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用粒子群算法优化装备初始备件量
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TJ762.11

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The Optimization of Initial Spare Parts Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
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    摘要:

    装备初始备件需求量优化问题是一个比较复杂的非线性整数混合规划问题,为了尽可能降低备件购置费用,提高装备可靠度,将新颖的粒子群算法构造成可以解决装备初始备件需求量问题的优化算法,通过粒子间的相互作用,发现复杂搜索空间中的最优区域,得到装备初始备件的最优配置。算例结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。

    Abstract:

    The optimization on demand of initial spare part in equipment is a complicated nonlinear mixed integral programming problem, and it is a key factor affecting the cost and efficiency of weapon system. In order to reduce the cost and improve the reliability of equipment, a new particle warm optimization (PSO) method, which can be used to find optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles, is constructed to solve this optimization problem and the best scheme is achieved. The test shows that this optimization method is scientific and valid for this problem.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘少伟,金荣,张琳.用粒子群算法优化装备初始备件量[J].空军工程大学学报,2008,(1):46-49

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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