CN116308261A - 一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，涉及飞机抢修技术领域，包括以下步骤：基于任务及战伤情况确定基础维修清单；获取最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案；基于上述三种最优先调度方案进行资源评估，所述资源评估至少包括时间资源评估、人力资源评估和工具资源评估；综合所述资源评估的结果，选择最优调度方案，并输出相应的最终抢修清单及最终抢修资源。本发明基于多属性决策，给出多个合理的、满足飞机维修区域的限制条件的抢修调度方案，综合考虑该调度方案和需评估的抢修清单下所需的抢修资源，得到的抢修清单和抢修调度方案更加合理客观。

Description

一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法

技术领域

本发明属于飞机维修技术领域，尤其涉及一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法。

背景技术

通过战伤抢修人员的维修，修复的战伤飞机能够继续参与作战，这样既可以弥补作战中的飞机损耗，又可以补充空军部队的战斗力。但是战伤飞机抢修时间紧、任务重，若要高效完成飞机的抢修任务，必须对战伤飞机抢修的需求力量进行合理配置。

传统方案中，一般根据经验确定抢修清单，或者建立数学模型，通过模型对战伤飞机抢修需求力量进行预测。抢修资源在依托抢修清单的基础上，还依托于不同的调度方案，不同的调度方案下，抢修清单需要的抢修资源也并不相同。

申请号为201910745852.6的中国专利中公开了一种军机维修性评估方法，包括以下步骤：统计设备或整机的故障信息；基于平均修复时间模型对关联故障进行分析计算以评估设备或整机的维修性；构建平均修复时间模型，将传统的平均维修时间模型中的转化为即针对飞机试飞过程维修性评估；通过设备或整机的维修性追溯设备或整机所属系统或结构的维修性；该发明解决了传统的平均维修时间模型不能应用于飞机试飞阶段维修性评估的问题，通过转化后的模型对飞机试飞阶段维修性进行有效评估、通过确定关联故障和有效维修时间保证维修性评估的准确性、维修性评估更加快速高效的有益效果。

现有抢修方案大多基于单一属性进行考虑，所构建的模型限制条件较为单一，无法合理地对战伤飞机抢修方案进行优化和决策。因此有必要考虑多种性能指标，给出多个合理的、满足飞机维修区域的限制条件的抢修调度方案，综合考虑该调度方案和需评估的抢修清单下所需的抢修资源。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，包括以下步骤：

步骤一：基于任务及战伤情况确定基础维修清单；

步骤二：基于所述基础维修清单，分别获取最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案；

步骤三：基于上述三种最优先调度方案进行资源评估，所述资源评估至少包括时间资源评估、人力资源评估和工具资源评估；

步骤四：综合所述资源评估的结果，选择最优调度方案，并输出相应的最终抢修清单及最终抢修资源。

优选地，设定所述基础维修清单中包括若干项作业，构成作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}；

其中每一项作业x_i所对应的紧前作业为Pre_i，紧后作业为Post_i，构成紧前作业集PRE＝{Pre₁,Pre₂,...,Pre_n}和紧后作业集POST＝{Post₁,Post₂,...,Post_n}；

基于所述作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}查找所述紧前作业已完成的作业，并记为可调度作业集AX＝{ax₁,ax₂,...,ax_k}；

完成每一项作业x_i所需要的时间为t_i，构成作业时间集T＝{t₁,t₂,...,t_n}；

根据所述战伤情况，划分维修区域，构成维修区域集MA＝{ma₁,ma₂,...,ma_m}，其中每一项作业x_i所对应的维修区域为xma_i，构成作业维修区域集XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}；

构建最长作业最优先调度模型、最短作业最优先调度模型和关键路径最优先调度模型，分别获取所述最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案。

优选地，所述最长作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最长的作业并定义为最长优先调度作业并记为x_l*；

该最长优先调度作业x_l*的作业时间为t_l*，紧前作业对应为Pre_l*，且将Pre_l*中所有作业的下角标置换为LPre_l*；

该最长优先调度作业x_l*的维修区域对应为xma_l*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_l*中所有维修区域的下角标置换为l^#；

