实战环境下导弹装备保障方案优化研究

王光源， 沙德鹏， 章尧卿， 毛世超

(海军航空工程学院 a. 军事教育训练系； b. 研究生管理大队， 山东 烟台 264001)

实战环境下导弹装备保障方案优化研究

王光源a， 沙德鹏a， 章尧卿a， 毛世超b

(海军航空工程学院 a. 军事教育训练系； b. 研究生管理大队， 山东 烟台 264001)

为解决实战条件下导弹装备的保障方案优化问题，将运输调度、设施选址和路径规划结合起来，对实战条件下多供应点到多需求点的装备并行配送问题进行了研究，用TOPSIS方法对装备配送线路的运输时间、运输里程、安全系数、运载能力、运输成本等因素进行综合评价，并对每个方案的综合效益值进行排序，建立了导弹装备调配保障两级配送网络模型，得到了每个需求点的最优配送路径和最优数量分配。研究结果对于部队导弹装备及其他设备物资的优化保障具有理论价值和指导意义。

实战环境； 装备保障； 理想解排序法

0 引 言

目前，对实战条件下装备器材保障决策的研究，提出了战时装备调配保障要“统筹兼顾、突出重点”等原则要求，对于如何满足这些原则要求，更多的是依靠定性的方法，而定量方法和模型的支撑相对较少。随着信息化条件下联合作战样式的变化，定性决策方式已无法满足精确保障的现实需要，构建符合战时装备器材保障工作实际的决策模型，对于提高装备器材保障决策的科学性具有重要意义[1]。

就海军部队而言，导弹武器系统可装备于岸基、潜基、舰载和机载等各个平台，其平台分布具有多样性、分散性和复杂性的特点，且在战时将成为敌方的重要火力打击目标。平时导弹装备调配保障方案优化的目标是单一的，即供应时间和供应水平约束下的调配成本最低。但在实战环境下，导弹装备在调配过程中，既要考虑从多供应点到多需求点的调运数量和路线选择问题，还要考虑各方案完成任务的时间、运输距离、安全通过概率和成本等。另外，因为战时短时间内调运数量庞大，还要考虑路线运载能力。因此必须采用多准则决策方法，建立战时装备调配保障的多目标调度模型，并构造相应的优化算法，才能解决实战环境导弹装备调配保障方案优化问题。

1 实战环境导弹装备保障可能面临的问题

以往战时装备调配方案的制定，是参谋人员依据保障对象和供应单位的分布，结合军用交通运输规则和工作经验，在纸质地图上手工完成。但是随着需求点的增加和其它各种因素的影响，导致战时导弹装备调配保障可能面临诸多问题：

(1) 装备调度不合理。战时装备调度不能进行整体规划，无法避免各路线的流量饱和、迂回或对流等问题，不能实现装备的高效、可靠、精确补充及运输网络的最优化[2]。

(2) 运输路径规划效率低。传统的装备调配方式任务重、决策时间长、实时性差。

(3) 忽视成本。战时运输调度方法只考虑设施构建的可行性和设施的生存条件，忽视经济性因素。

现行的导弹装备保障方式已不再适合信息化战争的要求，高效而科学地选择装备调运路线和组织装备调度，是挖掘战时装备调配保障潜力，发挥战时装备保障效能的关键。

2 实战环境下导弹装备调配保障任务的优化与解决方法

2.1战时导弹装备调配保障任务

由于战时任务的紧急性，对保障中心与部队仓库的新建与扩建不现实。战时需要研究从多供应点到多需求点调运的数量分配问题，还要根据各条运输路线完成任务的时间、运输距离、安全通过概率和运输成本来选择最优路线[3]。

另外，战时装备保障路线将是敌空袭的重点目标之一，其运输条件与平时相比有较大区别，除能给出任意供应点和需求点之间的一条最优路线解外，还需要求解两点间的多条满意解。同时，车队必须通过休息地、给养地等，不允许通过已毁的地段、敌火力控制地段等。因此根据战场环境的变化还要考虑“必经点”和“禁行点”[4]。

