本文關鍵詞：軍事裝備技術區(qū)車輛優(yōu)化調(diào)度算法研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息科學技術的不斷進步,世界新軍事變革深入發(fā)展,戰(zhàn)爭形態(tài)加速向信息化轉變。加強信息化建設,突出信息化特點已然成為世界各國軍隊建設的重要共識。當前,我國國防和軍隊建設正處于向信息化轉型的關鍵時期,部隊管理的各個層面,無不瞄準信息化這一關鍵要素。車輛調(diào)度問題屬于典型的全局優(yōu)化問題,自上世紀60年代被提出以來,引起了學術界的廣泛興趣。隨著研究的不斷深入,問題描述出現(xiàn)了許多新特征、新要素,也引起了運籌學、組合數(shù)學、圖論、計算機應用技術等領域專家的極大重視,為此,國內(nèi)外學者對其進行了廣泛研究,取得了豐碩成果。軍用車輛調(diào)度問題有其自身的特點和規(guī)律,研究側重點也有所不同。本文從裝備技術區(qū)車輛調(diào)度實際需求入手,提出了以作戰(zhàn)效能為依據(jù),以節(jié)約高效為原則,用戰(zhàn)力指數(shù)與油耗指數(shù)的比值作為衡量調(diào)度標準的新模式,比值越大,則表明作戰(zhàn)效能越高。戰(zhàn)力指數(shù)和油耗指數(shù)均由靜態(tài)和動態(tài)兩部分構成。其中靜態(tài)指數(shù)由車輛性能參數(shù)決定,只與車輛自身相關,分別用靜態(tài)戰(zhàn)力指數(shù)和靜態(tài)油耗指數(shù)表達;動態(tài)指數(shù)由車輛機動性能、駕駛員經(jīng)驗技術、目標點自然環(huán)境等因素綜合決定,與“人-車-目標點”具體配對情況有關,分別用“人-車-目標點”戰(zhàn)力綜合影響因子和“人-車-目標點”油耗綜合影響因子表示。這樣的模型構建有利于提高作戰(zhàn)效率,節(jié)約資源,符合當前裝備技術區(qū)管理和運行實際,對裝備技術區(qū)車輛優(yōu)化調(diào)度具有一定的現(xiàn)實意義和指導作用。遺傳算法是借鑒生物進化規(guī)律,并由此演化而來的一種隨機搜索方法,因其獨特的求解模式,以及良好的全局搜索能力,已逐漸成為應對組合優(yōu)化領域問題的一個有效方法,在車輛調(diào)度問題上的運用更為常見。本文運用了一種改進的遺傳算法以求解裝備技術區(qū)車輛調(diào)度問題,算法的改進主要有以下兩個方面。一是在編碼方式上的改進。為更好地描述問題,易于理解,便于解碼,本文采用了基于二維數(shù)組的混合編碼方式,即每個個體染色體的基因值由自然數(shù)和符號數(shù)組成,這樣的編碼方式既容易描述問題需求,又便于遺傳算子操作。二是在遺傳算子上的改進。交叉算子采用了改進的基于位置交叉算子,變異算子采用了隨機兩點對換變異算子,這兩種算子的設計豐富了遺傳操作,增強了種群的多樣性,有助于求得問題的最優(yōu)解。最后,本文借助部隊日常訓練中車輛調(diào)度實例,通過編程運算,得到了比較理想的結果,并依此確定了車輛選配方案。據(jù)此實例可以看出,該算法較傳統(tǒng)算法效率有明顯大幅提高,從而驗證了算法的可行性和高效性。通過實例驗證,該算法可用于軍事裝備技術區(qū)車輛調(diào)度,也可用于其他涉及優(yōu)化調(diào)度的業(yè)務領域。該算法可在盡短的時間內(nèi)制定出調(diào)度策略,為部隊遂行任務提供優(yōu)選方案,大幅提高決策效率,節(jié)約資源,對軍隊信息化、現(xiàn)代化建設具有一定意義。
【關鍵詞】：車輛調(diào)度 遺傳算法 裝備技術區(qū) 軍用車輛
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;E27
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 選題背景及實際意義11-12
• 1.1.1 選題背景11-12
• 1.1.2 實際意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 國外研究情況12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 軍內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的結構及主要創(chuàng)新點15-17
• 1.3.1 論文的結構體系15
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點15-17
• 第2章 軍用車輛調(diào)度問題研究17-25
• 2.1 作戰(zhàn)行動優(yōu)化17-20
• 2.1.1 軍事運籌學概述17-18
• 2.1.2 兵力分配問題18-19
• 2.1.3 作戰(zhàn)效能評估19-20
• 2.2 車輛調(diào)度問題類型20-21
• 2.2.1 常規(guī)車輛調(diào)度問題種類20
• 2.2.2 裝備技術區(qū)車輛調(diào)度問題20-21
• 2.3 影響因素分析21-25
• 2.3.1 車輛自身因素21-22
• 2.3.2 駕駛員因素22-23
• 2.3.3 客觀環(huán)境因素23-24
• 2.3.4 “人-車-目標點”綜合影響因子24-25
• 第3章 遺傳算法綜述25-39
• 3.1 遺傳算法一般性描述25-29
• 3.1.1 基本概念25-26
• 3.1.2 遺傳算法的組成部分26-29
• 3.1.3 算法流程29
• 3.2 基本遺傳算法及其衍變29-37
• 3.2.1 基本遺傳算法描述30-31
• 3.2.2 編碼方式的擴展31-33
• 3.2.3 選擇操作的擴展33-34
• 3.2.4 交叉操作的擴展34-36
• 3.2.5 變異操作的擴展36-37
• 3.3 遺傳算法在車輛優(yōu)化調(diào)度中的應用37-39
• 第4章 軍事裝備技術區(qū)車輛調(diào)度模型39-47
• 4.1 問題描述39-40
• 4.2 模型構建40-42
• 4.2.1 前提和約束40
• 4.2.2 建模分析40-42
• 4.3 遺傳算法求解42-47
• 4.3.1 編碼方法42-43
• 4.3.2 初始群體生成43
• 4.3.3 適應度函數(shù)設計43
• 4.3.4 遺傳操作43-46
• 4.3.5 算法參數(shù)的設置46-47
• 第5章 軍事裝備技術區(qū)車輛調(diào)度實例47-63
• 5.1 模型初始數(shù)據(jù)設定47-48
• 5.2 冬季適應性訓練定點保障車輛調(diào)度48-53
• 5.2.1 問題描述48-49
• 5.2.2 數(shù)據(jù)準備49-51
• 5.2.3 算法求解51-53
• 5.3 指揮機關演練伴隨保障車輛調(diào)度53-59
• 5.3.1 問題描述53-54
• 5.3.2 數(shù)據(jù)準備54-57
• 5.3.3 算法求解57-59
• 5.4 結果分析59-63
• 5.4.1 程序運行次數(shù)和解的關系59-61
• 5.4.2 算法參數(shù)和解的關系61
• 5.4.3 模型參數(shù)和解的關系61-63
• 第6章 結論與展望63-65
• 6.1 研究內(nèi)容與結論63-64
• 6.2 存在主要不足64
• 6.3 下步工作展望64-65
• 參考文獻65-69
• 致謝69

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  本文關鍵詞：軍事裝備技術區(qū)車輛優(yōu)化調(diào)度算法研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：297968