计算最长优先调度作业x_l*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_l*，从作业时间集中移除t_l*，紧前作业集中移除Pre_l*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最长作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集和完工时间集。

优选地，若作业时间最长的作业存在多个，则依据紧后作业集计算该作业至无紧后作业的最终作业的完工路径，选择完工路径最长的作业作为最长优先调度作业；若仍存在多个完工路径最长的作业,则任选其中一个作为最长优先调度作业。

优选地，计算最长优先调度作业x_l*的开工时间的方法为：s_l*＝max_y∈Prel*{f_y,mat_l#}；

计算最长优先调度作业x_l*的完工时间的方法为：f_l*＝s_l*+t_l*；

计算维修区域的可开始工作时间的方法为；mat_l#＝f_l*。

优选地，所述最短作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最短的作业并定义为最短优先调度作业并记为x_s*；

该最短优先调度作业x_s*的作业时间为t_s*，紧前作业对应为Pre_s*，且将Pre_s*中所有作业的下角标置换为SPre_s*；

该最短优先调度作业x_s*的维修区域对应为xma_s*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_s*中所有维修区域的下角标置换为s^#；

计算最短优先调度作业x_s*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_s*，从作业时间集中移除t_s*，紧前作业集中移除Pre_s*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最短作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集和完工时间集。

优选地，所述关键路径最优先调度模型的构建方法为：

计算所述作业集中所述作业的最早开工时间和最迟开工时间，获得最早开工时间集ES＝{es₁,es₂,...,es_n}和最迟开工时间集LS＝{ls₁,ls₂,...,ls_n}，并计算作业总时差集RTD＝{rtd₁,rtd₂,...,rtd_n}，其中rtd_i＝ls_i-es_i；

获取关键路径集CP{cp₁,cp₂,...,cp_q}；

自所述关键路径集中确定关键路径最优先调度作业，并记为x_i*；

该关键路径最优先调度作业x_i*的作业时间为t_i*，紧前作业对应为Pre_i*，且将Pre_i*中所有作业的下角标置换为IPre_i*；

该关键路径最优先作业x_i*的维修区域对应为xma_i*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_i*中所有维修区域的下角标置换为i^#；

计算关键路径最优先调度作业x_i*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_i*，从作业时间集中移除t_i*，紧前作业集中移除Pre_i*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出关键路径最优先调度下各项作业的开工时间集和完工时间集。

优选地，若关键路径集中有且仅有一种关键路径，则确定该关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业；

若关键路径集中存在若干种关键路径，则获取所有关键路径的起始作业的作业时间，确定其中作业时间最大的关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业。

优选地，设某种调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}；

人力资源评估的方法为：

存在u种人员类型，且每种人员类型的人员数量集合为PN＝{pn₁,pn₂,...,pn_u}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TNP＝{tnp₁,tnp₂,...,tnp_u}；

对于任意一项作业k，若需要的临时人员数量tnp_k＞人员数量pn_k，则将该人员数量pn_k的数值替换为临时人员数量tnp_k；

输出最终人员数量合集。

优选地，设某种调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}；

工具资源评估的方法为：

存在p种工具类型，且每种工具类型的工具数量集合为TN＝{tn₁,tn₂,...,tn_p}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TTN＝{ttn₁,ttn₂,...,ttn_p}；

对于任意一项作业k，若需要的临时工具数量tnp_k＞工具数量pn_k，则将该工具数量pn_k的数值替换为临时工具数量tnp_k；

输出最终工具数量合集。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提供了一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，考虑多种属性指标,从最长作业最优先、最短作业最优先和关键路径最优先三种角度指定调度方案，给出多个合理的、满足飞机维修区域的限制条件的抢修调度方案，综合考虑该调度方案和需评估的抢修清单下所需的抢修资源，在各种调度方案下整个抢修清单完工所需要的资源，主要包括时间资源评估、人力资源评估、工具资源评估,通过对抢修清单的资源需求进行评估以推荐决策者资源最少的抢修方案，以供决策者做最后的决策。基于多属性决策，得到的抢修清单和抢修调度方案更加合理客观。

