装备体系结构与装备性能多目标混合优化方法和系统与流程

本发明涉及多目标混合优化，具体地，涉及一种装备体系结构与装备性能多目标混合优化方法。

背景技术：

1、装备体系优化是充分发挥体系效能、提升体系作战能力的重要途径，对装备体系的规划、论证、设计和建设具有重要意义。提升作战能力是装备体系优化的重要目标，装备体系作战能力一般由装备配置、装备性能、装备间协同关系、作战流程等多种因素共同决定。

2、然而现有装备体系优化方法往往假定装备的性能是已知确定的，主要聚焦于构成体系的装备类型、数量等的优化，对装备间协同关系、作战流程以及装备性能等的优化考虑较少。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种装备体系结构与装备性能多目标混合优化方法和系统。

2、根据本发明提供的装备体系结构与装备性能多目标混合优化方法，包括：

3、步骤1：确定优化变量，装备性能与装备体系结构混合优化的优化变量包括装备体系的装备配置、装备间协同关系、作战流程以及装备性能；其中，装备性能为装备在装备体系整体的作战流程中，完成其承担的作战任务所耗费的时间以及成功完成任务的概率；

4、步骤2：确定优化目标，装备性能与装备体系结构混合优化的优化目标包括装备体系的应变能力、抗毁能力、响应能力和任务完成能力，对这四项能力进行多目标优化；

5、步骤3：确定约束条件，装备性能与装备体系结构混合优化的约束条件包括装备性能约束、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束、装备成本及体系构建成本约束；其中，装备性能约束及装备成本限制装备性能的优化，装备功能以及基本作战逻辑和流程约束限制装备间协同关系、作战流程的优化，体系构建成本约束限制装备配置的优化；

6、步骤4：建立优化模型，装备性能与装备体系结构混合优化的优化模型包括优化变量、优化目标、约束条件三部分；其中，优化变量包括0/1整数变量和正实数变量两部分，0/1整数变量对应装备配置、装备间协同关系、作战流程优化变量，正实数变量对应装备性能优化变量；

7、步骤5：基于优化模型，设计多约束下的多目标优化算法，采用该算法求解优化模型得到帕累托最优解集，得到一组装备体系的装备配置、装备性能、装备间协同关系、作战流程的优化建议。

8、优选的，装备体系的装备配置、装备间协同关系、作战流程等优化变量用n×n维矩阵a表示，n-1为装备体系的备选装备数量，矩阵a第i行第j列元素记为aij，aij的值取0或1；若j＝n，则aij＝0；若0<j<n，当aij＝1时，代表选择第j个装备加入装备体系，第j个装备与第i个装备存在协同关系，作战流程是由第j个装备到第i个装备；当aij＝0时，代表不选择第j个装备加入装备体系；

9、装备性能优化变量用n×n维矩阵t和p表示，其中，矩阵t第i行第j列元素记为tij，tij的值取0或正实数；若j＝n，则tij＝0；若0<j<n，则tij为第j个装备到第i个装备的作战流程中，第j个装备完成其作战任务的耗时；

10、矩阵p第i行第j列元素记为pij，pij的值取0或正实数；若j＝n，则pij＝0；若0<j<n，则pij为第j个装备到第i个装备的作战流程中，第j个装备成功完成其作战任务的概率。

11、优选的，记装备体系的应变能力、抗毁能力、响应能力、任务完成能力指标分别为iv、ir、it、ip，这四项指标计算如下：

12、计算应变能力指标iv，表达式为：

13、

14、式中，k为从1到n的整数变量；c为n维行向量，向量c第j个元素记为cj，若j＝n，则cj＝1，其余cj＝0；b为n维列向量，向量b第i个元素记为bi，若i＝n，则bi＝0；若0<i<n，且第i个装备为作战流程的起始装备，则bi＝1，其余bi＝0；

