    根據(jù)(2)式與(3)式可以建立航材消耗件庫存優(yōu)化模型:

    以上建立的航材消耗件庫存優(yōu)化模型,要求在保證滿足飛機停飛率達標的條件下,使得航材儲備的總費用最低。由于模型涉及到的變量較多,文中采用退火遺傳算法對其進行求解。

    2 模型的算法

    退火遺傳算法是將模擬退火算法思想引入遺傳算法中,首先采用遺傳算法基本原理產(chǎn)生初始群體、染色體編碼、適應(yīng)度評價以及遺傳算子的運算。再用Metropolis接受準則對產(chǎn)生的子代進行判定,適應(yīng)度劣于子代的父代被子代替換,適應(yīng)度優(yōu)于子代的父代以一定概率替換;從而提高遺傳算法的收斂性,更好地引導種群的演化方向。本文在此基礎(chǔ)上對算法的適應(yīng)度以及遺傳算子進行改進[3]。

    2.1 編碼

    本文采用整數(shù)編碼,種群規(guī)模為N,第k個染色體可表示為Sk=[M1kM2k…Mnk],基因Mik表示第i類航材的庫存量,n為航材種數(shù)。

    2.2 適應(yīng)度的選擇

    為了增加前期算法種群的多樣性和加速算法后期收斂,本文降低較優(yōu)異個體被選擇的概率,增加其他個體被選中的概率。選擇:為適應(yīng)度函數(shù)。

    f'(Xi)為個體Xi新的適應(yīng)度值,f(Xi)為個體Xi的適應(yīng)度,fl、fh分別為當代種群中最差與最好的個體適應(yīng)度,G為當前的迭代次數(shù),Gmax表示算法最大迭代次數(shù),系數(shù)a,b∈(0,1),本文取a=b=0.7。

    2.3 遺傳算子

    本文算子選擇規(guī)則采用輪盤賭的方法,選擇N個較優(yōu)異個體為新一代的種群。本文認為適應(yīng)度大于種群平均適應(yīng)度的個體是劣質(zhì)個體,否則為優(yōu)質(zhì)個體[5]。

    本文采用自適應(yīng)浮點交叉方法與隨機變異,使交叉的染色體、變異染色體以及交叉點、變異位置均隨機產(chǎn)生,以避免陷入局部最優(yōu),交叉概率Pj與變異概率Pb采用自適應(yīng)方式確定,公式如下:

    2.4 算法的主要步驟

    第一步:初始化算法參數(shù):初始種群規(guī)模N=50,最大迭代次數(shù)Genmax=100,交叉概率Pj=0.9,變異概率Pb=0.1,模擬退火初始溫度Tc=100,降溫系數(shù)a=0.98以及終止溫度Tz=1;

    第二步:隨機產(chǎn)生初始種群;

    第三步:評價當代種群中每個個體的適應(yīng)度值;

    第四步:判斷迭代次數(shù)與溫度是否滿足終止條件;若滿足,則輸出最優(yōu)解并終止算法,否則轉(zhuǎn)到第五步;

    第五步:按照染色體選擇、交叉和變異對種群中的個體進行遺傳操作;

    第六步:再次評價遺傳操作后種群中每個個體的適應(yīng)度值,選擇最優(yōu)的適應(yīng)度值與親代最優(yōu)適應(yīng)度值進行比較,按照Metropolis接受準則決定是否接受新個體;

    第七步:按公式T=a*T(0<a<1)執(zhí)行降溫,更新迭代次數(shù),轉(zhuǎn)入第三步[6]。

    3 實例分析

    某空軍航材股制定年度訂貨計劃時,經(jīng)過對數(shù)據(jù)統(tǒng)計整理,選擇以下20種航材消耗件,這些航材年均消耗數(shù)量均少于20件,且這些航材的需求量都服從泊松分布。年度訂貨費用C為600 000元,要求飛機停飛率不得超過5%,在保證飛機停飛率的條件下,將所構(gòu)建庫存優(yōu)化模型的計算結(jié)果與實際庫存情況進行比較,見表1。

    表1 算法結(jié)果與實際庫存對比

    對比較結(jié)果進行分析:

    (1)實際庫存的飛機停飛率大于優(yōu)化庫存的飛機停飛率;(2)實際庫存的訂貨總費用大于優(yōu)化庫存的訂貨總費用;(3)有5種航材優(yōu)化結(jié)果與實際庫存一致,9種航材優(yōu)化結(jié)果小于實際庫存,6種航材優(yōu)化結(jié)果大于實際庫存。

    對于實際庫存大于優(yōu)化結(jié)果的9種航材中,存在部分昂貴器材,可以適當降低昂貴器材庫存量,將訂貨費用用于訂購容易引起飛機停飛的中等價格航材,可以適當降低因缺航材飛機停飛率,增強航材保障工作的軍事效益。

    4 結(jié)語

    本文針對空軍航材消耗件庫存控制優(yōu)化問題,首先以總儲備費用最小為出發(fā)點,在保證因缺航材飛機停飛率達標的基礎(chǔ)上,建立了航材消耗件庫存優(yōu)化模型。求解模型的退火遺傳算法擁有較好的進化能力,降低對參數(shù)了依賴,魯棒性和優(yōu)化性能得到大幅度提高,能夠更快地找到全局最優(yōu)解。基于退火遺傳算法的庫存控制模型,為庫存控制提供了新的思路,有效解決了航材供儲矛盾這一復雜問題,對于提高航材保障效益具有重要意義。

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