中国指挥与控制学会会刊 
装备维修任务分配是装备维修保障的核心环节,直接影响作战装备的可用性与部队战斗力。随着战争形态的演变和装备复杂性的提升,装备维修涉及的装备种类型号多、任务样式多、部署点位多、资源种类多,保障的难度和复杂性空前增大。目前,我军装备维修任务分配主要依靠人工完成,高度依赖装备指挥员的能力素质,难以适应维修任务规模和复杂程度日益增加的现状,容易引发维修效率低、跟不上战场形势变化和保障节奏等问题。因此,本文研究装备维修任务分配方法,旨在为装备维修任务分配提供理论支撑与方法参考。
1 装备维修任务分配概念界定及流程
装备维修任务分配是根据预测的维修保障需求,对维修任务进行合理分配的过程,其是装备维修保障系统计划功能的重要组成部分[1]。装备维修任务分配是指在满足任务优先级分配、力量负载平衡的条件下,在任务分解的基础上,将有限的维修保障力量分配给不同的维修任务的活动,以实现整体保障效益最优。这一过程涉及多个复杂因素:从任务维度看,要将维修任务按照装备种类、损伤程度、作战效能等条件进行分解,并根据任务优先级进行排序;从力量维度看,要将分解排序后的维修任务对照维修保障力量的层级、能力进行匹配,在确保维修保障力量负载平衡的前提下,完成装备维修任务。
装备维修任务分配流程主要由维修任务分解、维修保障力量匹配两个部分组成,分配过程中需将维修任务优先级、维修保障力量负载平衡作为约束条件。根据作战阶段的变化,装备维修任务分配可分为两个阶段,即战前的静态维修任务分配阶段和战中的动态分配阶段,其分配流程如图1所示。
2 装备维修任务分配局限性及改进方法
当前,装备维修任务分配研究尚属起步阶段,装备维修任务分配方法仍处于机械化、信息化、智能化混合发展阶段,研究多局限在单一阶段的维修任务分配,缺乏对全局不同阶段的研究,与满足未来智能化条件下装备维修保障的需求相比差距很大。
2.1 维修任务静态分配研究局限性
装备维修任务静态分配聚焦于在作战开始前,基于装备损伤数据、维修资源分布及时间约束等固定参数,通过数学模型预先确定维修任务与力量的匹配方案。
维修任务静态分配的相关研究虽能减少主观性的影响,结合装备重要度、维修时间等约束条件优化分配模型[2],但其局限性总结如下:(1)静态依赖性:使用的霍尔三维结构模型及模糊综合评判法多依赖于历史数据及装备指挥员的经验,难以适应战场突发任务的需求;(2)目标简化:常以时间或单一资源为约束,忽略多目标的协同优化。
2.2 维修任务动态分配研究局限性
维修任务动态分配的相关研究虽能解决单一约束条件下维修力量动态平衡问题,适用于复杂任务阶段的力量匹配[5]。但其局限性在于:(1)维修保障力量之间协同粒度失衡:固定编组模式难以兼顾装备维修任务分配的宏观统筹与微观灵活调整,易导致任务重叠或维修资源闲置;(2)动态适配性不足:研究忽略任务持续过程中新增维修任务、敌方干扰等动态变化,无法应对多任务并发或维修单元受损问题,容易导致局部维修单元过载;(3)数据驱动薄弱:依赖预设算法而非动态调整,脱离实际作战背景与战场环境,维修单元无法根据负载指标进行动态调整。
2.3 装备维修任务分配改进方向
装备维修任务静态分配改进方向如下:(1)动态优先级模型:引入强化学习算法,结合实时战场数据动态调整维修任务优先级;(2)多目标决策框架:平衡任务紧急度、维修资源可用性及装备修复价值。
结合上述研究方法存在的局限性及改进方向,本文提出基于改进差分进化算法的静态分配模型及改进合同网协议的动态分配模型,如图2所示。
3 改进差分进化算法的静态分配模型研究
