基于能力的武器装备组合规划问题与方法
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Scenario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。
武器装备;组合规划;能力需求演化;多目标决策
国防科学技术大学
博士
军事装备学
谭跃进
2013
中文
E92
177
2016-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）