一种备件携行量确定方法和装置与流程

1.本技术涉及综合保障技术领域，尤其涉及一种备件携行量确定方法和装置。


背景技术：

2.备件是维修保障中不可缺少的资源，是决定是否能够顺利完成维修任务的重要因素。科学高效的备件保障是提高维修成功率的重要保证。所以，如何确定任务所需备件的种类和数量是一个关键问题。备件配置不科学，一方面容易造成备件短缺，降低保障概率；另一方面可能会出现部分备件过量配置，造成资源浪费。因此，对于备件携行量的研究就尤其重要。
3.目前有关备件携行量的研究有很多，但是大部分研究仅仅限于指数分布的备件；而且对于综合保障来说，备件的种类和数量同样重要，大多数研究都是将两者分开进行研究，作为执行任务的必需品，备件的种类选择与备件的数量决策应当同属于一套流程中；更换备件是维修的主要手段。然而由于备件储存空间有限，保障成本又居高不下，要想达到满意的任务完成度，就必须确定合理的备件携行量。因此，如何综合考虑种类和数量确定备件携行量是维修任务有效执行的重要保障。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种备件携行量确定方法和装置，本专利目的是解决当前对备件携行量方法研究不够全面导致任务完成度不佳的问题，提出基于重要度和任务完成度的备件携行量计算模型，在一定的存储空间限制下，通过该模型获得最终备件携行量。
5.本技术实施例提出的一种备件携行量确定方法，包括以下步骤：
6.根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限；根据设定的保障概率确定每一个重要备件的携行量下限；
7.在所述携行量上限和下限范围内，采用改进的遗传算法遍历该范围内所有重要备件携行量，通过二项式概率计算方法得到每一个重要备件携行量方案的任务完成度，获得最高任务完成度对应的备件携行量最优方案；
8.对一种重要备件来说，所述任务完成度，是指在工作时间t内，n+k个重要备件中有不少于k个备件可正常工作的概率，k为该种重要备件的单机安装数、n为该种重要备件的携行数；当所述重要备件携行量方案中包含多种重要备件时，所述重要备件携行量方案的任务完成度，是指各种重要备件的任务完成度的乘积。
9.优选地，设定m个评价备件重要性的指标，构建n个备件的评价矩阵，经综合评价分析法得到每个备件的重要性得分；得分超过设定阈值的备件作为所述重要备件。
10.优选地，所述可携带容量为多个载体的总和，所述多个载体的体积不同；所述根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限，具体包含以下步骤：
11.按照载体可放置每一种备件的总数，对备件进行排序，为可放置数量最少的备件配置体积最大的载体；
12.和/或
13.按照备件的重要性得分对载体进行加权分配，重要性得分高的备件配置的载体数量多。
14.优选地，所述携行量下限是按照备件的寿命分布模型在设定的保障概率条件下计算得到的备件需求量；所述寿命分布模型表示备件需求量、保障概率之间的关系，所述寿命分布模型包含指数寿命分布、威布尔寿命分布和正态寿命分布中至少一种。
15.优选地，所述改进的遗传算法，具体包含以下步骤：
16.根据重要备件携行量的上、下限构建初始种群；
17.计算初始种群的适应度，适应度为重要备件携行量对应的任务完成度；
18.按照个体实用度进行排序，取适应度最高的个体进行复制作为下一代，其他个体进行交叉、变异；
19.计算下一代种群的适应度，直到获得最优重要备件携行量方案。
20.优选地，当备件中包含电子备件、机械备件和机电备件时，分别计算电子备件、机电备件和机械备件的重要备件携行量方案的任务完成度，分别得到第一任务完成度、第二任务完成度、第三任务完成度；总的重要备件携行量方案的任务完成度，为第一任务完成度、第二任务完成度、第三任务完成度的乘积。
21.本技术还提出一种备件携行量确定装置，用于实现本技术任意一项实施例所述方法，包含上限模块、下限模块、优化模块；
22.所述上限模块，用于根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限；
23.所述下限模块，用于根据设定的保障概率确定每一个重要备件的携行量下限；
24.所述优化模块，用于在所述携行量上限和下限范围内，采用改进的遗传算法遍历该范围内所有重要备件携行量，通过二项式概率计算方法得到每一个重要备件携行量方案的任务完成度，获得最高任务完成度对应的备件携行量最优方案。
25.优选地，还包含评价模块、选择模块；