附图说明

图1是本发明一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法的整体框架图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的和技术方案更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，本发明提供一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，包括以下步骤：

步骤一：基于任务及战伤情况确定基础维修清单；

设定所述基础维修清单中包括若干项作业，构成作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}；其中每一项作业x_i所对应的紧前作业为Pre_i，紧后作业为Post_i，构成紧前作业集PRE＝{Pre₁,Pre₂,...,Pre_n}和紧后作业集POST＝{Post₁,Post₂,...,Post_n}；基于所述作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}查找所述紧前作业已完成的作业，并记为可调度作业集AX＝{ax₁,ax₂,...,ax_k}；完成每一项作业x_i所需要的时间为t_i，构成作业时间集T＝{t₁,t₂,...,t_n}；根据所述战伤情况，划分维修区域，构成维修区域集MA＝{ma₁,ma₂,...,ma_m}，其中每一项作业x_i所对应的维修区域为xma_i，构成作业维修区域集XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}；

步骤二：基于所述基础维修清单，构建最长作业最优先调度模型、最短作业最优先调度模型和关键路径最优先调度模型，分别获取所述最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案。

其中整个抢修清单中，作业时间最长的维修作业在整个抢修中既占据了最多的维修时间资源，也占据了最多的维修人员资源。因此，我们优先调度安排维修作业时间最长的作业，即在抢修工艺树的次序下，集中力量攻克整个抢修工艺中作业时间最长，难度最大的维修作业.另外，我们还需要考虑关键路径作业调度的影响，当作业时间最长的维修作业存在多个的时候，优先调度安排路径长度最长的维修作业(某个维修作业的路径长度即为根作业到此处作业的路径上所有维修作业的作业时间之和)，以防止关键路径上的维修作业被延误，降低非关键路径上作业在调度中的主导作用。

最长作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最长的作业并定义为最长优先调度作业并记为x_l*；若作业时间最长的作业存在多个，则依据紧后作业集计算该作业至无紧后作业的最终作业的完工路径，选择完工路径最长的作业作为最长优先调度作业；若仍存在多个完工路径最长的作业，则任选其中一个作为最长优先调度作业；

该最长优先调度作业x_l*的作业时间为t_l*，紧前作业对应为Pre_l*，且将Pre_l*中所有作业的下角标置换为LPre_l*；

该最长优先调度作业x_l*的维修区域对应为xma_l*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_l*中所有维修区域的下角标置换为l^#；

计算最长优先调度作业x_l*的开工时间的方法为：s_l*＝max_y∈Prel*{f_y,mat_l#}；

计算最长优先调度作业x_l*的完工时间的方法为：f_l*＝s_l*+t_l*；

计算维修区域的可开始工作时间的方法为；mat_l#＝f_l*；

从作业集中移除x_l*，从作业时间集中移除t_l*，紧前作业集中移除Pre_l*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最长作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}。

其中各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}、各项作业对应的维修区域XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}三者共同构成后续计算抢修清单所需抢修资源的最长作业最优先调度方案。

由于维修人员的限制，若优先维修所需人员较少的作业，则能够尽可能减少人员冲突，而维修作业时间与维修人员数目呈正相关，而维修人员的整体配备是可以同时满足多个维修作业时间较短作业。因此，我们可以优先安排调度作业时间较少的作业以减少维修人员资源的冲突，加快维修的进度，从而促使后续较长作业维修时有更加充沛的维修时间资源以及维修人员配备.另外，我们依然需要考虑关键路径以及最长作业时间作业对作业调度的影响，降低非关键路径上作业在调度中的主导作用。

其中最短作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最短的作业并定义为最短优先调度作业并记为x_s*；若作业时间最短的作业存在多个，则依据紧后作业集计算该作业至无紧后作业的最终作业的完工路径，选择完工路径最长的作业作为最短优先调度作业；若仍存在多个完工路径最长的作业，则任选其中一个作为最短优先调度作业；

