CN111177642A - 一种航材备件需求预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于航空维修保障技术，涉及一种航材备件需求预测方法。该方法包括：确定航空装备的航材备件种类m；随机生成M个可行解，每个可行解包括m个航材备件各自的储备数量；基于购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率，运用生物地理学优化算法对M个可行解进行迭代优化求解，得到能够平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率的最优解。

Description

一种航材备件需求预测方法
技术领域
本发明属于航空维修保障技术，涉及一种航材备件需求预测方法。
背景技术
合理的航材备件预测和配置是保证航空装备正常的训练战备和装备战斗力的重要因素。目前的航材备件保障工作过多地依靠管理人员的经验进行粗放式的管理，无法满足精确保障的要求。如果备件库存量过多，会浪费大量保障费用；如果备件库存量过少，会显著降低备件保障概率和装备战备完好性。因此如何合理地预测航空备件的需求数量以及不同种类备件的配置方式，将直接影响供应保障系统的效能，进而影响到航空装备战备完好性和保障费用。航材备件配置是一个比较复杂的多约束、非线性组合优化问题，优化过程十分复杂，计算规模大，难以靠人工计算获取最优解。
发明内容
发明明目的：提出一种航材备件需求预测方法，能够对航材备件需求预测问题进行数学建模，模型中考虑各项影响因素和各项约束，通过运用生物地理学优化算法对模型进行迭代优化求解，经过若干代进化最终获得最优解，并输出最优备件需求方案。
本发明提供一种航材备件需求预测方法，包括：
确定航空装备的航材备件种类m；
随机生成M个可行解，每个可行解包括m个航材备件各自的储备数量；
基于购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率，
运用生物地理学优化算法对M个可行解进行迭代优化求解，得到能够平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率的最优解。
进一步的，生物地理学优化算法的目标函数为：
Figure BDA0002333525260000011
其中，
Figure BDA0002333525260000021
C表示购买和存储航空备件的总费用，P表示装备的备件保障概率；Ci表示第i种备件的购买和存储费用，xi表示第i种备件的配置数量，Cmax表示总费用上限；Pi表示第i种备件的备件保障概率，Pmin表示最小备件保障概率，ni表示第i种备件的装机数量，vi表示第i种备件的故障率，ti表示第i种备件的工作时间，αi表示第i种备件的运行比，运行比为备件的运行时间除以飞机的运行时间。
进一步的，运用生物地理学优化算法对M个可行解进行迭代优化求解，得到能够平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率的最优解，包括：
根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值；w为正整数；
对第w次迭代的M个可行解按照从函数值从小到大的顺序进行排序；其中，函数值越大，顺序号越大；
根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率和迁出率；可行解的迁出率和迁入率是可行解每个元素的迁出率和迁入率；
根据迁入率与0到1的m个第一随机数比较；
若目标可行解的第a个元素的迁入率大于对应第一随机数时，比较除目标可行解之外可行解的迁出率与0到1的m个第二随机数；a为1到m的整数；
当第一次出现可行解的迁出率大于对应第二随机数时，迁入该可行解的第a个元素，作为目标可行解的第a个元素；
当每个可行解都完成迁入后，根据目标函数，计算完成迁入的M个可行解的函数值；
对完成迁入的M个可行解按照从函数值从小到大的顺序进行排序；
将顺序号排在前N的可行解进行变异操作；其中，第w+1次迭代的可行解包括：变异的前N的可行解和完成迁入的M个可行解中未变异的可行解；第1次迭代的可行解为随机生成的可行解；N为小于M的整数。
进一步的，根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值，包括：
判断w是否到达预设迭代次数；
若是，则停止，若否，根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值。
