基于演算優化法的裝備維修器材配備系數確定

陳 明，李 青，孫 澄

（1.中國人民解放軍空軍勤務學院，江蘇 徐州221000；2.94754部隊，浙江 嘉興314000）

0 引言

裝備的配備系數是反映裝備在配備使用時，考慮到外部因素對裝備數量的影響，為保證裝備配備數量滿足基層使用而確定的一個重要系數。其量值決定了實際消耗與預測量之間的離散程度。

配備系數的確定方法有單站法、雙站法、直線圖解法、演算法和優化類的方法。在實際的應用中，這些方法都有著自身的不足。其中，單站法和雙站法算法簡易，但兩種方法需要計算歷史數據分布的方差，并且方差對遠離中心的數據權重所占較大，這使得其誤差較大。直線圖解法利用直線的方法求出離散程度，但在讀取直線的斜率以及截距時存在一定的主觀因素。演算法用試算的方法找到最適當的離散程度，是一種相對比較可靠的方法，但是其試算過程過于繁瑣，且判斷試算結束的依據容易受到認為主觀影響。優化類的方法包括非線性逼近法、單純性法、相關系數極值法、快速SA法等，這些優化法無法避免初始段的影響[1]。

為了克服上述方法的不足，結合演算法和優化類方法的優點，提出了確定配備系數的方法——演算優化法。演算優化法既能夠客觀地反映離散程度，也可以避免了演算法中繁瑣的試算過程。

1 裝備維修器材配備系數需求分析

裝備維修器材配備系數的確定，目的在于對裝備維修器材數量的配備標準提供科學的參考借鑒，避免在實際應用中，外部因素變化對器材消耗數量的影響，使得裝備器材出現缺貨現象。

根據裝備維修器材消耗量預測方法的研究，可以較為準確地預測到裝備維修器材的未來數年的消耗量。預測的消耗量可以為配備標準的修訂提供參考依據[2]。但是，裝備維修器材的消耗常常是個波動的量[3]，在一定范圍區間內波動，這時就需要找到較為準確的配備系數（離散系數），進行裝備維修器材的數量配備。

維修器材消耗數據具有以下特點[4]：

（1）消耗數據少；

（2）消耗數據受外界因素影響較大；

（3）消耗數據具有非線性特征。

為了對裝備維修器材進行配備標準的修訂，需要對預測的消耗量進行數據處理，得到滿足基層使用、符合實際情況的配備數量[5]。本文提出了一種基于演算優化法[6]的裝備維修器材配備系數確定的方法，很好地處理了配備系數的確定。

2 基于演算優化法的配備系數確定模型

設離散系數Kx即為需要確定的配備系數。其中演算法的公式為：

令ci（x1，t1）為預測量與實際量之間的關系數列。xi為歷年預測消耗量與實際消耗量的差值，ti為對應的時間年份，i=1，2，…n，j=1，2，…m 為采樣的時間序號（x2，t2j）為由ci（x1，t1）理論計算得到的系列[1]：

實際計算時的表達式為：

其中△t=t1i-t1(i-1)，t1i與 t1(i-1)分別表示 i與 i-1的采樣時間。在理論計算值cˉi（x2，t2j）與ci（x1，t1）實際值的平方誤差達到最小的條件下，可用優化方法求出預測值與實際值的理論均值u和離散系數Kx.

優化的公式為：

用Gauss-Newton法求解上式，Gauss-Newton標準方程為：

其中：

式中：u*和K*x為誤差u離散系數Kx的初值。為了使Gauss-Newton標準方程在較差的初值情況下快速收斂，在Gauss-Newton標準方程左端增加一個大于零的因子λ，可得：

其中I為單位矩陣。λ的初值較大，隨著方程的收斂而逐漸趨于零。求解上式，得出△P的值，由于△u和△Kx的方程可得到u和Kx的一組新的近似值。采用計算程序重復這個過程，直到足夠小，此時上式方程求出的就是最優化的平均誤差量u和Kx離散系數。

另外，為了加快收斂的速度，也可以采用前面提及的確定離散系數的其他方法首先對u和Kx進行初值估算，使演算優化法的計算過程更為快捷。

3 實例分析

某裝備維修器材的預測數據以及實際消耗數據如表1所示。

表1 某器材的預測數據與實際消耗數據

對于該裝備維修器材，將u*=2.0=1.0作為初值代入演算優化法的FORTRAN程序過程中，經過計算可以得出u=2.3715、Kx=1.2103，圖1為演算優化法的計算過程曲線。

圖1 演算優化法的計算過程曲線

平均誤差量u和離散系數Kx如表2所示。

表2 平均誤差量和離散系數計算值

將計算所得的離散系數應用于部隊實際進行對比驗證，結果如表3所示。

表3 消耗量與配備數量對比表

實際配備量與實際消耗量差值的方差為：0.6111，配備系數確定的配備量與實際消耗量差值的方差為0.25.可知演算優化法確定的配備系數對裝備的配備量能更精確地進行控制。

4 結束語

本文提出的演算優化法確定配備系數在實例中得到檢驗，符合實際情況，滿足基層部隊裝備維修器材的需求量，可以使基層部隊的保障可用度達到最高，且不會存在裝備維修器材堆積的現象，可作為配備標準修訂的重要參考依據。