[發明專利]基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法

有效

• 申請號: 202310356072.9
• 申請日: 2023-04-06
• 公開（公告）號: CN116091046B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 伊梟劍;王鵬翔;許濤;余徽陽
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06Q10/20
• 分類號: G06Q10/20;G06Q10/0631;G06N3/006;G06N3/126
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

1.一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、建立裝備群的任務剖面，利用虛擬役齡模型描述維修活動對下一波次所述任務剖面各裝備系統中元件健康狀態的影響，并確定所述元件在任務中的條件生存概率；

步驟二、根據所述裝備系統中各部件的邏輯關系，得到所述裝備系統的任務可靠性，結合所述元件在任務中的條件生存概率，確定所述維修活動下所述裝備群的任務能力，并建立多目標選擇性維修模型；

步驟三、以下一波次的維修成本和任務能力為目標，利用多目標麻雀搜索算法，采用離散化的種群位置更新，對所述多目標選擇性維修模型求解，得到最優維修排程；以下一波次維修時間為目標，利用模擬退火算法，優化所述最優維修排程，得到下一波次維修任務時間最短的維修排程。

2.根據權利要求1所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，所述多目標選擇性維修模型的表達式為：

式中，P為維修活動z的任務能力，N為元件的個數，X(z)表示維修活動為z時，所有隨機變量對應的概率，x表示個體的坐標，p(j,i_j)代表第i個子系統中第j個元件處在第i_j個狀態下的概率；C為維修成本，M為裝備群所包含的裝備總數，e為第e個裝備。

3.根據權利要求1所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，步驟三中，所述多目標麻雀搜索算法，以各元件的維修等級為編碼依據，使個體的維度等于系統的總元件數，每個維度的位置信息等于元件的維修等級編碼。

4.根據權利要求1所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，步驟三中，利用多目標麻雀搜索算法求解的過程包括：

初始化種群，為每個個體在維修等級約束范圍內隨機分配位置坐標；

計算種群中的每個個體在維修成本和任務能力兩個目標上的適應度；根據所述適應度對種群進行非支配排序，根據排序結果確定發現者、加入者和警戒者；

所述發現者的位置更新，采用令坐標按隨機比例增大的方法，更新規則為：

式中其中，Q是一個服從正態分布的隨機變量，X_i,j代表第i個麻雀在j維的位置，P_i,j代表麻雀個體的預警值，ST代表安全閾值；

所述加入者的位置更新，采用精英保留的策略強化算法的局部搜索能力；

所述警戒者的位置基于遺傳算法進行更新，更新規則為：

式中，X_i,j代表第i個麻雀在j維的位置，X_normal表示某個普通種群個體的位置，X_EA表示外部檔案中記錄的某個位置，randi(X)表示[0,X]之間的隨機整數。

5.根據權利要求4所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，每次位置更新后，采用快速非支配排序方法對種群進行重新劃分。

6.根據權利要求1所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，所述模擬退火算法包括：

輸入計算數據，初始化溫度、降溫系數，并根據上一階段所產生的維修策略隨機產生一個滿足約束的維修排程作為初始解；

開始降溫循環，每個溫度下執行多次擾動，每次擾動后計算新解對應的總維修時間，隨后按照規定的接納規則執行接納判定；

在溫度逐漸下降達到預設值后，跳出降溫循環，重復上述步驟，以探索在不同初始條件下的算法表現，尋找所得最小的總維修時間，輸出其對應的維修排程。

7.根據權利要求6所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，按如下公式計算新解對應的總維修時間：

其中，T_i,j表示第i個裝備的第j個子系統完成維修的時刻，t_i,j表示第i個裝備的第j個子系統維修所需的時間。

8.根據權利要求6所述的一種基于分階段啟發式算法的裝備群多波次任務維修規劃方法，其特征在于，所述接納規則為：

其中，rand（0,1）表示一個在（0,1）上的均勻隨機數，t₁表示新產生的解，t₂表示當前解，T表示當前溫度。