进一步的，N为M/2取整。
进一步的，根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率，包括：
根据迁入公式，确定第w次迭代的第i个可行解的迁入率；迁入公式为：
Figure BDA0002333525260000031
其中，I为最大迁入率；λi为第i个可行解的迁入率。
进一步的，根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率和迁出率，包括：
根据迁出公式，确定第w次迭代的第i个可行解的迁出率；迁出公式为：
Figure BDA0002333525260000032
其中，μi为第i个可行解的迁出率；E为最大迁出率。
本发明提供一种计算机可读的存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于执行上述方法。
本发明的优点：能平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率。
附图说明
图1为一种航材备件需求预测方法的流程图。
具体实现方式
生物地理学优化算法是一种模拟自然界中物种在栖息地间进行迁移的过程来寻优的群智能优化算法，该算法在生物地理学物种迁移模型的研究基础上，借鉴其他仿生智能优化算法的框架而形成，具有全局搜索能力强、收敛速度快及对当前群体中信息有效利用能力强等优点，该算法在求解非线性、不可微等复杂优化问题时表现出较好性能。
本发明提供一种航材备件需求预测方法，如图1所示，包括：
步骤一：构造目标函数f：
Figure BDA0002333525260000041
其中C表示购买和存储航空备件的总费用，P表示装备的备件保障概率。
总费用C的计算方法如下：
Figure BDA0002333525260000042
其中m表示航空备件的种类数，Ci表示第i种备件的购买和存储费用，xi表示第i种备件的配置数量，Cmax表示总费用上限。
备件保障概率P的计算方法如下：
Figure BDA0002333525260000043
Figure BDA0002333525260000044
其中，Pi表示第i种备件的备件保障概率，Pmin表示最小备件保障概率，ni表示第i种备件的装机数量，vi表示第i种备件的故障率，ti表示第i种备件的工作时间，αi表示第i种备件的运行比，运行比为备件的运行时间除以飞机的运行时间。
步骤二：初始化生物地理学优化算法参数，确定种群规模为M，M为偶数，最大迁入率I，最大迁出率E，最大变异概率Hmax，最大迭代次数Cmax。初始化当前迭代次数C＝1，随机初始化M个可行解作为初始种群。
按照步骤一所述计算得到每个可行解的目标函数值。
步骤三：按照目标函数值从大到小的顺序排列可行解，依次对排列好的可行解的种群数赋值，为M，M-1，...，2，1。按照计算公式计算每个可行解的迁入率λi和迁出率μi：
Figure BDA0002333525260000045
Figure BDA0002333525260000046
其中，λt和μt分别表示第i个可行解的迁入率和迁出率。
步骤四：依次对每个可行解判断是否进行迁移操作，得到新的一组可行解，对于第i个可行解，依次对该可行解中每一个因子比较迁入率λi和随机数(0，1)的大小，如果λi小于或等于随机数(0，1)，则不对该因子进行操作，对下一个因子进行判断；如果λi大于随机数(0，1)，则从依次比较其他可行解的迁出率μj(j≠t)和随机数(0，1)的大小：如果Pj(j≠i)小于或等于随机数(0，1)，则跳过该可行解，选择下一个可行解进行判断；如果μj(j≠l)大于随机数(0，1)，则用迁出可行解的选中因子替换掉第i个可行解的对应位置因子。
步骤五：按照步骤一所述计算得到新的一组可行解的目标函数值，按照目标函数值从大到小的顺序排列可行解，依次对排列好的可行解的种群数赋值，为M，M-1，...，2，1。选取目标函数值较小的一半的可行解进行变异操作，计算每个可行解的物种数量概率，第i个可行解的物种数量概率Pi按下式计算：
Figure BDA0002333525260000051
第i个可行解的变异率mi计算方式如下：
Figure BDA0002333525260000052
其中，Pmax表示所有可行解中最大的物种数量概率。
依次比较mi和随机数(0，1)的大小，如果mi大于随机数(0，1)，则随机选取第i个可行解中的一个因子，用随机生成的变量代替该因子。
每个可行解更新后要对前n个数进行取整。
步骤六：将当前迭代次数C增加1，判断当前迭代次数C。若C＜Cmax，则转到步骤三；若C＝Cmax，则输出最优解。

