通信裝備戰時隨裝攜行備件優化方法探究

郭文普，王鵬火箭軍工程大學

通信裝備戰時隨裝攜行備件優化方法探究

郭文普，王鵬
火箭軍工程大學

現階段模塊化技術已經在軍事范圍內得以廣泛的運用，尤其是通信裝備的運用，在戰時是進行搶修的主要方式。文章圍繞通信裝備隨裝攜行備件，分析了其優化的方法。

通信裝備；戰時隨裝攜行備件；優化

攜行備件是戰時十分重要的資源，在戰場中，因為裝備的環境比較惡劣，對備件的消耗也比較大，為此，在戰時更加適合使用換件的方式[1]。然而現階段在軍事范圍內對于戰時備件的優化仍然處于發展階段，在攜帶備件方面經常會出現一些問題。為此，文章中針對通信裝備戰時隨裝攜行備件的優化，對其優化方法進行了分析。

1　建立通信裝備備件優化模型

所謂備件優化即提高備件的質量，使其能滿足作戰對于備件數量與型號的要求。建立通信裝備備件模型是最為有效的方法，既可以保證備件的完好性，也可以減少備件的種類與數量。以此建立模型，假設某個通信裝備是通過n個項目單元構成，其中第i種備件的破壞率是λ1，這時如果需要k個備件，那么其概率是：

將EBOi定義為第i個備件期望缺貨值，以第i種攜行備件配置數值xi與公式（1）為基礎，對戰時所需要的備件數量以及期望缺貨數量進行計算：

將攜行備件的缺貨率設為α1，則有如下公式：

如果α1＞1，那么則可以判定第i種攜行備件的數量xi較少，則需要增加備件以便后續的計算。那么運用同樣的方法，對其他類型的備件缺貨率進行計算，為此，備件的完好率公式如下所示：

當所求完好率A（X）值＞0.8時，那么則表示所求裝備的攜行備件數量X值為x1、x2……xn時，那么則可以保證通信裝備的完好性。這時，備件的費用可以用公式表示為：

在公式中，所求值C（X）是攜行備件的總費用，而ci是第i種備件單個價格。

由此可見，如果建立以裝備完好性與費用限制為主題的模型，可以用以下內容進行體現，將通信裝備的備件整體費用設定為目標函數，將其完好率設定為約束條件，也就是裝備的完好率要保證備件的費用達到最小化，即：

在公式（6）中，A0是戰時通信裝備的完好率最小值，其中Z是解空間，取值為xi為整數。

2　模型具體求證流程

2.1進行染色體編碼，設定初始種群

對該模型進行求解主要運用遺傳算法，然而該算法不能直接進行解空間的數據求解，需要利用編碼的形式將其進行轉換，成為染色體，進而利用遺傳算法提高種群的適應能力，提升個體的生存適應性，求出最優個體，對其進行解碼，將問題進行解決。在戰時所運用攜行裝備種類并不多，攜行備件的數量也控制在16件左右，可以使用二進制編碼的方法提高運算量。我們運用實值編碼的方法進行求解，各個染色體都是通過一個解向量表示，染色體中向量的長度和解向量一致，如果用X表示其中的一個解向量，那么其對應的染色體則可以用V來表示。

要設定初始種群，則要在[0，15]這個數值區間之內選擇隨機的染色體，利用適應性函數明確染色體的合理性，而對于一些不合理的染色體將要及時剔除，一直到形成合法的染色體為止。

2.2明確適應性函數

針對文章中建立的模型，進行優化的最佳方向是對目標函數的最優解求解，為此，我們可以對公式（3）進行分析，將其作為評價函數，利用計算的方式獲取評價數值，即可用以下公式進行表示：

如果eval（V1）=0,那么可以將其剔除，若其為1，那么可以將其保留，并且進行遺傳操作。

2.3遺傳操作方法

針對該模型，一般可以使用以下幾種操作方法進行操作，其一是選擇性操作，這種操作方式應用的是賭輪選擇的方式，所謂染色體適應性越高，其被選擇的幾率就會隨之上升，再使用計算的方式對其適應性數值進行計算，按照0.5的選擇性概率對種群進行選擇[2]。其二是交叉性操作，這種操作方式要保證染色體數量在10以下，這時運用單點交叉的方法，如果數量大于10，則要運用多點交叉法，在此基礎上再將多個染色體隨機交叉，對其進行適應性的檢測，采用合法的染色體。

2.4模型結束與結果

在模型求解時循環迭代上述遺傳操作的方式，直到數值能夠達到設定次數的最大值。這時把適應性函數值的最大染色體輸出，此為模型的最優解，并以此得到結果。

3　結語

綜上所述，文章中通過建立模型的方式，對通信裝備戰時隨裝攜行備件的優化方法進行了論述，希望在此基礎上能夠全面實現戰時通信裝備的最優化。

[1]李文元,張勇軍,李德龍,陳立江.通信裝備戰時隨裝攜行備件優化方法[J].兵工自動化,2015,03:26-29.

[2]李文元,張勇軍,聶少濤,陳立江.戰時野戰通信裝備隨機備件優化方法[J].火力與指揮控制,2015,05:93-96.

郭文普（1976-），男，漢族，河北河間人，火箭軍工程大學，副教授，研究方向：信息化工程；

王鵬（1992-），男，漢族，河南項城人，火箭軍工程大學2012級在讀本科生。