传统的差分进化算法主要步骤包括初始化、变异、交叉、选择和迭代,输出的结果难以满足复杂多变的战场要求,这要求改进差分进化算法,在其原有的步骤中加入自适应机制、约束处理、编码策略优化等[10]。算法层面,传统差分进化算法的随机变异在维修保障这种高维度离散问题上效率太低,而改进差分进化算法通过权重引导变异方向,本质上是用领域知识缩小了搜索空间;军事层面,结合实际作战背景,在变异、交叉过程中考虑维修任务的优先级和维修保障力量的负载平衡,符合装备维修保障任务分配的逻辑。
3.1 静态分配模型描述
在战场环境下,装备维修任务静态分配的核心问题是将已知的、预测的或预选规划的维修任务(如战前预测的战损装备等),在满足多种复杂约束的前提下,高效合理地分配给可用的维修保障力量(如维修分队、修理所、基地级修理厂等),以达成整体保障效益最优[11]。
3.1.1 实际问题映射
(1)任务维度
① 地理位置:作战单元部署点、受损装备所在的具体位置。
② 装备类型与损伤等级:决定所需的维修技能等级、工时消耗、备件需求。
③ 任务优先级:基于装备的作战效能影响(如主战装备的维修优先级高于辅助装备)、任务紧急度(如是否影响当前关键作战行动)、时间窗口要求(如必须在下一波次进攻前完成修复)。
(2)力量维度
① 地理位置:部队级维修单元的位置及基地级维修单元的位置。
② 能力范围:所能维修的装备类型和最高损伤等级(如部队级维修保障力量只能维修轻损装甲装备)。
③ 最大工时容量:单位时间内可承担的总维修工时上限,反映其人员、设备等综合资源限制。
(3)核心约束
① 能力匹配约束:分配给维修单元的任务必须在其维修技能范围内。
② 力量负载平衡约束:分配给维修单元的所有任务的总工时不能超过其最大工时容量。理想情况下,各单元负载应相对均衡,避免维修单元中部分过载而部分闲置。
③ 任务优先级约束:高优先级任务应优先得到分配,并尽可能满足其时间窗口要求。
3.1.2 静态分配的优化目标
(1)最小化总任务完成时间:所有维修任务完成的最晚时间点。
(2)最大化高优先级任务完成率/最小化其延误:确保关键装备尽快恢复战斗力。
(3)最大化维修力量负载均衡度:使各维修单元资源利用率尽可能均衡,提高系统鲁棒性和响应能力。
3.2 静态分配模型求解流程
在装备维修任务静态分配过程中,改进差分进化算法通过模拟生物进化机制,结合战场实际需求,动态优化任务分配方案,其核心流程如图3所示。
3.2.1 战场环境初始化
(1)维修任务与维修单元数据加载。① 任务清单:接收实时战场损伤报告,提取待修装备信息,包括受损装备类型、损伤等级、对作战效能影响,并按战场规则赋予优先级权重。② 维修单元配置:获取可用维修单元信息,包括地理位置、最大工时容量。
(2)生成初始任务序列。① 种群个体:随机生成多个维修任务处理顺序方案。② 贪心分配规则:对每个任务序列,按顺序将任务分配给当前负载最低且未超容的维修单元,确保初始方案合理。
3.2.2 种群进化迭代
(1)变异操作:引入负载平衡导向。① 生成变异个体:将这三个个体的任务序列混合,形成新序列。例如,从最优解中截取指挥车优先处理的片段,从负载均衡个体中截取任务分散分配的片段,组合成新方案。② 动态调整变异强度:战役初期采用高变异率以广泛探索解空间;后期逐步降低,聚焦局部优化[8]。
(2)交叉操作:保留最优先级分配。① 任务序列交换:随机选取两个父代个体的任务序列片段进行交换。② 单元重新分配:对交叉后的新序列,重新按贪心规则分配维修单元,避免超容。
