基于能力的武器装备组合规划问题与方法

基于能力的武器装备组合规划问题与方法

论文摘要

武器装备发展的顶层规划是一项复杂系统工程,需要统筹各类装备的型号选择、发展时间安排和建设经费分配,决定众多武器装备的未来发展方向、规模结构和作战水平。当前武器装备顶层规划面临以下问题难以解决:一是随着经济发展和军事技术的日新月异,顶层规划涉及的装备类型、型号和经费越来越多,众多装备功能重叠相似的情况愈加突出,造成规划方案空间规模大和方案相似程度高;二是随着高新技术运用和费用投入增大,各类装备发展风险也越来越大,需要综合权衡其整体作战能力、发展风险和经费预算多类目标;三是随着国家安全威胁的日益多样化和复杂化,我军需遂行的军事任务不断多元化和军事需求的动态变化,均造成牵引装备发展的顶层规划目标难以明确且存在高度不确定性。基于能力的规划(Capablities Based Planning,CBP)是一种顶层设计理念,用于自顶向下统筹各军兵种装备规划发展,在经济约束下应对各种不确定性挑战。研究CBP对于解决我国装备发展面临的顶层规划问题具有重要的现实意义和理论价值。但是,CBP当前仍缺少定量的和系统的决策优化方法,难以具体有效地支撑武器装备顶层规划。因此,本论文针对武器装备顶层规划的现实问题,以CBP的最新发展理念-能力组合管理(Capabilities Portfolio Management,CPM)为指导思想,提出基于能力的武器装备组合规划(Capabilities based Armaments Portfolio Planning,CAPP)这一研究课题,综合运用多目标决策、演化算法和随机规划等决策和优化技术,对该课题存在的关键科学问题及其解决方法进行了系统深入的研究。论文的主要贡献如下:(1)提出了CAPP的基本问题模型、决策模型和智能优化求解算法。通过分析CAPP的概念和定义,分别建模装备组合的能力需求、规划能力和约束条件,以此构建CAPP的基本问题模型;针对装备组合需要满足多种矛盾且不可公度的能力需求,结合决策者可能存在的不同偏好类型,分别提出权重-、优先级-和鲁棒三类基本决策模型,以此组成CAPP的基本决策模型;针对型号选择、发展时间和建设费用等决策变量共同构成的方案空间规模巨大,提出了基于差分进化计算技术的智能优化求解算法,可求解上述各类基本决策模型。(2)提出了考虑能力发展风险的复杂多目标规划问题与集成决策优化方法。针对CAPP需要满足多种能力需求、规避多种能力发展风险和节约总建设费用多类复杂目标,提出一种复杂多目标集成决策优化方法。该方法提出下方风险测度建模武器装备规划能力的发展不确定性,并提出总能力-总风险/总能力-总风险-总费用的多目标优化模型;为了求得符合决策者关心区间的非劣解集,提出一种交互式多目标差分进化算法;最后提出一种基于预测优化的理想点算法,从给定的非劣解集中生成精确满足决策者偏好的妥协解。(3)提出了面向离散型能力需求演化的多阶段规划问题与随机规划方法。根据能力需求在规划周期不断演化以映射军事任务变化,提出了CAPP的多阶段规划问题模型。针对能力需求演化产生的离散型不确定性,提出了一种武器装备组合的多阶段随机规划方法。该方法首先基于目的规划技术建立多阶段确定规划模型;然后构建Scenario树定量化描述离散型能力需求的演化过程;接着针对决策者存在不同风险偏好类型,分别提出均值随机规划模型和鲁棒随机规划模型;最后针对决策变量的维数随Scenario树分枝增加呈指数规模增大,提出基于变量分簇的并行随机差分进化算法,以求解该随机规划模型。(4)提出了面向区间型能力需求演化的多阶段在线规划方法。当能力需求在各阶段的某种可能取值以区间数形式存在时,一般的离线随机规划方法难以精确满足该种区间型能力需求。针对该问题,提出一种武器装备组合的多阶段在线规划方法。该方法在装备组合规划的S cenario树决策点通过多阶段随机规划模型和变量分簇准则确定型号选择方案,在武器装备组合发展过程中获得确定能力需求时,引入在线优化思想构建当前阶段的随机规划模型并优化求解,生成武器装备组合的发展时间和建设费用方案。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.1.2 研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 基于能力的规划和能力组合管理
  • 1.2.2 武器装备选择和规划
  • 1.2.3 项目/产品规划中的相关决策优化方法
  • 1.2.4 研究现状总结
  • 1.3 本文主要研究工作
  • 1.3.1 论文研究思路
  • 1.3.2 论文研究内容