26.所述评价模块，用于设定m个评价备件重要性的指标，构建n个备件的评价矩阵，经综合评价分析法得到每个备件的重要性得分；
27.所述选择模块，用于选择得分超过设定阈值的备件作为所述重要备件。
28.本技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本技术任一实施例所述的方法。
29.本技术还提出一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本技术任一实施例所述的方法
30.本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
31.本发明以任务完成度为目标、以重要备件的上、下限为初始条件获得最佳备件携行方案，在进一步的实施例中，本发明依据综合评价分析法(fce)和任务完成度建立了备件携行量的模型。同时该模型中考虑到备件的装箱问题，根据备件箱的大小对装箱情况进行规则的定制，按照规则对备件进行装箱，获得最终的备件携行方案。在保证了备件保障概率的同时，又解决了备件的装箱问题。
附图说明
32.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
33.图1为本技术方法的实施例流程图；
34.图2为本技术另一方法的实施例流程图；
35.图3为本技术中选择重要备件的步骤具体实施例流程图；
36.图4为本技术使用改进的遗传算法的步骤具体实施例流程图；
37.图5为表示本技术实施例算法收敛性；
38.图6为本技术装置的实施例。
具体实施方式
39.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
40.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
41.图1为本技术方法的实施例流程图。
42.本技术实施例提出的一种备件携行量确定方法，包括以下步骤：
43.步骤101、根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限；
44.优选地，所述可携带容量为多个载体的总和，所述多个载体的体积不同；所述根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限，具体包含以下步骤：
45.规则一、按照载体可放置每一种备件的总数，对备件进行排序，为可放置数量最少的备件配置体积最大的载体；和/或：规则二、按照备件的重要性得分对载体进行加权分配，重要性得分高的备件配置的载体数量多。
46.需要说明的是，在本步骤中，所述“载体”，是用于装载或保存备件有容积物，例如为备件箱或将备件箱进一步分割的备件格。例如，制定备件装箱规则，根据备件的包装参数对箱子进行空间的划分，按照箱子的大小进行备件装箱规则的制定，按照规则对备件进行装箱，获得重要备件携行量的上限。根据上述规则一和/或规则二，针对选出的重要备件，根据备件箱个数，计算出单一种类备件可放置的总数，并按照规则进行备件的放置，最终获得备件柜可放置每种备件的最大个数，即获得重要备件携行量上限。
47.在本技术的一个具体实施例中，以备件箱的二分之一长为边，以备件箱的高为高，以80mm为间隔对备件箱进行划分，将每个备件箱的空间划分为n个备件格；
48.按备件箱可放每一种备件的总数对备件进行升序排序，将可放置数量最少的备件优先放置在体积最大的备件箱中；
49.按照备件重要度进行备件箱个数的分配，将可放置数量最少的备件优先使用体积最大的备件箱。
50.还需要说明的是，若选出备件种类数大于备件箱个数，则对备件箱中的备件格个数按照本技术的步骤101的规则进行划分。
51.步骤102、根据设定的保障概率确定每一个重要备件的携行量下限；
52.优选地，所述携行量下限是按照备件的寿命分布模型在设定的保障概率条件下计算得到的备件需求量。所述寿命分布模型表示备件需求量、保障概率之间的关系。常用地，适用于不同的备件种类，所述寿命分布模型包含指数寿命分布、威布尔寿命分布和正态寿命分布中至少一种。
53.需要说明的是，利用不同类型备件寿命分布模型推算出备件个数与任务完成概率的关系，从而获得最佳备件携行方案，具体如下：
54.根据获得的重要备件种类，将备件分为指数寿命分布、威布尔寿命分布和正态寿命分布三种类型。因备件需求量、保障概率以及备件的寿命分布模型有着定量关系，在设定的保障概率下，可根据备件的寿命分布模型预测出备件的需求量，从而获得达到保障概率下的最少备件携行量。