该最短优先调度作业x_s*的作业时间为t_s*，紧前作业对应为Pre_s*，且将Pre_s*中所有作业的下角标置换为SPre_s*；

该最短优先调度作业x_s*的维修区域对应为xma_s*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_s*中所有维修区域的下角标置换为s^#；

计算最短优先调度作业x_s*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_s*，从作业时间集中移除t_s*，紧前作业集中移除Pre_s*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最短作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}。

其中各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}、各项作业对应的维修区域XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}三者共同构成后续计算抢修清单所需抢修资源的最短作业最优先调度方案。

由于抢修清单中的关键路径极为重要，其持续时间决定了完成抢修清单所必需的最少时间。关键路径上的各项作业对抢修清单的完成进度起关键作用，是整个抢修清单的薄弱环节，需要重点监督和安排比较充裕的人力物力以保证按期完工。采用动态关键路径法制定合理的、满足飞机维修区域限制条件的抢修调度方案，以供后续计算该调度方案和需评估的抢修清单下所需的抢修资源，将该调度方案称为“可靠性最优调度方案”。

在传统动态关键路径法的基础上增加了飞机维修区域的限制条件，以获取可靠性最优调度方案。在该关键路径法中，要满足以下几点：

(1)每个维修区域被当成不同的实体；

(2)在同一时间，单个区域上只能承载其最大可维修人员数目的维修作业；

(3)每项维修作业必须在其所有关联的紧前作业完成之后才能开始作业。

关键路径最优先调度模型的构建方法为：

计算所述作业集中所述作业的最早开工时间和最迟开工时间，获得最早开工时间集ES＝{es₁,es₂,...,es_n}和最迟开工时间集LS＝{ls₁,ls₂,...,ls_n}，并计算作业总时差集RTD＝{rtd₁,rtd₂,...,rtd_n}，其中rtd_i＝ls_i-es_i；

获取关键路径集CP{cp₁,cp₂,...,cp_q}；

自所述关键路径集中确定关键路径最优先调度作业，并记为x_i*；若关键路径集中有且仅有一种关键路径，则确定该关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业；若关键路径集中存在若干种关键路径，则获取所有关键路径的起始作业的作业时间，确定其中作业时间最大的关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业；

该关键路径最优先调度作业x_i*的作业时间为t_i*，紧前作业对应为Pre_i*，且将Pre_i*中所有作业的下角标置换为IPre_i*；

该关键路径最优先作业x_i*的维修区域对应为xma_i*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_i*中所有维修区域的下角标置换为i^#；

计算关键路径最优先调度作业x_i*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_i*，从作业时间集中移除t_i*，紧前作业集中移除Pre_i*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出关键路径最优先调度下各项作业的开工时间集和完工时间集。

其中各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}、各项作业对应的维修区域XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}三者共同构成后续计算抢修清单所需抢修资源的关键路径最优先调度方案。

步骤三：基于上述三种最优先调度方案进行资源评估，所述资源评估至少包括时间资源评估、人力资源评估和工具资源评估。

时间资源评估主要是评估在某种调度方案下整个抢修清单完工所需要的时间，其评估方法为查看在调度方案下各项作业的完工时间；取完工时间的最大值。

人力资源评估主要是评估在某种调度方案下整个抢修清单完工所需要的最少的人员类型和人员数量，需要满足某种调度方案下,各项维修作业可以按时、不冲突地开展及结束。由于抢修清单中已明确各项维修作业中人员类型需求以及人员数目需求，故而针对人员类型评估，仅仅需要统计抢修清单中出现的所有人员类型即可,针对人员数目评估,则需要依据该调度方案中各项维修作业的开工时间、完工时间进行计算得到。

设某种调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}；

人力资源评估的方法为：

存在u种人员类型，且每种人员类型的人员数量集合为PN＝{pn₁,pn₂,...,pn_u}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TNP＝{tnp₁,tnp₂,...,tnp_u}；