由上可知，战时导弹装备调配保障需解决运输调度(数量分配)、设施选址和路径规划3个问题。

2.2调配保障任务的优化方案设计

按照战时导弹装备调配保障任务的需求分析，本文提出了两级路径的多车队并行配送设计方案，有效解决了调配保障的运输调度、设施选址和路径规划3个问题。

两级战时导弹装备调配保障方案的提出主要基于以下三方面考虑：① 运输车队必须途经保障中心，人员进餐休息、车辆补充燃料。② 战时前线阵地的选择有较大的随机性，到达阵地的运输线可能只连接了保障中心，因此从后方导弹仓库到阵地必须经过保障中心。③ 基于“用旧存新，整存零取”和时效性原则[5]，战时先调用保障中心的装备，不足的再由导弹仓库补充。同时，战场的破损装备和回收装备需要运回保障中心进行维修和重利用。

平时在调配时间较为宽松，且各部队需求量较少时，可采用单车巡回配送的方式，用TSP模型求得最优巡回路线以降低运输成本，但战时需求数量庞大，且时效性要求极高，必须采用多车队并行配送[6]。

2.3调配保障优化方案的评估方法

导弹装备调配保障方案设计需要考虑众多的影响因素，涉及到多个目标的指标优化。因此，必须把多目标决策问题转化为单目标决策问题，然后进行求解，并且战时装备调配保障除了要求最优解，还需要求出多个满意解[7]，故采用逼近于理想解排序法的TOPSIS方法对多目标路径进行综合评估，对每个方案的综合效益值进行排序，可将多目标决策问题转化为单目标决策问题，再用线性规划理论求解运输方案[8]。

3 实战环境下导弹装备调配保障方案优化模型

根据战时导弹装备调配保障的流程与TOPSIS方法的使用要求，对战时导弹装备调配保障的任务进行了分解，如图1所示，从m个导弹仓库(i=1,2,…,m)途经p个保障中心(k=1,2,…,p)运输装备到n个阵地(j=1,2,…,n)，第i个导弹仓库有装备ai件，第j个阵地需求装备bi件。

图1 战时装备调配保障示意图

当前的调配保障任务是在考虑保障中心容纳能力和道路通行能力的前提下，确定导弹仓库i到阵地j的装备运输数量和运输路径，使得运输的时间、里程、安全系数、运输成本等综合效益最高。

(2) 将多目标决策转化为单目标决策。利用TOPSIS方法对各路径的时间、里程、安全通过概率、道路运载能力、运输成本等因素进行综合评价，得到各条路径的综合效益指标值，将多目标决策问题转化为单目标决策问题[10]。

设置决策矩阵C，其中cij描述导弹仓库i到阵地j的运输路线的时间、里程、安全通过概率、道路运载能力和运输成本的综合效益，则战时导弹装备调配保障多目标运输问题的数学模型可以转化为：

3.1战时导弹装备调配保障的影响因素

因为战时与平时在保障任务和保障环境方面的巨大差别，战时与平时装备调配保障的目标和要求截然不同。平时导弹装备调配保障的目标主要考虑成本因素，通常情况下简化为供应时间和供应水平约束下的运输成本的最小[11]。

战时导弹装备调配保障中，时效性和安全性成为主要准则，装备补充速度越快，安全通过概率越高，则保障效益越好，而经济因素的重要性降低。战场环境下导弹装备调配运输调度问题受到众多因素影响，需要在运输时效性、安全性、道路运载能力和经济性等目标之间进行权衡抉择[12]。

(1) 运输时间。实战条件下时间是最宝贵的资源之一，时间能够抢得战机、争取胜利，实效性是战时任何军事行动不可忽略的决策准则。在战场装备调配活动中，运输时间越短，运输行动的效率越高。从战场时间价值和战时装备调配保障的效率出发，应该选择运输时间较短的调配方案。

(2) 运输里程。通常运输里程与运输的时效性是等价的，从供应点到需求点的里程越小，所需时间就越短。但在某些情况下，比如从供应点到需求点有两条路径，一条路里程长，但是路况好，通行时间短；另一条里程短，但路况不好，通行时间长，此时运输里程与运输时间就不等价。

(3) 运输路线的安全因素。武器装备具有精密性和易燃易爆等特点，对储运要求非常严格。而战时路况较平时会有一定程度的下降，装备可能在运输过程中出现损毁。另外战时交通补给线也是敌方重点打击的对象，在运输途中装备可能会因敌方火力攻击而毁损。在运输调度时，必须要考虑装备能否安全到达。

