一种装备规模需求综合分析方法与流程

1.本发明涉及装备规模与编配分析技术，特别是一种装备规模需求综合分析方法。


背景技术：

2.竞争胜负的本质是博弈双方资源的对耗与比拼。在商业竞争中，一方面需要时刻掌握竞争对手的现有产品规模，另一方面需要了解自身的产品制造能力、产业链延伸能力、供应链稳定性等各类因素，支撑制定合理有效的产品竞争策略。
[0003][0004][0005]
国内针对装备规模需求的分析研究较少，尤其缺少针对性的匹敌对手装备规模与结构分析。大多采用装备寿命周期费用理论来约束并预测未来装备规模的变化。本发明围绕装备力量规模、结构编成与装备建设的需要，综合经费、产能、寿命、编制等制约因素，建立考虑匹敌修正系数的蓝彻斯特匹敌模型，并采用与装备规模递补优化方法相结合的改进遗传算法进行定量分析，测算装备的匹敌规模。


技术实现要素：

[0006]
发明目的：本发明的目的是提供一种装备规模需求综合分析方法，从而更高效地获取全局成本最优的装备规模结构。
[0007]
技术方案：本发明所述的一种装备规模需求综合分析方法，包括以下步骤：（1）确定装备规模分析背景，明确分析目标，细化对手装备规模，包括装备型号、数量。
[0008]
（2）基于装备能力标准值，考虑匹敌修正系数的蓝彻斯特平方率关系，建立装备规模匹敌模型，分析计算我方匹敌装备规模。
[0009]
（3）引入装备规模实际约束模型，包括经费约束、产能约束、寿命结构约束、编制约束。
[0010]
（4）构建基于能力值排序的装备递补模型，采用引入装备递补矩阵的改进遗传算法，快速迭代收敛得到符合我方实际情况的匹敌装备规模，使得装备生产、购置、维护等过程经费达到极小值。
[0011]
所述步骤（2）的装备规模匹敌模型具体为：构建装备规模匹敌模型：假定对手某型装备能力标准值为，数量为；我方同类型装备能力标准值为，数量为；引入考虑匹敌修正系数的蓝彻斯特平方率关系，建立装备规模匹敌模型如下：其中，代表双方整体能力对比，体现匹敌策略，表示优于竞争对手；
，取能力值最接近的装备进行规模匹敌，可取得的极小值。
[0012]
步骤（3）中所述的装备规模实际约束模型具体为：（3.1）经费约束模型：某型装备费用为，装备总经费需满足；的计算如下所示：其中，某型装备购置单价，维护费用，报废处理费用，现有数，需求数。
[0013]
（3.2）产能约束模型：，即装备规模增量需求与实际产能匹配。
[0014]
（3.3）寿命约束模型：采用报废比例来描述某装备年度到寿情况。
[0015]
（3.4）编制约束模型：装备需求数量不超过总编制数量，即。
[0016]
所述步骤（4）具体为：（4.1）构建装备递补模型；为了实现装备规模实力的匹敌，对于实际产能不足或超编制的装备，采用其他装备递补，具体过程如下：假定装备型号全集为，则，其中，表示产能或编制条件不满足的装备集，产能不足量或者超编量为、；表示产能过剩且未超编的装备集，产能过剩量或编制余留量为、。
[0017]
对于某待补充的装备，将集合按装备能力值与接近程度进行排序得到，从能力值最接近的开始匹配；其中，为两型装备能力值比例系数，。
[0018]
①
若的产能过剩量满足需求，即，此时需检查补充后数量是否超编，即，若满足则装备匹配完毕。
[0019]
②
若的产能过剩量满足需求，但补充后数量超编，则需要将满编后，利用进行补充，重复上述分析至全部补充完毕或者全部s用完为止。
[0020]
③
若的产能过剩量不满足需求，即，首先将数量的全部补充，其次利用进行补充，重复上述分析至全部补充完毕或者全部用完为止。
[0021]
（4.2）装备规模全局优化：采用考虑了装备规模递补方法的改进遗传算法，引入装备递补矩阵，提高算法收敛速度。
[0022]
（4.2.1）装备匹配编码：假设算法编码位长度为m，每个编码位的取值范围为0~n，编码含义描述为：若第i位编码值为j，则表示第i个装备从第j个装备开始匹配；当j=0时，表示第i个装备无其他装备补充。
[0023]
初始编码为；其中，r为产能或编制条件不满足的装备集，s为产能过剩且未超编的装备集，表示采用与能力值最接近的来递补，而表示能力值排在第位的递补装备，为经过装备递补计算的各型装备数量；那么，装备递补矩阵如下所示：（4.2.2）适度函数建立：建立装备总经费限制适度函数作为评价装备规模的条件，对个体进行优选或淘汰，计算出每个装备规模组合的经费值作为适度值。
[0024]
（4.2.3）选择算子、变异算子、交叉算子建立：选择算子选用轮盘赌算法，按照与每个装备规模组合适度值成正比的方法确定被选择的概率；交叉算子选用随机单点交叉算法，在编码长度范围内，产生随机数作为交叉点，将两组算子在交叉点处做交叉，产生新装备规模组合；同时，设定基因突变概率，此时随机从递补搜索限定范围外的装备中选择某装备来递补迭代，使算法进化速度加快，不易陷入局部最优解。