15、计算抗毁能力指标ir，表达式为：

16、ir＝ns-1

17、式中，ns为搜索次数；

18、计算响应能力指标it，表达式为：

19、

20、式中，m为从1到nc的整数变量，nc取为iv，tm由如下的方程组计算：

21、

22、式中，为nc个设定的常量，yt(k,δ)按下式计算：

23、yt(k,δ)＝cat(δ)k-1b

24、at(δ)＝a*p(δ)

25、式中，算子*代表两个同维矩阵的同行、同列元素相乘，p(δ)为n×n维矩阵，其元素pij(δ)为：

26、

27、式中，σ>0为一个设定的常数，tij为第j个装备开始执行相应活动到第i个装备开始执行下一活动的时间，其中，j<n，i<n；当i＝n时，为第i个装备终止状态的时间；

28、计算任务完成能力指标ip，表达式为：

29、

30、

31、aq＝a*q

32、式中，nc取为iv；q为n×n维矩阵，其元素qij为第j个装备成功执行相应活动并转到第i个装备开始执行下一活动的概率，其中，j<n，i<n；当i＝n时，为第i个装备终止状态的概率。

33、优选的，装备性能约束、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束、装备成本及体系构建成本约束如下：

34、装备性能约束，表达式为：

35、q∈uq,t∈ut

36、式中，t为n×n维矩阵，其第i行、第j列元素为tij；uq为所有允许的q的集合，由各装备的性能决定；ut为所有允许的t的集合，由各装备的性能决定；

37、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束，表达式为：

38、a≤f

39、式中，f为n×n维约束矩阵，其第i行第j列元素fij＝1表示第j个装备在逻辑和功能性能上可与第i个装备发生交互，且作战流程是由第j个装备到第i个装备，否则fij＝0；

40、装备成本及体系构建成本约束，表达式为：

41、

42、n(a)＝0

43、式中，in为n维单位列向量；e为n×n维成本矩阵，其第i行第j列元素eij为第j个装备与第i个装备建立交互关系所产生的费用；w(q,t)为随q、t变化的n×n维成本矩阵，代表各装备性能变化对装备成本的影响，基于装备性能-装备成本数据表通过插值法计算；c为允许的总成本上限；n(a)为装备体系中无效链接的数量，若矩阵a中存在aij≠0，但装备j到装备i不包含在任意一条完整的作战流程中，则称aij代表的由装备j到装备i的链接是无效的，判断方式为：对系统a中每一个非零元素aij，设aij＝0，记新的系统矩阵为a’，分别计算应变能力指标iv，若iv(a)＝iv(a’)，则aij代表的链接无效。

44、优选的，装备性能与装备体系结构混合优化模型如下：

45、

46、满足：

47、

48、其中，a、q、t均为优化变量，优化变量a为0或1整数类型，优化变量q、t为正实数类型；

49、采用非支配排序遗传算法nsga-iii，其具体步骤为：

50、步骤5.1：设置nsga-iii算法参数以及标量n、σ、矩阵b、c、f、e和函数w()；

51、步骤5.2：随机生成优化变量a、q、t的初始种群；

52、步骤5.3：对种群中的个体计算适应度函数，具体为：

53、步骤5.3.1：对种群中的一个个体，计算iv(a)、n(a)以及

54、步骤5.3.2：判断是否满足iv(a)>0且n(a)＝0且若是则转步骤5.3.3，若否则转步骤5.3.4；

55、步骤5.3.3：计算ir(a)、iq(a,q)、it(a,t)，该个体的适应度函数值记为[iv(a)ir(a)iq(a,q)it(a,t)]；

56、步骤5.3.4：该个体的适应度函数值记为[0 0 0 tmax]，取tmax＝(n-1)×max(t)，max(t)代表取矩阵t中最大的元素；

57、步骤5.4：基于参考点对种群个体进行非支配排序与选择；

58、步骤5.5：对种群中的个体进行交叉与变异；

59、步骤5.6：利用精英保留策略生成子代种群；

60、步骤5.7：判断是否达到最大迭代次数，若是则输出优化结果和结束算法，若否则转步骤5.3。

61、根据本发明提供的装备体系结构与装备性能多目标混合优化系统，包括：

62、模块m1：确定优化变量，装备性能与装备体系结构混合优化的优化变量包括装备体系的装备配置、装备间协同关系、作战流程以及装备性能；其中，装备性能为装备在装备体系整体的作战流程中，完成其承担的作战任务所耗费的时间以及成功完成任务的概率；

