基于能力的武器裝備組合規(guī)劃問題與方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、武器裝備發(fā)展的頂層規(guī)劃是一項復(fù)雜系統(tǒng)工程,需要統(tǒng)籌各類裝備的型號選擇、發(fā)展時間安排和建設(shè)經(jīng)費分配,決定眾多武器裝備的未來發(fā)展方向、規(guī)模結(jié)構(gòu)和作戰(zhàn)水平。當前武器裝備頂層規(guī)劃面臨以下問題難以解決:一是隨著經(jīng)濟發(fā)展和軍事技術(shù)的日新月異,頂層規(guī)劃涉及的裝備類型、型號和經(jīng)費越來越多,眾多裝備功能重疊相似的情況愈加突出,造成規(guī)劃方案空間規(guī)模大和方案相似程度高;二是隨著高新技術(shù)運用和費用投入增大,各類裝備發(fā)展風(fēng)險也越來越大,需要綜合權(quán)衡其整體作戰(zhàn)能力

2、、發(fā)展風(fēng)險和經(jīng)費預(yù)算多類目標;三是隨著國家安全威脅的日益多樣化和復(fù)雜化,我軍需遂行的軍事任務(wù)不斷多元化和軍事需求的動態(tài)變化,均造成牽引裝備發(fā)展的頂層規(guī)劃目標難以明確且存在高度不確定性。
  基于能力的規(guī)劃(Capablities Based Planning,CBP)是一種頂層設(shè)計理念,用于自頂向下統(tǒng)籌各軍兵種裝備規(guī)劃發(fā)展,在經(jīng)濟約束下應(yīng)對各種不確定性挑戰(zhàn)。研究CBP對于解決我國裝備發(fā)展面臨的頂層規(guī)劃問題具有重要的現(xiàn)實意義和理論價

3、值。但是,CBP當前仍缺少定量的和系統(tǒng)的決策優(yōu)化方法,難以具體有效地支撐武器裝備頂層規(guī)劃。因此,本論文針對武器裝備頂層規(guī)劃的現(xiàn)實問題,以 CBP的最新發(fā)展理念-能力組合管理(Capabilities Portfolio Management,CPM)為指導(dǎo)思想,提出基于能力的武器裝備組合規(guī)劃(Capabilities based Armaments Portfolio Planning,CAPP)這一研究課題,綜合運用多目標決策、演化算

4、法和隨機規(guī)劃等決策和優(yōu)化技術(shù),對該課題存在的關(guān)鍵科學(xué)問題及其解決方法進行了系統(tǒng)深入的研究。論文的主要貢獻如下:
  (1)提出了CAPP的基本問題模型、決策模型和智能優(yōu)化求解算法。通過分析 CAPP的概念和定義,分別建模裝備組合的能力需求、規(guī)劃能力和約束條件,以此構(gòu)建 CAPP的基本問題模型;針對裝備組合需要滿足多種矛盾且不可公度的能力需求,結(jié)合決策者可能存在的不同偏好類型,分別提出權(quán)重-、優(yōu)先級-和魯棒三類基本決策模型,以此組成

5、CAPP的基本決策模型;針對型號選擇、發(fā)展時間和建設(shè)費用等決策變量共同構(gòu)成的方案空間規(guī)模巨大,提出了基于差分進化計算技術(shù)的智能優(yōu)化求解算法,可求解上述各類基本決策模型。
 ?。?)提出了考慮能力發(fā)展風(fēng)險的復(fù)雜多目標規(guī)劃問題與集成決策優(yōu)化方法。針對CAPP需要滿足多種能力需求、規(guī)避多種能力發(fā)展風(fēng)險和節(jié)約總建設(shè)費用多類復(fù)雜目標,提出一種復(fù)雜多目標集成決策優(yōu)化方法。該方法提出下方風(fēng)險測度建模武器裝備規(guī)劃能力的發(fā)展不確定性,并提出總能力-

6、總風(fēng)險/總能力-總風(fēng)險-總費用的多目標優(yōu)化模型;為了求得符合決策者關(guān)心區(qū)間的非劣解集,提出一種交互式多目標差分進化算法;最后提出一種基于預(yù)測優(yōu)化的理想點算法,從給定的非劣解集中生成精確滿足決策者偏好的妥協(xié)解。
 ?。?)提出了面向離散型能力需求演化的多階段規(guī)劃問題與隨機規(guī)劃方法。根據(jù)能力需求在規(guī)劃周期不斷演化以映射軍事任務(wù)變化,提出了CAPP的多階段規(guī)劃問題模型。針對能力需求演化產(chǎn)生的離散型不確定性,提出了一種武器裝備組合的多階段

7、隨機規(guī)劃方法。該方法首先基于目的規(guī)劃技術(shù)建立多階段確定規(guī)劃模型;然后構(gòu)建 Scenario樹定量化描述離散型能力需求的演化過程;接著針對決策者存在不同風(fēng)險偏好類型,分別提出均值隨機規(guī)劃模型和魯棒隨機規(guī)劃模型;最后針對決策變量的維數(shù)隨 Scenario樹分枝增加呈指數(shù)規(guī)模增大,提出基于變量分簇的并行隨機差分進化算法,以求解該隨機規(guī)劃模型。
  (4)提出了面向區(qū)間型能力需求演化的多階段在線規(guī)劃方法。當能力需求在各階段的某種可能取值以

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