(4) 道路通行能力。通行能力是指该路段上单位时间的最大运输通行量，道路通行能力受路面材质、车道宽度、道路纵坡、转弯半径、桥梁载重、隧道高度和道路海拔等因素影响。战时运输车辆众多，可能会因为堵塞而影响任务的达成，因此在规划装备调运时必须考虑道路的通行能力。

(5) 成本因素。由于装备调配任务连接地理上有一定距离的点，需要使用的各种保障装备较多，运输成本相对较高，合理的装备调配方案能够减少运输周转，降低运输成本。而且战时任务时间集中，常常会出现运力不足的情况(包括车辆和燃料)，研究装备调配的经济性可以缓解运力不足的影响，因此战时装备调配保障要考虑经济性因素。

综上所述，战时装备调配保障调运方案的影响因素如图2所示。

图2 路径规划的影响因素

3.2指标取值和权重的确定

影响运输方案优劣的因素有运输路线的时效性、安全性、道路通行能力和运输成本。这些因素具有很强的模糊性和不确定性，属性值和权重的确定具有一定难度。因为运输路径选择的经济性要求不是很高，在此采用德尔菲法得到属性值[13]，采用AHP法得到属性权重，具体实施如下：

3.2.1各指标值的确定

根据专家调查的结果，分别计算各个备选线路的运输时间、运输里程、安全通过概率、运载能力和运输成本。

(1) 运输时间(T)。从导弹仓库到阵地的装备运输有一个时间期限，装备必须在该期限内运送到阵地。这个期限有两种获得方式，一是上级规定，二是根据最小运送时间(即最后一批装备到达阵地的时间)决定。

(2) 运输里程(L)。运输里程是地理上连接供应点和需求点的路线长度。

(3) 安全系数(R)。道路安全系数用一对节点之间的安全通过概率来度量。影响因素有路径隐蔽性、道路沿线防卫强度、暴露于敌军火力之下的时间及该路段到敌战区的空中直线距离等，综合考虑这些因素后用百分比量化。

(4) 运载能力(G)。道路运载能力用单位时间内通过装备的数量衡量。道路运载能力受路面材质、车道宽度、道路纵坡、转弯半径、桥梁载重、隧道高度和道路海拔等因素影响。

(5) 运输耗费(C)。运输耗费由运输途中燃料消耗和饮食供应以及住宿安排等因素决定。如果动员民用力量参加保障，还要支付民用力量的费用。

设从导弹仓库到阵地的备选运输线路集合为M=(1,2,…，m),第i条线路的运输时间为Ti，运输里程为Li，安全通过概率为Ri，运载能力为Gi，运输距离为Di。由于运输路线分为两个环节，运输时间、距离和运输成本通过累加计算得到，安全通过概率通过累乘计算得到，道路运载能力取两段线路的最小值。

3.2.2指标权重的确定[14]

影响运输方案优劣的每一个因素都可以看成方案的属性，则属性集合G=(G1，G2，G3，G4，G5)={时效性，里程，安全系数，运载能力，成本}。

采用AHP法得到属性权重，W=(ω1,ω2,…,ω5)并且满足：

3.3模型求解

对待选运输路径进行优劣排序是一个多属性决策问题，文中采用逼近于理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS)进行分析，其优点是能对各决策方案进行排序比较，它基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后获得某一方案与最优方案和最劣方案间的距离(用差的平方和的平方根值表示)，从而得出该方案与最优方案的接近程度，并以此作为评价各方案优劣的依据[15]。基本步骤为：

(1) 指标值的确定。通过计算得到每条路径的各属性指标值，将元素转化为效益值，构造决策矩阵A。

(2) 对决策矩阵A进行规范化处理得到决策矩阵B，其元素为：

(3) 指标权重的确定。分别用ωT,ωL,ωR,ωG,ωC表示时间、里程、安全系数、运载能力、成本的权重，利用AHP法得到影响阵地优劣的5个因素的权重W=(ωT,ωL,ωR,ωG,ωC)。

