大型舰船海上后勤保障的调度与仿真

宋庭新，覃小瑞，石怀斌

(1 湖北工业大学机械工程学院，湖北 武汉 430068；2 海军工程大学管理工程与装备经济系，湖北 武汉 430033)

物资补给是影响大型舰船编队机动性和续航能力的重要因素，决定了远洋任务的最终成败[1]。合理的后勤保障方案规划和资源配置，能为舰船提供及时的物资补充，降低危险系数，保障舰船航行安全[2]。针对舰船后勤物资保障，依靠决策者经验制定岸基保障方案的传统方法，存在物资保障效率低、成本高和供应网点选择随意等问题[3]。邓薇等[4]提出的一种TOPSIS逼近理想解排序法的补给方案和决策模型，计算量大，过程比较繁琐；阮旻智等[5]提出一种备件需求分析和配置优化的近似方法，则采用补给周期的分段求解，得到了舰船携行备件方案；罗朝晖等[6]建立了海上补给规划模型，以最小补给时间及最大作战效能为目标进行建模，用模拟退火算法求解了路径规划和补给物资种类；廖宏林等[7]提出优化物资保障模式，形成编队自我保障、远程支援配送和靠泊岛礁定点补给三位一体的保障体系，以增强海上物资保障实效。

上述研究大都集中在数学模型建立、求解和验证模型的可行性方面，对舰船后勤物资的调度及仿真研究甚少。本文以舰船在远海执行任务为例，综合运用运筹学多目标规划方法和多智能体仿真方法研究最优保障方式，为舰船执行远洋任务时的后勤物资保障提供决策支持。

1 保障策略分析

按照物资补给紧迫程度，保障策略要以满足物资需求、供应及时、成本最低和安全性好为目标，对物资采购供应进行统筹安排以满足舰船海上执行任务的需求。目前舰船海上供应方式主要有基地化采购和委托代理采购，补给方式有海上伴随补给和岸基靠港补给等。为满足舰船在远海长期执行任务时物资补给的需要，目前以美、英、法为代表的西方国家已经建立包括吉布提港、亚丁港、塞拉莱港等在内的多个保障网点。如何在正确的地点、正确的时间、从哪些岸上基地按照合适的数量、较低的成本对舰船编队进行后勤物资补给是目前亟待解决的问题。

对于常态化任务，舰船物资保障以满足需求为第一目标，供应及时为第二目标，成本最低为第三目标，安全性好为第四目标(图1)。“满足需求”指满足后勤物质的种类和数量需要；“供应及时”指物资的运送时间不超过规定时间，即对运输距离进行限定；“成本最低”涉及距离和采购价格等很多方面；“安全性好”要求保障舰船编队执行任务的能力；是对采购和补给方式提出要求。

图 1 保障目标与策略

基地化采购伴随补给是利用综合补给舰对舰船展开实时保障的一种方式。舰船可在不返回码头的情况下，由补给舰前往保障基地装载物资来完成舰船物资补给的需求。这种方式在极大程度上保证了舰船的任务执行时间，提高了舰船的任务执行能力。商业化采购靠港补给是以大中型港口码头和保障基地的陆岸保障设施对舰船实施靠港补给的方式，它受外界干扰作用小，补给装置和作业人员充足，适用于舰船大规模物资补给，能在短时间内完成大量物资的补充，同时能直接与商业化服务机构对接，降低了舰船物资保障成本。图2为两种方式的物资采购补给流程。

图 2 舰船物资采购补给方式

2 基于多目标规划的物资采购与调度

2.1 模型假设与符号设置

舰船保障物资调度属于典型的多目标规划问题，本文运用运筹学相关知识建立多目标规划数学模型。为了建模和求解方便，作如下假设：

1)物资种类包括淡水、主食、副食、果蔬、柴油、喷气燃料等6种，其中，主食、副食、果蔬为固体类物资，装卸速度相同，淡水、喷气燃料和柴油为液体类物资，装卸速度相同。

2)舰船编队所需补充物资的数量已知，舰船以匀速航行；

3)每个保障点派遣一艘商船给基地补货，六类物资可以混装于同一商船。

为建立多目标规划数学模型，需要对目标函数及约束条件中相关参数变量进行设置：V1m为物资装卸速度，m=1为固体物资装卸速度，m=2为液体物资装卸速度；V2为保障点i派出的商船速度；Li为保障点i到基地距离；Mj为基地所需的第j种物资的数量；P1ij为保障点i的j种物资的采购价格；P2ij为保障点i的j种物资的运输价格；Rij为保障点i的j种物资的库存；T1im为单次补给任务规定最长时间；T1i为保障点i到基地的运输时间；T为配货时间；Xij为决策变量，即保障点i供应的j种物资的数量，i=1,2,…,n分别代表n个保障网点，j=1,2,…,6分别代表6类物资。

2.2 多目标函数模型建立

2.2.1确定约束条件

1)配货量约束：保障点提供的物资总能满足补给需求

(1)

2)配货时间约束：物资运输时间不超过计划时间的190 h。

(2)

3)成本约束：每一次采购中的配送成本与采购成本之和不超过10万元

(3)

2.2.2确定目标函数为满足物资补给的目标及要求，根据三个目标的优先顺序依次排列，设置优先级。

(4)

(5)

(6)

根据公式(4)、(5)(6)得出目标函数如下：

(7)