Claims (8)

1.一种航材备件需求预测方法，其特征在于，包括：
确定航空装备的航材备件种类m；
随机生成M个可行解，每个可行解包括m个航材备件各自的储备数量；
基于购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率，
运用生物地理学优化算法对M个可行解进行迭代优化求解，得到能够平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率的最优解。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生物地理学优化算法的目标函数为：
Figure FDA0002333525250000011
其中，
Figure FDA0002333525250000012
C表示购买和存储航空备件的总费用，P表示装备的备件保障概率；Ci表示第i种备件的购买和存储费用，xi表示第i种备件的配置数量，Cmax表示总费用上限；Pi表示第i种备件的备件保障概率，Pmin表示最小备件保障概率，ni表示第i种备件的装机数量，vi表示第i种备件的故障率，ti表示第i种备件的工作时间，αi表示第i种备件的运行比，运行比为备件的运行时间除以飞机的运行时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，运用生物地理学优化算法对M个可行解进行迭代优化求解，得到能够平衡购买和存储航空备件的总费用和航材备件的保障概率的最优解，包括：
根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值；w为正整数；
对第w次迭代的M个可行解按照从函数值从小到大的顺序进行排序；其中，函数值越大，顺序号越大；
根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率和迁出率；可行解的迁出率和迁入率是可行解每个元素的迁出率和迁入率；
根据迁入率与0到1的m个第一随机数比较；
若目标可行解的第a个元素的迁入率大于对应第一随机数时，比较除目标可行解之外可行解的迁出率与0到1的m个第二随机数；a为1到m的整数；
当第一次出现可行解的迁出率大于对应第二随机数时，迁入该可行解的第a个元素，作为目标可行解的第a个元素；
当每个可行解都完成迁入后，根据目标函数，计算完成迁入的M个可行解的函数值；
对完成迁入的M个可行解按照从函数值从小到大的顺序进行排序；
将顺序号排在前N的可行解进行变异操作；其中，第w+1次迭代的可行解包括：变异的前N的可行解和完成迁入的M个可行解中未变异的可行解；第1次迭代的可行解为随机生成的可行解；N为小于M的整数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值包括：
判断w是否到达预设迭代次数；
若是，则停止，若否，根据目标函数，计算第w次迭代的M个可行解的函数值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，N为M/2取整。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率，包括：
根据迁入公式，确定第w次迭代的第i个可行解的迁入率；迁入公式为：
Figure FDA0002333525250000021
其中，I为最大迁入率；λi为第i个可行解的迁入率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据每个第w次迭代的可行解的顺序号计算的迁入率和迁出率，包括：
根据迁出公式，确定第w次迭代的第i个可行解的迁出率；迁出公式为：
Figure FDA0002333525250000022
其中，μi为第i个可行解的迁出率；E为最大迁出率。
8.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112528510A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法
CN116280512A (zh) * 2023-02-06 2023-06-23 荣耀终端有限公司 物品摆放方式生成方法和装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6278716B1 (en) * 1998-03-23 2001-08-21 University Of Massachusetts Multicast with proactive forward error correction
US20050060327A1 (en) * 2003-09-05 2005-03-17 Jiro Kawahara Spare part lineup selection system
CN105787245A (zh) * 2014-12-25 2016-07-20 北京电子工程总体研究所 一种基于修复率与库存量的备件优化方法
CN106056208A (zh) * 2016-06-20 2016-10-26 华北电力大学（保定） 面向生物地理学优化算法的约束处理方法和装置
CN107248005A (zh) * 2017-05-23 2017-10-13 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种电力通信设备备件数量的优化方法
CN107451692A (zh) * 2017-08-02 2017-12-08 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法
CN110490470A (zh) * 2019-08-23 2019-11-22 兰州理工大学 基于生物地理学优化算法的调度优化求解器

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6278716B1 (en) * 1998-03-23 2001-08-21 University Of Massachusetts Multicast with proactive forward error correction
US20050060327A1 (en) * 2003-09-05 2005-03-17 Jiro Kawahara Spare part lineup selection system
CN105787245A (zh) * 2014-12-25 2016-07-20 北京电子工程总体研究所 一种基于修复率与库存量的备件优化方法
CN106056208A (zh) * 2016-06-20 2016-10-26 华北电力大学（保定） 面向生物地理学优化算法的约束处理方法和装置
CN107248005A (zh) * 2017-05-23 2017-10-13 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种电力通信设备备件数量的优化方法
CN107451692A (zh) * 2017-08-02 2017-12-08 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种基于人工蜂群算法的航空备件配置优化方法
CN110490470A (zh) * 2019-08-23 2019-11-22 兰州理工大学 基于生物地理学优化算法的调度优化求解器

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王彦超: ""生物地理学优化算法的改进研究及应用"" *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112528510A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法
CN116280512A (zh) * 2023-02-06 2023-06-23 荣耀终端有限公司 物品摆放方式生成方法和装置
CN116280512B (zh) * 2023-02-06 2023-09-22 荣耀终端有限公司 物品摆放方式生成方法和装置

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