  • 1.3.3 论文主要创新点
  • 第二章 武器装备组合规划的基本模型与求解方法
  • 2.1 武器装备组合规划的基本问题分析
  • 2.2 武器装备组合规划的基本问题模型
  • 2.2.1 武器装备组合的能力需求建模
  • 2.2.2 武器装备组合的规划能力建模
  • 2.2.3 目标函数和约束条件
  • 2.3 装备组合规划的基本决策模型
  • 2.3.1 面向能力重要度的权重决策模型
  • 2.3.2 面向多种能力层次的优先级决策模型
  • 2.3.3 面向极端能力需求的鲁棒决策模型
  • 2.4 基于差分进化技术的求解算法
  • 2.5 示例分析
  • 2.5.1 示例描述
  • 2.5.2 差分进化求解算法验证分析
  • 2.5.3 各类决策模型的对比分析
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 考虑能力发展风险的复杂多目标规划问题与方法
  • 3.1 复杂多目标规划问题分析
  • 3.2 复杂多目标集成决策优化方法框架
  • 3.3 武器装备组合多目标优化模型
  • 3.3.1 下方风险测度建模能力发展风险
  • 3.3.2 总能力-总风险的多目标优化模型
  • 3.3.3 总能力-总风险-总费用的多目标优化模型
  • 3.4 交互式多目标差分进化算法
  • 3.4.1 算法框架
  • 3.4.2 面向总能力-总风险两目标的i-MODE算法
  • 3.4.3 增加考虑总费用的三目标i-MODE算法
  • 3.5 基于预测优化的理想点算法
  • 3.6 示例分析
  • 3.6.1 示例描述
  • 3.6.2 基于i-MODE算法获取非劣解集
  • 3.6.3 基于FOBIS算法获取最终妥协解
  • 3.6.4 集成决策优化方法的整体性能分析
  • 3.6.5. 规划方案展示与分析
  • 3.7 本章小结
  • 第四章 面向能力需求演化的多阶段规划问题与方法
  • 4.1 面向能力需求演化的多阶段规划问题分析
  • 4.2 多阶段随机规划方法框架
  • 4.3 武器装备组合多阶段规划问题模型
  • 4.3.1 离散型能力需求演化建模
  • 4.3.2 装备组合多阶段规划能力建模
  • 4.4 武器装备组合多阶段随机规划模型
  • 4.4.1 多阶段确定规划模型
  • 4.4.2 Scenario树构造
  • 4.4.3 均值随机规划模型
  • 4.4.4 鲁棒随机规划模型
  • 4.4.5 两类对比模型
  • 4.5 基于变量分簇的并行随机差分进化算法
  • 4.5.1 变量分簇原理
  • 4.5.2 变量分簇判断流程
  • 4.5.3 基于随机参数的并行演化
  • 4.5.4 基于子种群的并行竞争
  • 4.6 示例分析
  • 4.6.1 示例描述
  • 4.6.2 VC-PSDE算法验证
  • 4.6.3 不同规划模型对比分析
  • 4.6.4 总规划费用规模的影响分析
  • 4.6.5 规划方案展示与分析
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 面向区间型能力需求演化的多阶段在线规划方法
  • 5.1 区间型能力需求演化建模
  • 5.2 多阶段离线随机规划方法
  • 5.2.1 构造近似Scenario树
  • 5.2.2 离线随机规划策略
  • 5.3 多阶段在线规划方法
  • 5.3.1 在线随机规划策略
  • 5.3.2 完全在线规划策略
  • 5.3.3 多阶段规划评价指标
  • 5.4 示例分析
  • 5.4.1 示例描述
  • 5.4.2 离线-和在线-随机规划对比分析
  • 5.4.3 多阶段规划评价指标值分析
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 论文工作总结
  • 6.2 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在学期间取得的学术成果
  • 作者在学期间参加的科研项目
  • 附录A不同类型的决策模型规划结果对比
  • 附录B多阶段最小-和最大-能力需求情景
  • 附录C武器装备组合多阶段随机规划方案
  • 附录D能力需求情景及其离线-和在线-随机规划方案
  • 附录E定义索引
  • 附录F缩略语中英文对照表
  • 相关论文文献

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