(4) 由矩阵B构造加权的规范决策矩阵C，其元素为：cii=wibii。

(5) 求理想解p+和负理想解p-。

(6) 计算每个评价对象对理想解p+、p-的距离和对理想解p+的相近接近度。

容易看出，0≤pi≤1，pi越接近于1，说明被评价方案i越接近理想解。

(7) 将pi按由大到小的排序，为每个任务选择最优路线。

(8) 通过单目标线性规划求得效益最大的运输方案。

(9) 约束条件的审查。因为战时装备运输量大，随机性强，需要对方案中的导弹仓库的供应能力、路段运载能力和保障中心的容纳能力进行审查，对于不符合约束条件的方案重新调整，可以在第(7)步中对部分任务选择次优路径计算，再验证约束条件。如此循环，最终会求得符合约束的满意方案。

4 结 语

多供应点到多需求点的装备并行调配问题，需求量大，当各任务都选择综合效益最高的路径时，装备调配任务可能会和导弹仓库的供应能力、路段通行能力、保障中心的容纳能力等因素产生冲突，此时可以对部分运输任务用次优路线进行调整，最终可以得到满足各种约束的最优装备调配保障方案。本文通过建立实战背景下导弹装备调配保障两级配送网络模型，得到每个需求点的最优配送路径和最优数量分配，研究结果对于部队导弹装备及其他设备物资的优化保障具有指导意义。

[1] 罗建华,邹渝,郭英,等. 战时装备调配保障决策模型构建研究[J].军械工程学院学报,2013,25(4):1-4.

[2] 李力,陈宏,王进发. 军事供应链管理及其理论分析框架[J].管理学报,2005,2(6):645-653.

[3] 高虹霓,杨建军,曹泽阳. 军用物资供应道路选择最优算法研究[J].系统工程与电子技术,2002,24(3):61-63.

[4] 宋华文. 弹药调配供应决策优化模型研究[J].装备指挥技术学院学报,2003,14(1):33-36.

[5] 朱海林. 战时舰船器材调运决策优化模型研究[D].武汉:华中科技大学,2005.

[6] 龚延成. 战时军事物流系统决策理论与方法研究[D].西安:长安大学,2004.

[7] 聂莹,刘付显. TOPSIS法用于地空导弹兵阵地选择[J].弹箭与制导学报,2007,27(3):278-282.

[8] 卢盈齐,王颖龙,祝长英. TOPSIS法用于区域防空重点保卫目标排序计算[J].火力与指挥控制,2006,31(2):20-21,28.

[9] 汲万峰,王光源,徐海峰等. 基于供应链管理的实验器材库存控制[J].实验室研究与探索,2015，34(1):274-276.

[10] 郭兵兵, 吴莹. 装备保障仿真实验室体系结构研究[J].实验室研究与探索,2007，26(4):29-32.

[11] 曾亮,邹强,朱旭程. 突出装备保障特色构建实践教学体系[J].实验室研究与探索,2014,33(7):229-231.

[12] 邹渝,罗建华,王远立,等. 基于FAHP-GP的装备调配保障决策模型[J]. 装甲兵工程学院学报,2012,26(4):17-21.

[13] 陈军生,周文明. 装备调配保障能力评估混合算法[J].系统工程与电子技术,2011,33(11):2453-2457.

[14] 陈伟龙,陈春良,黄小龙. 战时装备调配保障系统的目标体系和运行机制[J].兵工自动化,2013,32(5):5-9.

[15] 刘剑锋,牟丽君,万宇.基于逼近理想解排序法的导弹保障性评价研究[J].现代防御技术,2012,40(4):167-170.

OptimizationofMissileEquipmentSupportSchemeunderActualCombatEnvironment

WANGGuangyuana,SHADepenga,ZHANGYaoqinga,MAOShichaob

(a. Department of Military Education and Training; b. Graduate Students’ Brigade,Navy Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, Shandong, China)

To solve the optimization problem of equipment support program under actual combat environment, the transportation scheduling, location and path planning are combined, and the parallel distribution problem of wartime equipment which is from multi supply points to multi demand points has been studied. This paper has completed a comprehensive evaluation of the factors such as transportation time, transportation mileage, safety factor, transportation capacity, transportation cost, etc by using TOPSIS method, sorted the comprehensive benefit values of each scheme, and established the network model of missile equipment deployment support for two-level distribution. The optimal distribution route and optimal number allocation of each demand point are obtained finally.

actual combat environment; equipment support; technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)

E 951.3

A

1006-7167(2017)09-0282-05

2016-12-18

王光源(1964-)，男，山东文登人，博士，教授，主要研究方向：武器系统应用与保障工程。Tel.:18663867596； E-mail:ytwang2006@163.com