对于任意一项作业k，若需要的临时人员数量tnp_k＞人员数量pn_k，则将该人员数量pn_k的数值替换为临时人员数量tnp_k；

输出最终人员数量合集。

工具资源评估，即需要满足某种调度方案下，各项维修作业可以按时、不冲突地开展及结束。由于抢修清单中已明确各项维修作业中工具类型需求以及工具数目需求，故而针对工具类型评估，仅仅需要统计抢修清单中出现的所有工具类型即可。针对工具数目评估，则需要依据该调度方案中各项维修作业的开工时间、完工时间进行计算得到。

工具资源评估的方法为：

存在p种工具类型，且每种工具类型的工具数量集合为TN＝{tn₁,tn₂,...,tn_p}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TTN＝{ttn₁,ttn₂,...,ttn_p}；

对于任意一项作业k，若需要的临时工具数量tnp_k＞工具数量pn_k，则将该工具数量pn_k的数值替换为临时工具数量tnp_k；

输出最终工具数量合集。

步骤四：综合所述资源评估的结果，选择最优调度方案，并输出相应的最终抢修清单及最终抢修资源。

针对不同任务下的抢修清单，使用三种调度算法获取三种调度方案，而后通过对三种调度方案：最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案、关键路径最优先调度方案进行各项资源评估，一般依据人员资源最少最优先的策略可以从中选出资源最少的抢修调度方案，该方案与该方案对应的抢修清单、所需的抢修资源三者构成资源最少飞机战伤抢修方案，从而将其推荐给决策者。

以上仅为本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

包括以下步骤：

步骤一：基于任务及战伤情况确定基础维修清单；

步骤二：基于所述基础维修清单，分别获取最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案；

步骤三：基于上述三种最优先调度方案进行资源评估，所述资源评估至少包括时间资源评估、人力资源评估和工具资源评估；

步骤四：综合所述资源评估的结果，选择最优调度方案，并输出相应的最终抢修清单及最终抢修资源。

2.根据权利要求1所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

设定所述基础维修清单中包括若干项作业，构成作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}；

其中每一项作业x_i所对应的紧前作业为Pre_i，紧后作业为Post_i，构成紧前作业集PRE＝{Pre₁,Pre₂,...,Pre_n}和紧后作业集POST＝{Post₁,Post₂,...,Post_n}；

基于所述作业集X＝{x₁,x₂,...,x_n}查找所述紧前作业已完成的作业，并记为可调度作业集AX＝{ax₁,ax₂,...,ax_k}；

完成每一项作业x_i所需要的时间为t_i，构成作业时间集T＝{t₁,t₂,...,t_n}；

根据所述战伤情况，划分维修区域，构成维修区域集MA＝{ma₁,ma₂,...,ma_m}，其中每一项作业x_i所对应的维修区域为xma_i，构成作业维修区域集XMA＝{xma₁,xma₂,...,xma_n}；

构建最长作业最优先调度模型、最短作业最优先调度模型和关键路径最优先调度模型，分别获取所述最长作业最优先调度方案、最短作业最优先调度方案和关键路径最优先调度方案。

3.根据权利要求2所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

所述最长作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最长的作业并定义为最长优先调度作业并记为x_l*；

该最长优先调度作业x_l*的作业时间为t_l*，紧前作业对应为Pre_l*，且将Pre_l*中所有作业的下角标置换为LPre_l*；

该最长优先调度作业x_l*的维修区域对应为xma_l*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_l*中所有维修区域的下角标置换为l^#；

计算最长优先调度作业x_l*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_l*，从作业时间集中移除t_l*，紧前作业集中移除Pre_l*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最长作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集和完工时间集。

4.根据权利要求3所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

若作业时间最长的作业存在多个，则依据紧后作业集计算该作业至无紧后作业的最终作业的完工路径，选择完工路径最长的作业作为最长优先调度作业；若仍存在多个完工路径最长的作业,则任选其中一个作为最长优先调度作业。