63、模块m2：确定优化目标，装备性能与装备体系结构混合优化的优化目标包括装备体系的应变能力、抗毁能力、响应能力和任务完成能力，对这四项能力进行多目标优化；

64、模块m3：确定约束条件，装备性能与装备体系结构混合优化的约束条件包括装备性能约束、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束、装备成本及体系构建成本约束；其中，装备性能约束及装备成本限制装备性能的优化，装备功能以及基本作战逻辑和流程约束限制装备间协同关系、作战流程的优化，体系构建成本约束限制装备配置的优化；

65、模块m4：建立优化模型，装备性能与装备体系结构混合优化的优化模型包括优化变量、优化目标、约束条件三部分；其中，优化变量包括0/1整数变量和正实数变量两部分，0/1整数变量对应装备配置、装备间协同关系、作战流程优化变量，正实数变量对应装备性能优化变量；

66、模块m5：基于优化模型，设计多约束下的多目标优化算法，采用该算法求解优化模型得到帕累托最优解集，得到一组装备体系的装备配置、装备性能、装备间协同关系、作战流程的优化建议。

67、优选的，装备体系的装备配置、装备间协同关系、作战流程等优化变量用n×n维矩阵a表示，n-1为装备体系的备选装备数量，矩阵a第i行第j列元素记为aij，aij的值取0或1；若j＝n，则aij＝0；若0<j<n，当aij＝1时，代表选择第j个装备加入装备体系，第j个装备与第i个装备存在协同关系，作战流程是由第j个装备到第i个装备；当aij＝0时，代表不选择第j个装备加入装备体系；

68、装备性能优化变量用n×n维矩阵t和p表示，其中，矩阵t第i行第j列元素记为tij，tij的值取0或正实数；若j＝n，则tij＝0；若0<j<n，则tij为第j个装备到第i个装备的作战流程中，第j个装备完成其作战任务的耗时；

69、矩阵p第i行第j列元素记为pij，pij的值取0或正实数；若j＝n，则pij＝0；若0<j<n，则pij为第j个装备到第i个装备的作战流程中，第j个装备成功完成其作战任务的概率。

70、优选的，记装备体系的应变能力、抗毁能力、响应能力、任务完成能力指标分别为iv、ir、it、ip，这四项指标计算如下：

71、计算应变能力指标iv，表达式为：

72、

73、式中，k为从1到n的整数变量；c为n维行向量，向量c第j个元素记为cj，若j＝n，则cj＝1，其余cj＝0；b为n维列向量，向量b第i个元素记为bi，若i＝n，则bi＝0；若0<i<n，且第i个装备为作战流程的起始装备，则bi＝1，其余bi＝0；

74、计算抗毁能力指标ir，表达式为：

75、ir＝ns-1

76、式中，ns为搜索次数；

77、计算响应能力指标it，表达式为：

78、

79、式中，m为从1到nc的整数变量，nc取为iv，tm由如下的方程组计算：

80、

81、式中，为nc个设定的常量，yt(k,δ)按下式计算：

82、yt(k,δ)＝cat(δ)k-1b

83、at(δ)＝a*p(δ)

84、式中，算子*代表两个同维矩阵的同行、同列元素相乘，p(δ)为n×n维矩阵，其元素pij(δ)为：

85、

86、式中，σ>0为一个设定的常数，tij为第j个装备开始执行相应活动到第i个装备开始执行下一活动的时间，其中，j<n，i<n；当i＝n时，为第i个装备终止状态的时间；