55.指数分布：ni为第i个备件的单机安装数，ti为工作时间，λi为故障率，pi为备件保障概率，si为该类备件的需求量。ni为第i个备件的单机安装数，ti为工作时间，λi为故障率，pi为备件保障概率，si为该类备件的需求量。
[0056][0057]
威布尔分布：备件l的单机安装数n
l
，该备件的形状参数为β
l
，尺度参数为θ
l
，位置参数为0，工作时间为t
l
，则备件需求量为：
[0058][0059]
正态分布：备件j的单机安装数nj，该备件的平均寿命为ej，方差为σj，工作时间为tj，则备件需求量为：
[0060][0061]
在以上模型中，为对应概率为pi的正态分位数值(或称百分位点)。
[0062]
步骤103、在所述携行量上限和下限范围内，采用改进的遗传算法遍历该范围内所有重要备件携行量，通过二项式概率计算方法得到每一个重要备件携行量方案的任务完成度，获得最高任务完成度对应的备件携行量最优方案；
[0063]
二项式分布是一种统计分布，有两种可能的结果，例如，试验次数为n次，每次试验的结果都可以是“成功”或“失败”。成功的概率用p表示，失败为(1-p)，则试验n次，成功i次的概率为：至少成功i次的概率为在重要备件携行量计算中，用备件的可靠性(备件在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力)公式表示p，电子备件的可靠性公式为：e-λt
；机械件的可靠性公式为：机电件的可靠性公式为：将备件的可靠性公式代入二项式分布公式中即可求得至少
有k个备件正常工作保证任务完成的概率(任务完成度)。
[0064]
对第i种重要备件来说，所述任务完成度，是指在工作时间t内，n+k个重要备件中有不少于k个备件可正常工作的概率pi，k为该第i种重要备件的单机安装数、n为该第i种重要备件的携行数。当所述重要备件携行量方案中包含多种重要备件时，所述重要备件携行量方案的任务完成度，是指各种重要备件的任务完成度的乘积。
[0065]
优选地，当备件中包含电子备件、机电备件和机械备件时，分别计算电子备件、机械备件和机电备件的重要备件携行量方案的任务完成度，分别得到第一任务完成度、第二任务完成度、第三任务完成度；
[0066]
当备件类型为电子备件时，计算重要备件中所有电子备件中的第i个备件的任务完成度，n
1i
为该重要电子备件的携行量，k
1i
为该第i个重要电子备件的单机安装数，λi为第i个电子备件的故障率，若重要备件中有q个电子备件，则第i个电子备件的任务完成度公式为：
[0067][0068]
则，第一任务完成度为：
[0069][0070]
当备件类型为机械备件时，计算重要备件中所有机械备件中的第j个备件的任务完成度，n
2j
为该重要机械备件的携行量，k
2j
为该第j个重要机械备件的单机安装数，μj为第j个机械备件的平均寿命，σj为第j个机械备件的寿命方差。设重要备件中有s个机械备件，则第j个机械备件的任务完成度公式为：
[0071][0072]
则，第二任务完成度为：
[0073][0074]
当备件类型为机电备件时，计算重要备件中所有机电备件中的第m个备件的任务完成度，n
3m
为该重要机电备件的携行量，k
3m
为该第m个重要机电备件的单机安装数，βm为第m个机电备件的形状参数，θm为第m个机电备件的尺度参数。设重要备件中有y个机电备件，则第m个机电备件的任务完成度公式为：
[0075][0076]
则第三任务完成度为：
[0077][0078]
最终得到该方案的总任务完成度为
[0079]
p＝p1×
p2×
p3[0080]
根据任务完成度计算方法计算出每种备件携行方案对应的适应度，取出适应度最
高的个体进行复制，其余个体进行变异、交叉、选择生成下一代。本发明中交叉为单点交叉，变异概率为0.9，选择算子为轮盘赌选择。对每一代种群进行计算直至达到最大迭代次数。最终获得最优备件携行方案。
[0081]
图2为本技术另一方法的实施例流程图。本技术另一方法实施例，包含步骤201～204，其中：
[0082]
步骤201、设定m个评价备件重要性的指标，构建n个备件的评价矩阵，经综合评价分析法得到每个备件的重要性得分；得分超过设定阈值的备件作为所述重要备件(注意步骤201中的m、n和其他步骤中m、n含义不同，详见下文图3的实施例)。
[0083]
本技术所述综合评价分析法(fce)，是指将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析的方法，具体见下文。
