战术层次装备保障指挥控制组织优化

2016-04-13张守玉

装备学院学报 2016年1期

关键词：装备保障遗传算法

张守玉，　张　炜

(装备学院装备指挥系，北京 101416)

战术层次装备保障指挥控制组织优化

张守玉，张炜

(装备学院装备指挥系，北京 101416)

摘要针对战术层次装备保障指挥控制效能问题，采用决策者、资源平台和任务3类要素描述战术层次装备保障指挥控制的组织结构，以组织的负载最小为优化目标建立装备保障组织优化模型，基于遗传算法对组织结构确定程序进行了设计，采用罚函数处理优化模型中的资源约束问题，实例验证了模型和算法的可行性。

关键词装备保障；指挥控制；组织优化；遗传算法；罚函数

Optimization of Equipment Support Command Control Organization at Tactic Level

ZHANG Shouyu,ZHANG Wei

(Department of Equipment Command， Equipment Academy， Beijing 101416， China)

AbstractTo enhance the effectiveness of equipment support command and control, the paper describes the organizational structure of equipment support command and control at static level with three elements including decision maker, resource platform and task, establishes organization and optimization model taking the minimal load of organization as the goal, designs organizational structure determination procedure based on genetic algorithm and verifies the feasibility of model and algorithm empirically using penalty function to process and optimize resource constraint.

Keywordsequipment support； command and control； organization optimization； genetic algorithm； penalty function

指挥控制是作战行动的核心，关系到战术行动的结局。战术层次装备保障指挥控制组织应根据战场情况对装备保障资源有效配置，组织关系应依据战场情势动态调整，使装备保障指挥控制机构在复杂恶劣环境下高效可靠运转。当前诸多研究[1-5]提出了C2组织的鲁棒性和适应性模型，对组织结构的性能进行了分析。但战术层面装备保障指挥控制组织结构优化的研究仍然局限于定性论述层面，组织的优化设计和定量数据分析仍然处于空白状态，急需开展相关研究工作。

1装备保障指挥控制组织描述

装备保障指挥控制组织是为完成装备保障任务，决策实体对相关保障活动参与人员以及装备保障资源平台进行指挥、控制、调度和运用，形成与任务执行过程相适应的结构关系。装备保障组织可以描述成三元组的形式，即组织={实体，关系，任务}。实体包括决策实体和资源平台2类，关系指决策实体之间、决策实体和资源平台之间、资源平台和保障任务之间、决策实体与保障任务之间所形成的各种关系，任务是一定使命环境下的装备保障任务集合。

决策者集合表示为：m={m1,m2,…mM}，M为决策者数量。

资源平台是资源要素的集合体，将资源平台的全部能力集合记为F={f1,f2,…fL}，L为装备保障资源的功能总数。装备保障资源平台主要指相关的移动平台和固定平台，将资源平台集合记为P，P={Pi|i=1,2,…K}，Pi={Vimax,A(Pi)}。其中，K是资源平台数目，Vimax是平台Pi的最大机动速度，A(Pi)={ri1,ri2,…riL}代表平台Pi的功能。

实体要素之间关系表示为R={R1,R2,R3,R4}。其中，R1为决策者之间的纵向指挥层级关系和横向协调关系，R2为决策者对资源平台的调度和使用关系，R1、R2称为组织结构的内部关系；R3为决策者对任务的管理和分配关系，R4为资源平台根据保障任务形成的配置关系。以上各种关系可表示为三角对称的矩阵形式。譬如决策者实体之间的关系矩阵可以表示为

每2个对象之间的关系是相互的，从而，R1(i,j)=R1(j,i),令R1(i,i)=0。各种关系数量值定义如下。

2装备保障组织模型设计

2.1组织设计的三阶段方法

装备保障组织结构分析首先需要对作战使命任务进行分析和建模，由作战任务确定出相应的装备保障任务。装备保障任务是确定装备保障组织结构的使命输入。

组织结构常用的设计方法是三阶段法，该方法首先确定保障任务和可用的平台资源，第一阶段是根据平台资源和任务类型确定资源到任务的对应关系，第二阶段是平台资源到决策者之间聚类，第三阶段是确定决策者之间的层次关系。如图1所示。

图1　指挥控制组织结构设计流程

2.2装备保障组织的决策者负载

在高强度的战场环境下，装备保障指挥控制组织优化的目标是使组织的负载最小，这是基于装备保障任务高效完成的总体目标。决策者的负载来源于2个方面：

1) 决策者之间所发生的指挥、协调关系而产生的负载，称为决策者内部负载I(m)；

2) 负载是决策者根据任务对所掌握的资源平台进行调度，称为决策者的外部负载E(m)。总负载的计算公式如下：

(1)

(2)

实际上，决策实体之间的外部协作关系是通过任务执行过程来体现的，可以在负载定义的基础上进一步定义决策实体m和决策实体n之间的协作量，记为

(3)

式中，m=1,2,…M；n=1,2,…M；E(m,m)=0。

决策实体m总的外部协作工作总量又可以表示为

同样的，定义决策实体m对资源平台k之间的控制工作量为决策实体利用资源平台完成所有任务花费的总时间，重修修订I(m)的表达式，记为

(4)