[0025]
（4.2.4）算法终止条件：设定装备经费且迭代收敛，即迭代至装备经费趋于平稳的极值，为极值调节参数。
[0026]
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的一种装备规模需求综合分析方法。
[0027]
一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种装备规模需求综合分析方法。
[0028]
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：1、创新设计了匹敌系数修正的蓝彻斯特平方率模型，在考虑竞争双方优劣形势的基础上分析计算我方匹敌装备规模。
[0029]
2、装备规模分析过程中创新设计了包括经费、产能、寿命结构、编制等装备规模实际约束模型，使分析结果更符合装备建设和发展规律。
[0030]
3、采用遗传算法分析全局最优装备规模组合的过程中，创新设计了装备递补矩阵，从能力值最接近的装备开始匹配，在遗传算法产生初始种群过程中利用递补矩阵限制适度差的编码产生，减小问题求解规模，提高算法收敛速度。
附图说明
[0031]
图1为本发明所述方法的步骤流程图。
[0032]
图2为基于改进遗传算法的装备规模递补优化方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0034]
如图1所示，一种装备规模需求综合分析方法，具体实施步骤如下：步骤1、以民用设备制造领域红蓝双方装备竞争为背景。匹敌修正系数取值1.2，代表红方占得进攻优势。经市场需求研判以及产品市场占有率分析，对蓝方某装备生产规模进行细化，装备型号，数量。
[0035]
步骤2、基于匹敌系数修正的改进蓝彻斯特平方率模型，取与蓝方各型装备能力值最接近的红方各型装备，即，得到红方初始装备规模，即型号，数量。
[0036]
步骤3、建立装备规模实际约束模型。
[0037]
经费约束模型：针对某型装备，明确其购置单架，维护费用，报废处理费用，现有数，需求数，则该装备总经费：产能约束模型：，即装备规模增量需求与实际产能匹配。
[0038]
寿命约束模型：该装备的报废比例为。
[0039]
编制约束模型：装备需求数量不超过总编制数量，即。
[0040]
步骤4、如图2所示，首先构建装备递补模型。针对n型装备需求，则，其中，表示产能或编制条件不满足的装备集，产能不足量或者超编量为、。表示产能过剩且未超编的装备集，产能过剩量或编制余留量为、。
[0041]
对于待补充的某型装备，将集合按装备能力值与接近程度进行排序得到，从能力值最接近的开始匹配。其中，为两型装备能力值比例系数，。
①
若的产能过剩量满足需求，即，此时需检查补充后数量是否超编，即，若满足则装备匹配完毕。
②
若的产能过剩量满足需求，但补充后数量超编，则需要将满编后，利用装备进行补充，重复上述分析至全部补充完毕或者全部用完为止。
③
若的产能过剩量不满足需求，即，首先将数量的全部补充，其次利用进行补充，重复上述分析至全部补充完毕或者全部用完为止。
[0042]
其次，在构建装备递补模型的基础上，采用考虑了装备规模递补方法的改进遗传算法，引入装备递补矩阵，从能力值最接近的装备开始匹配。
[0043]
①
装备匹配编码。初始编码为。其中，表示采用与能力值最接近的装备来递补，而表示能力值排在第位的递补装备。为经过装备递补计算的各型装备数量。那么，装备递补矩阵如下所示。若限定递补搜索范围最大至能力值第3位，则求解空间限定为。若引入固定的装备递
补组合，则可进一步降低解空间，如为固定的装备编组，此时求解空间降为。
[0044]
②
适度函数建立。建立装备总经费限制适度函数作为评价装备规模的条件，对个体进行优选或淘汰，计算出每个装备规模组合的经费值作为适度值。
[0045]
③
选择算子、变异算子、交叉算子建立选择算子选用轮盘赌算法，按照与每个装备规模组合适度值成正比的方法确定被选择的概率。交叉算子选用随机单点交叉算法，在编码长度范围内，产生随机数作为交叉点，将两组算子在交叉点处做交叉，产生新装备规模组合。同时，设定基因突变概率为0.15，此时随机从递补搜索限定范围外的装备中选择某装备来递补迭代，使算法进化速度加快，不易陷入局部最优解。
[0046]
④
算法终止条件。设定装备经费且迭代收敛，即迭代至装备经费趋于平稳的极值，调节参数设为1.1。