[0084]
步骤202、同步骤101；
[0085]
步骤203、同步骤102；
[0086]
步骤204、同步骤103。
[0087]
图3为本技术中选择重要备件的步骤201具体实施例流程图。
[0088]
选取备件各指标中涵盖的信息作为影响备件种类确定的评价指标，设定指标的评分标准，在保留指标信息的同时选取出重要备件的种类。采用备件的可靠度、关重件、易损性、经济性、单机安装数五个指标建立备件评价指标体系，评分标准如表1所示。
[0089]
表1备件评价指标体系
[0090][0091]
设备件集合x＝{x1,x2,x3,...,xn}，评价指标为e＝{e1,e2,e3,...,em}，则评价向量为xi＝{x
i1
,x
i2
,x
i3
,...,x
im
}，则初始评价矩阵为：
[0092][0093]
在确定了综合评价指标体系和初始评价矩阵后，需要收集指标的评分，由于不同量纲的指标综合后，其评价结果不具有实际意义和价值，因此指标综合时需要对数据进行标准化处理，通过标准化处理使指标由实际值转化为评价值。正向指标标准化处理方法为：
[0094][0095]
反向指标和无量纲指标的标准化处理方法为：
[0096][0097]
经过处理之后获得标准化矩阵i'。
[0098][0099]
接着通过计算相关系数矩阵r获得该矩阵的特征值λ
t
和特征向量e
t
(t＝1,2,3,
…
,m)，利用特征值λ
t
就可计算出每个指标贡献率c
t
和权重w
t
。
[0100][0101]
式中：r
ij
为指标i和指标j的关联系数。
[0102][0103]
利用矩阵计算公式可以求出该矩阵的特征值λ
t
，则每个指标的贡献率c
t
和权重w
t
为：
[0104][0105][0106]
利用相关系数矩阵的特征向量e
t
和标准化矩阵i'可以得到得分矩阵s：
[0107]
s＝i'*[e
1 e2ꢀ…ꢀem
]
[0108]
根据得分矩阵和各个指标的权重可以得到最终的得分sz：
[0109]
sz＝s
×w[0110]
式中：w为权重w
t
向量。
[0111]
按照得分的大小进行排序，将得分在0.5以上的备件为作为重要备件，0.1～0.5的备件作为一般备件，0.1以下的备件作为不重要备件。
[0112]
图4为本技术使用改进的遗传算法的步骤103或步骤204具体实施例流程图。
[0113]
优选地，所述改进的遗传算法，具体包含以下步骤：
[0114]
步骤401、根据重要备件携行量的上、下限构建初始种群；
[0115]
步骤402、计算初始种群的适应度，适应度为重要备件携行量对应的任务完成度；
[0116]
步骤403、按照个体实用度进行排序，取适应度最高的个体进行复制作为下一代，其他个体进行交叉、变异；
[0117]
步骤404、计算下一代种群的适应度，
[0118]
步骤405、不断迭代，直到获得最优重要备件携行量方案。
[0119]
图5为表示本技术实施例算法收敛性。
[0120]
实施例
[0121]
已知某次任务需要设备1，设备2，设备3共同完成，现有10个a备件箱，7个b备件箱，1个c备件箱，1个d备件箱，1个e备件箱，a备件箱尺寸为长560mm，宽180mm，高60mm；b备件箱尺寸为长560mm，宽260mm，高90mm；c备件箱尺寸为长650mm，宽540mm，高200mm；d备件箱尺寸为长650mm，宽540mm，高240mm；e备件箱尺寸为长650mm，宽540mm，高320mm，工作时长t为1000小时，设定的保障概率为0.95。备件清单如表2所示。
[0122]
表2备件清单
[0123]
[0124][0125]
按照步骤201评价指标体系进行初始矩阵的构建，并对初始矩阵进行归一化、标准化，进而获得最终的得分。
[0126]
通过评价指标体系获得初始矩阵i：
[0127][0128]
对初始矩阵进行标准化，求得标准化矩阵为i’，通过计算获得标准化矩阵为i’的关系矩阵r、特征值λ
t
和特征向量e
t
。最后按照步骤最终获得备件的综合得分sz如表3所示。
[0129]
表3备件综合得分
[0130]
[0131][0132]
按照得分大小进行排序，将得分在0.5以上的备件为作为重要备件，最终获得的重要备件种类p＝{备件4，备件5，备件14，备件15，备件23，备件24}。
[0133]
对备件箱空间进行划分：
[0134]
表4每种备件箱的备件格个数
[0135][0136]
按照规则一、规则二对备件箱进行分配和装箱。