87、计算任务完成能力指标ip，表达式为：

88、

89、

90、aq＝a*q

91、式中，nc取为iv；q为n×n维矩阵，其元素qij为第j个装备成功执行相应活动并转到第i个装备开始执行下一活动的概率，其中，j<n，i<n；当i＝n时，为第i个装备终止状态的概率。

92、优选的，装备性能约束、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束、装备成本及体系构建成本约束如下：

93、装备性能约束，表达式为：

94、q∈uq,t∈ut

95、式中，t为n×n维矩阵，其第i行、第j列元素为tij；uq为所有允许的q的集合，由各装备的性能决定；ut为所有允许的t的集合，由各装备的性能决定；

96、装备功能以及基本作战逻辑和流程约束，表达式为：

97、a≤f

98、式中，f为n×n维约束矩阵，其第i行第j列元素fij＝1表示第j个装备在逻辑和功能性能上可与第i个装备发生交互，且作战流程是由第j个装备到第i个装备，否则fij＝0；

99、装备成本及体系构建成本约束，表达式为：

100、

101、n(a)＝0

102、式中，in为n维单位列向量；e为n×n维成本矩阵，其第i行第j列元素eij为第j个装备与第i个装备建立交互关系所产生的费用；w(q,t)为随q、t变化的n×n维成本矩阵，代表各装备性能变化对装备成本的影响，基于装备性能-装备成本数据表通过插值法计算；c为允许的总成本上限；n(a)为装备体系中无效链接的数量，若矩阵a中存在aij≠0，但装备j到装备i不包含在任意一条完整的作战流程中，则称aij代表的由装备j到装备i的链接是无效的，判断方式为：对系统a中每一个非零元素aij，设aij＝0，记新的系统矩阵为a’，分别计算应变能力指标iv，若iv(a)＝iv(a’)，则aij代表的链接无效。

103、优选的，装备性能与装备体系结构混合优化模型如下：

104、

105、满足：

106、

107、其中，a、q、t均为优化变量，优化变量a为0或1整数类型，优化变量q、t为正实数类型；

108、采用非支配排序遗传算法nsga-iii，包括：

109、模块m5.1：设置nsga-iii算法参数以及标量n、σ、矩阵b、c、f、e和函数w()；

110、模块m5.2：随机生成优化变量a、q、t的初始种群；

111、模块m5.3：对种群中的个体计算适应度函数，具体包括：

112、模块m5.3.1：对种群中的一个个体，计算iv(a)、n(a)以及

113、模块m5.3.2：判断是否满足iv(a)>0且n(a)＝0且若是则触发模块m5.3.3，若否则触发模块m5.3.4；

114、模块m5.3.3：计算ir(a)、iq(a,q)、it(a,t)，该个体的适应度函数值记为[iv(a)ir(a)iq(a,q)it(a,t)]；

115、模块m5.3.4：该个体的适应度函数值记为[0 0 0 tmax]，取tmax＝(n-1)×max(t)，max(t)代表取矩阵t中最大的元素；

116、模块m5.4：基于参考点对种群个体进行非支配排序与选择；

117、模块m5.5：对种群中的个体进行交叉与变异；

118、模块m5.6：利用精英保留策略生成子代种群；

119、模块m5.7：判断是否达到最大迭代次数，若是则输出优化结果和结束算法，若否则触发模块m5.3。

120、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

121、(1)本发明将装备体系结构优化(装备配置、装备间协同关系、作战流程等的优化)与装备性能优化相结合，与传统的先设计装备体系结构再设计装备、或先确定装备再设计装备体系结构的方法相比，拓展了装备体系优化设计的空间，能更充分的发挥体系作战能力、提升整体作战效能；

122、(2)本发明将装备体系结构优化(装备配置、装备间协同关系、作战流程等的优化)与装备性能优化相结合，在一个统一的建模、分析及优化框架下进行联合优化设计，提升装备体系的设计效率；

123、(3)本发明在装备体系结构优化中不仅考虑了装备配置这类静态特征，还考虑了装备间协同关系、作战流程等动态特征，能够对体系的作战样式进行反映，与实际作战过程结合较为紧密，优化的结果更加合理。