根据式(1)、(2)(3)得出约束条件：

2.3 模型的求解及结果分析

利用Lingo软件，求出上述模型的满意解。模型求解流程见图3。

图 3 求解流程

编程运行Lingo程序后，求得物资采购方案(表1)。从表1可以看出，吉布提基地将提供40 t淡水资源和20 t果蔬，亚丁港将提供80 t淡水、10 t主食、8 t副食、8 t果蔬、2000 t柴油以及400 t喷气燃料用于舰船物资补给。虽然Lingo软件求解效率较高，但因舰船后期物资需求量为动态值，不便于利用Lingo反复求解，故将求解的采购方案作为舰船第一轮物资采购方案，后续物资采购调度方案则由仿真模型实时运算得出。

表1 物资采购方案

3 多智能体仿真

为验证上述多目标规划模型的求解结论并对后续补给方式进一步优化，本文采用多智能体仿真方法进一步优化保障方案。多智能体又称多Agent，最早出现在人工智能领域，主要用于解决大型复杂的现实问题，能够模拟感知、规划、推理等行为，具有自主性、交互性、主动性等特征。Anylogic多智能体仿真软件提供了丰富的智能体类型和代码控制能力，可以实现舰船编队物质采购供应保障的全域优化。

3.1 建立多智能体仿真模型

本文对两种保障方式进行仿真。方式一为基地化采购伴随补给方式，即保障基地根据物资库存情况，提前开展全域采购，由海外代理机构将各保障点物资运送到基地储存。舰船编队发出物资补给请求后，由补给舰前往装载，伴随补给。方式二为商业化采购靠港补给，即舰船编队在执行任务间隙自行前往保障点靠港进行补给，通过商业化采购方式采购所需物资。在Anylogic中建立上述两种保障方式的仿真模型，整个模型由main主智能体、舰船、保障基地、保障网点、组织流程等多个智能体构成。在main主智能体中导入GIS地图，设定舰船编队活动的海域范围，仿真模型如图4所示。

图 4 仿真模型

在图4中，补给舰智能体行为逻辑非常关键。补给舰一方面需要前往基地港口取货，另一方面需对其他舰船实施伴随补给。其行为逻辑如图5所示。

图 5 补给舰行为逻辑图

在图5中，当补给舰收到其他舰船发出的物资补给请求消息后，前往指定海域进行伴随补给，补给完成后，返回编队等待下次补给请求；若补给舰自身的物资不足以满足舰船编队物资需求时，补给舰向保障基地发出物资补给请求，基地根据物资库存情况制定采购方案，补给舰采用方式一实施保障。在执行任务间隙，舰船可以自由停靠不同的保障网点实施靠港补给(即方式二)，采用商业化采购以降低采购成本和运输时间。与多目标规划不同的是，基地在制定采购方案时，将根据物资价格、运输距离和到货时间等因素综合考虑，由保障基地智能体实时运算后动态确定物资采购方案。设置仿真模型运行周期为6个月，模型运行后可输出舰船物资库存状态、保障效率、保障时间以及保障点物资库存状态等。仿真运行结果如图6所示。

图 6 仿真运行结果

3.2 仿真结果统计分析

在保障方式一中，成本包括了物资采购费、运输费以及基地仓储费；在保障方式二中，成本包含物资采购费、港口停靠费，减少了基地化采购的商船运输费和临时仓储费，增加了舰船靠港补给费，用于码头租赁、垃圾和污水处理等。以上两种补给方式的费用统计见表2和表3。

表2 保障方式一费用统计 万元

表3 保障方式二费用统计 万元

从表2和表3可知，虽然保障方式二的补给次数多一次，舰船靠港补给也会产生一定的港口停泊费用，但是总费用是降低的，相比保障方式一减少了3513万元，成本降低25%。所以舰船编队在不执行任务时实施靠港补给更加经济。

通过仿真数据统计，还可以实时求出保障效率。保障效率是指单位时间内舰船物资补充量，它是舰船物资保障满足率和及时性的反映。根据仿真模型运行结果和数据统计，两种保障方式下的物资保障效率如图7所示。

图 7 两种保障方式的效率对比

从图7可知，舰船实行岸基靠港补给后，其各类物资保障效率均高于伴随补给保障效率。其中消耗量最大的柴油保障效率可提高98.05 t/h，很好地满足了舰船对物资需求量、及时性及成本的要求。

4 结论

本文通过多目标规划和多智能体仿真，研究了舰船海上物资保障的最佳采购备货方案及补给方案。通过引入正负偏差变量和优先因子，建立以满足需求、供应及时和成本最低为目标的多目标规划模型，并利用Lingo软件对模型进行求解，得到最优补给方案；同时，利用Anylogic建立多智能体协作仿真模型，验证了仿真模型的正确性。通过模拟仿真，可以实时了解舰船编队和各保障点的物资库存、采购费用、保障时间等动态情况。通过仿真运行结果分析“基地化采购伴随补给”和“商业化采购靠港补给”两种保障方式的统计数据可知：在6个月的任务周期内，后者较前者采购成本降低25.2%；在保障效率方面，除主食以外，后者其他各类物质补给效率明显高于前者，特别是消耗量最大的柴油一项高出98.05 t/h。因此，在非任务期间采用“商业化采购靠港补给”的保障方式更加高效和经济。本文提出的优化补给方案是在考虑物资数量、供应时间和采购成本等3个因素的基础上得出的结论，下一步可考虑委托代理采购等更多采购供应方式以进一步优化供应链。同时，还需要考虑供应链风险和安全因素，在多目标优化模型中增加安全有关的约束条件，对供应链绩效进行多因素综合评价，对仿真结果进行多尺度分析，以得到舰船海上后勤保障的综合最优保障方案。