5.根据权利要求3所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

计算最长优先调度作业x_l*的开工时间的方法为：s_l*＝max_y∈Prel*{f_y,mat_l#}；

计算最长优先调度作业x_l*的完工时间的方法为：f_l*＝s_l*+t_l*；

计算维修区域的可开始工作时间的方法为；mat_l#＝f_l*。

6.根据权利要求2所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

所述最短作业最优先调度模型的构建方法为：

比较所述可调度作业集中作业的作业时间；

筛选其中作业时间最短的作业并定义为最短优先调度作业并记为x_s*；

该最短优先调度作业x_s*的作业时间为t_s*，紧前作业对应为Pre_s*，且将Pre_s*中所有作业的下角标置换为SPre_s*；

该最短优先调度作业x_s*的维修区域对应为xma_s*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_s*中所有维修区域的下角标置换为s^#；

计算最短优先调度作业x_s*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_s*，从作业时间集中移除t_s*，紧前作业集中移除Pre_s*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出最短作业最优先调度方案下各项作业的开工时间集和完工时间集。

7.根据权利要求2所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

所述关键路径最优先调度模型的构建方法为：

计算所述作业集中所述作业的最早开工时间和最迟开工时间，获得最早开工时间集ES＝{es₁,es₂,...,es_n}和最迟开工时间集LS＝{ls₁,ls₂,...,ls_n}，并计算作业总时差集RTD＝{rtd₁,rtd₂,...,rtd_n}，其中rtd_i＝ls_i-es_i；

获取关键路径集CP{cp₁,cp₂,...,cp_q}；

自所述关键路径集中确定关键路径最优先调度作业，并记为x_i*；

该关键路径最优先调度作业x_i*的作业时间为t_i*，紧前作业对应为Pre_i*，且将Pre_i*中所有作业的下角标置换为IPre_i*；

该关键路径最优先作业x_i*的维修区域对应为xma_i*，且在所述维修区域集MA中，将包含在xma_i*中所有维修区域的下角标置换为i^#；

计算关键路径最优先调度作业x_i*的开工时间和完工时间，并计算维修区域的可开始工作时间；

从作业集中移除x_i*，从作业时间集中移除t_i*，紧前作业集中移除Pre_i*并更新剩余作业的紧前作业；

重复上述操作，直至作业集为空集；

输出关键路径最优先调度下各项作业的开工时间集和完工时间集。

8.根据权利要求7所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

若关键路径集中有且仅有一种关键路径，则确定该关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业；

若关键路径集中存在若干种关键路径，则获取所有关键路径的起始作业的作业时间，确定其中作业时间最大的关键路径的起始作业为关键路径最优先调度作业。

9.根据权利要求3-8中任意一项所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

设某种调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}；

人力资源评估的方法为：

存在u种人员类型，且每种人员类型的人员数量集合为PN＝{pn₁,pn₂,...,pn_u}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TNP＝{tnp₁,tnp₂,...,tnp_u}；

对于任意一项作业k，若需要的临时人员数量tnp_k＞人员数量pn_k，则将该人员数量pn_k的数值替换为临时人员数量tnp_k；

输出最终人员数量合集。

10.根据权利要求3-8中任意一项所述的一种基于多属性决策的战伤维修方案生成方法，其特征在于：

设某种调度方案下各项作业的开工时间集为S＝{s₁,s₂,...,s_n}和完工时间集为F＝{f₁,f₂,...,f_n}；

工具资源评估的方法为：

存在p种工具类型，且每种工具类型的工具数量集合为TN＝{tn₁,tn₂,...,tn_p}；

对于作业集中任意一作业x_i，在所述开工时间集中查找满足s_j≤s_i＜f_j的作业x_j，将上述查找到的所有作业根据其需要的人员数目和人员类型累加至临时人员数量集合TTN＝{ttn₁,ttn₂,...,ttn_p}；

对于任意一项作业k，若需要的临时工具数量tnp_k＞工具数量pn_k，则将该工具数量pn_k的数值替换为临时工具数量tnp_k；

输出最终工具数量合集。

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