其中，

根据组织决策者负载最小，建立装备保障组织结构的规划模型

(5)

式(5)中第一个约束代表每一项任务至少由一个决策者负责，第二个约束代表每一个资源平台只能分配给一个决策者，第三个约束代表同一时间内对于同一类资源的需求总量不能大于所有平台所具有的该类资源的总和。

2.3装备保障组织结构分层设计

假定装备保障的组织结构有如下特性：(1) 装备保障资源可重复利用；(2) 一个决策者掌握多个资源平台；(3) 多个决策者可能掌握同一类型的资源平台；(4) 多个资源平台可以执行相同的保障任务。

从而，组织中的决策者、资源平台、功能集合和任务执行关系可以形成如图2所示的结构。

图2　装备保障组织结构中各要素之间的结构关系示意图

记决策实体m的协作工作量

(6)

T∈Δ(M)有所有决策实体构成的决策树的节点集合。

由式(6)可知，组织层次结构关系就是赋权组织协作网下的最小生成树，可以采用避圈法或破圈法[6]获得协作网中的最小生成树。

3基于遗传算法的组织结构优化设计

当任务规模较大、资源平台数量较多时，公式(5)问题的组合解数量急剧扩大，将成一个非确定多项式(Non-deterministic Polymonial hard)问题，可采用遗传算法进行问题的求解，解算步骤为：

3) 设定遗传算法的基本参数；

4) 依据公式(5)设计适应度函数；

5) 按照遗传算法的基本计算步骤进行代次计算，获取优化结果，得到装备保障组织协作网关系。

6) 根据避圈法或破圈法得到协作网中的最小生成树，获得组织结构层次关系。

公式(5)中前2个约束条件通过步骤1)、步骤2)自动得到满足，可采用罚函数的方法处理式(5)中第三个约束关系，主要目的是降低不符合约束条件的个体的适应度值。

罚函数的设计方法为：依据步骤1)、步骤2)可以计算任务的资源需求差距，取差距的均方差为s(xi)，定义罚函数P(xi)=Fit(xi)·s(xi)/Max(s(x1),s(x2),…s(xn))，Fit(xi)是根据式(5)计算得到的个体适应度值，Max(s(x1),s(x2),…s(xn))为该种群均方差的最大值。新的个体适应度值为F(xi)=Fit(xi)-P(xi)。基于遗传算法求取装备保障组织结构的流程如图3所示。

图3　采用遗传算法计算装备保障指挥控制组织结构的流程

4实证分析

以复杂地域进攻作战为例验证以上模型和算法任务，任务分为接敌展开、前沿突破、纵深夺要、夺占核心阵地4个阶段。各阶段、时节的任务流程如图4所示(任务名称略)。装备保障的任务情况如图5所示(任务名称略)。图中C代表冲击时刻。

图4　复杂地域进攻作战过程示意图

图5　装备保障任务过程图

资源平台包括履带装甲抢救抢修车(LQJQX)、履带坦克抢救牵引车(LTQJQY)、拆装工程车(CZGCC)、军械修理车(JXXLC)、轮式车辆修理车(LSCLXLC)、弹药输送车(DYSSC)、弹药库(DYK)、军械器材库(JXK)、轮式车辆器材库(LSCLQCK)、综合修理所(ZHXLS)、指挥所(ZHS)等；装备保障平台所拥有的功能包括履带牵引类资源f1、履带抢修类资源f2、履带拆装类资源f3、轮式拆装类资源f4、轮式抢修类资源f5、军械修理类资源f6、弹药枪械输送类资源f7、弹药枪械储备类资源f8、器材储备类资源f9、综合修理类资源f10。平台资源的参数如表1所示，相应数字经过归一化处理(例如弹药储备：0.5个基数设为1，弹药运输2辆车设为1，速度10km/h设为1)。装备保障任务资源需求的参数设置如表2所示。

表1　装备保障资源平台参数

表2　保障任务需求增大后的任务需求参数

续表2

以决策实体集合资源平台和任务集合进行编码，资源平台编码长度为18，任务序列编码长度为21。

遗传算法的基本参数设置为：种群数量为200，进化代数150，交叉概率0.75，变异概率为0.05，代沟为0.9。

任务和资源的优化分配结果如表3所示。

表3　参数调整后的资源平台-保障任务决策实体

资源平台和任务集合相对于决策者的优化适应度值在150代内的演变过程计算结果,如图6、图7所示。

图6　资源分配种群适应度值变化进程

按照遗传算法的设计步骤2)，任务分配方式仍然是任务只能由一个决策者承担，为了使决策者产生任务协同，采用将任务进行整合划分的方法。将任务1，4，5，6归结成新的S1类，任务2，3，7，12，13归结成新的S2类，任务8，9，10，11，15，21归结成S3类，任务14，16，17，18，19，20结成S4类。按照新的任务聚合，将资源平台、新的任务聚集、决策者形成要素关系图(为清晰起见，同一组决策者之间的联系只标一条连接线)，如图8所示。将组织结构要素的网络图变换成决策者之间的权重连接图，权重值为决策者共同协作完成的任务数。如图9所示。