[0137]
表5备件携行量上限
[0138]
[0139][0140]
根据备件保障概率任务工作时长t，将表2的备件参数代入备件携行量下限计算公式，可得备件携行量下限。
[0141]
表6备件携行量上下限
[0142][0143]
在重要备件携行量上下限范围内选取600组随机数据作为种群，从这600组数据中选出20组数据作为初始种群，迭代次数为100次，并根据任务完成度计算方法计算计算初始种群中每组数据的适应度，取出适应度最高的个体进行复制，其余个体进行变异、交叉、选择生成下一代。对每一代种群进行计算直至达到最大迭代次数。该改进的遗传算法收敛性如图5所示，最终获得最优备件携行方案。
[0144]
最优备件携行方案的任务完成度为：p＝90.4％，备件携行方案为
[0145]
表7最优备件携行量
[0146][0147]
图6为本技术装置的实施例。
[0148]
本技术还提出一种备件携行量确定装置，用于实现本技术任意一项实施例所述方法，包含上限模块601、下限模块602、优化模块603；
[0149]
所述上限模块，用于根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限；例如，根据备件的包装参数对箱子进行空间的划分，按照箱子的大小进行备件装箱规则的制定，按照规则对备件进行装箱，获得重要备件携行量的上限。如本技术步骤101所述，特点在于根据备件箱可装备件数量和备件的重要程度来进行备件装箱规则的制定，考虑了大体积备件的同时也考虑到备件的重要度。
[0150]
所述下限模块，用于根据设定的保障概率确定每一个重要备件的携行量下限；例
如，如本技术步骤102所述，按照设定的保障概率，根据各种类型备件的寿命分布和备件个数的关系公式，可计算出重要备件的携行量下限。
[0151]
所述优化模块，用于在所述携行量上限和下限范围内，采用改进的遗传算法遍历该范围内所有重要备件携行量，通过二项式概率计算方法得到每一个重要备件携行量方案的任务完成度，获得最高任务完成度对应的备件携行量最优方案。如本技术步骤103所述，利用概率计算对任务完成度进行计算，以任务完成度为适应度函数，进行备件方案的优选。
[0152]
优选地，还包含评价模块604、选择模块605；
[0153]
所述评价模块，用于设定m个评价备件重要性的指标，构建n个备件的评价矩阵，经综合评价分析法得到每个备件的重要性得分；例如，如本技术步骤201所述，建立备件指标体系：选取备件各指标中涵盖的信息作为影响备件种类确定的评价指标，设定指标的评分准则，根据评分准则就能保留指标信息，进而选取出重要备件的种类。进一步地，利用综合评价分析法和备件指标体系求得每个备件的最终得分，该得分记为备件的重要度，
[0154]
所述选择模块，用于选择得分超过设定阈值的备件作为所述重要备件。例如，根据重要度的降序排序，获得重要度大于0.5的备件为重要备件。
[0155]
本技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本技术任一实施例所述的方法。
[0156]
本技术还提出一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本技术任一实施例所述的方法
[0157]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0158]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0159]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0160]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0161]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网
络接口和内存。
[0162]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0163]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0164]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0165]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。