[發(fā)明專(zhuān)利]一種航材備件需求預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911346542.3
• 申請(qǐng)日: 2019-12-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111177642A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱威仁;雷藝群
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司西安飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/11
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/11;G06F17/18;G06Q10/04;G06Q10/00
• 代理公司: 中國(guó)航空專(zhuān)利中心 11008
• 代理人: 白瑤君

本發(fā)明屬于航空維修保障技術(shù)，涉及一種航材備件需求預(yù)測(cè)方法。該方法包括：確定航空裝備的航材備件種類(lèi)m；隨機(jī)生成M個(gè)可行解，每個(gè)可行解包括m個(gè)航材備件各自的儲(chǔ)備數(shù)量；基于購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用和航材備件的保障概率，運(yùn)用生物地理學(xué)優(yōu)化算法對(duì)M個(gè)可行解進(jìn)行迭代優(yōu)化求解，得到能夠平衡購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用和航材備件的保障概率的最優(yōu)解。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于航空維修保障技術(shù)，涉及一種航材備件需求預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

合理的航材備件預(yù)測(cè)和配置是保證航空裝備正常的訓(xùn)練戰(zhàn)備和裝備戰(zhàn)斗力的重要因素。目前的航材備件保障工作過(guò)多地依靠管理人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行粗放式的管理，無(wú)法滿(mǎn)足精確保障的要求。如果備件庫(kù)存量過(guò)多，會(huì)浪費(fèi)大量保障費(fèi)用；如果備件庫(kù)存量過(guò)少，會(huì)顯著降低備件保障概率和裝備戰(zhàn)備完好性。因此如何合理地預(yù)測(cè)航空備件的需求數(shù)量以及不同種類(lèi)備件的配置方式，將直接影響供應(yīng)保障系統(tǒng)的效能，進(jìn)而影響到航空裝備戰(zhàn)備完好性和保障費(fèi)用。航材備件配置是一個(gè)比較復(fù)雜的多約束、非線(xiàn)性組合優(yōu)化問(wèn)題，優(yōu)化過(guò)程十分復(fù)雜，計(jì)算規(guī)模大，難以靠人工計(jì)算獲取最優(yōu)解。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明明目的：提出一種航材備件需求預(yù)測(cè)方法，能夠?qū)讲膫浼枨箢A(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，模型中考慮各項(xiàng)影響因素和各項(xiàng)約束，通過(guò)運(yùn)用生物地理學(xué)優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化求解，經(jīng)過(guò)若干代進(jìn)化最終獲得最優(yōu)解，并輸出最優(yōu)備件需求方案。

本發(fā)明提供一種航材備件需求預(yù)測(cè)方法，包括：

確定航空裝備的航材備件種類(lèi)m；

隨機(jī)生成M個(gè)可行解，每個(gè)可行解包括m個(gè)航材備件各自的儲(chǔ)備數(shù)量；

基于購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用和航材備件的保障概率，

運(yùn)用生物地理學(xué)優(yōu)化算法對(duì)M個(gè)可行解進(jìn)行迭代優(yōu)化求解，得到能夠平衡購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用和航材備件的保障概率的最優(yōu)解。

進(jìn)一步的，生物地理學(xué)優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)為：

其中，

C表示購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用，P表示裝備的備件保障概率；C_i表示第i種備件的購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)費(fèi)用，x_i表示第i種備件的配置數(shù)量，C_max表示總費(fèi)用上限；P_i表示第i種備件的備件保障概率，P_min表示最小備件保障概率，n_i表示第i種備件的裝機(jī)數(shù)量，v_i表示第i種備件的故障率，t_i表示第i種備件的工作時(shí)間，α_i表示第i種備件的運(yùn)行比，運(yùn)行比為備件的運(yùn)行時(shí)間除以飛機(jī)的運(yùn)行時(shí)間。

進(jìn)一步的，運(yùn)用生物地理學(xué)優(yōu)化算法對(duì)M個(gè)可行解進(jìn)行迭代優(yōu)化求解，得到能夠平衡購(gòu)買(mǎi)和存儲(chǔ)航空備件的總費(fèi)用和航材備件的保障概率的最優(yōu)解，包括：

根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算第w次迭代的M個(gè)可行解的函數(shù)值；w為正整數(shù)；

對(duì)第w次迭代的M個(gè)可行解按照從函數(shù)值從小到大的順序進(jìn)行排序；其中，函數(shù)值越大，順序號(hào)越大；

根據(jù)每個(gè)第w次迭代的可行解的順序號(hào)計(jì)算的遷入率和遷出率；可行解的遷出率和遷入率是可行解每個(gè)元素的遷出率和遷入率；

根據(jù)遷入率與0到1的m個(gè)第一隨機(jī)數(shù)比較；

若目標(biāo)可行解的第a個(gè)元素的遷入率大于對(duì)應(yīng)第一隨機(jī)數(shù)時(shí)，比較除目標(biāo)可行解之外可行解的遷出率與0到1的m個(gè)第二隨機(jī)數(shù)；a為1到m的整數(shù)；

當(dāng)?shù)谝淮纬霈F(xiàn)可行解的遷出率大于對(duì)應(yīng)第二隨機(jī)數(shù)時(shí)，遷入該可行解的第a個(gè)元素，作為目標(biāo)可行解的第a個(gè)元素；

當(dāng)每個(gè)可行解都完成遷入后，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算完成遷入的M個(gè)可行解的函數(shù)值；