(3)选择操作:计算每个个体的适应度,综合负载平衡度与优先级完成率,保留适应度最高的群体直接进入下一代,其余通过竞争筛选。
3.2.3 局部精细优化
(1)任务迁移策略:扫描高负载单元,随机选择其部分任务,尝试迁移至低负载单元。
(2)任务顺序调整:在同一维修单元内,交换任务执行顺序,优先处理高优先级任务。
3.2.4 动态输出与战场适配
(1)生成最优分配方案:输出各维修单元的任务列表、负载状态及完成时间预测。
(2)战场规则校验。① 地理约束:确保维修单元与任务点距离在机动范围内。② 时间敏感性:验证高优先级任务是否在作战窗口期内完成。
(3)实时反馈与调整:将任务分配方案导入战场管理系统,同步至各维修单元终端;作战阶段变化(如转入防御),触发优先级权重更新,重新迭代优化。
4 改进合同网协议的动态分配模型研究
4.1 动态分配模型描述
战场环境瞬息万变,装备维修任务分配必须能实时响应动态事件。动态分配模型的核心是处理作战中突发或变化的维修需求与资源状态,快速有效地调整原有的静态分配方案或直接分配新任务,确保装备保障行动不中断、不失衡。
在基于合同网模型的维修任务分配过程中,必须有且仅有一个招标Agent进行维修任务招标信息发布。常见的合同网招标Agent选择通常是人为指定优先级序列,本文提出基于通信组网跳数和节点度的招标Agent选择策略。
在选择招标Agent节点时,应优先考虑与失效节点邻近且度数较大的节点,因为邻近节点与失效节点的空间位置较近,取代损毁节点任务目标的收益与损毁节点相近,度数较大的节点充当招标Agent时,可以有效降低分配过程中的通信代价,提高算法效率。
4.1.1 实际问题映射
(1)维修保障力量受损:维修单元因敌袭、故障或事故突然失效(如维修车辆被摧毁、关键设备损坏、人员伤亡),导致其已承接但未完成的任务中断,需立即将这些任务重新分配给其他可用单元。
(2)维修任务优先级变更:战场态势突变导致装备重要性变化(如某区域成为主攻方向,该区域受损装备优先级提升;或某次要方向装备优先级下降),需动态调整任务队列顺序或重新分配资源以保障新优先级。
(3)新增维修任务:战斗中实时产生的新增战损装备,带来全新的、未规划的维修任务,需将其快速纳入分配体系。
(4)维修单元状态变化:除完全失效外,还包括单元完成任务并释放资源、单元获得增援和负载能力提升、单元因交通等原因移动变慢而影响其可用时间等。
4.1.2 动态分配的核心要求
(1)实时性: 响应速度至关重要,决策必须在可接受的短时间窗口内完成,不能影响战场节奏。
(2)分布式/局部性:集中式优化在动态环境下运算代价大、通信依赖强,易成瓶颈,需赋予维修单元自主决策能力,能基于局部信息和简单规则快速反应。
(3)稳定性与扰动最小化:动态调整应尽量减少对正在执行任务的干扰(避免频繁“抢任务”或大规模任务重新分配),优先处理最紧急的变化(如力量失效、高优先级变更)。
4.2 动态分配模型求解流程
4.2.1 动态维修任务检测与分解
(1)事件类型识别。① 维修保障力量受损:维修单元遭敌方打击、通信中断或设备故障,无法继续执行任务。② 维修等级变更:战场态势变化导致装备优先级调整。③ 维修任务变更:新增损伤装备、任务参数变化。
(2)维修优先级排序。① 一级维修:维修保障力量受损、高优先级任务中断。② 二级维修:维修等级提升、新增高优先级任务。③ 三级维修:低优先任务变更、资源轻微超载。
4.2.2 维修任务重发布与智能招标
(1)维修任务信息动态更新。① 维修保障力量受损:挂起失效单元的所有任务,标注“待迁移”状态,按原优先级排序重新发布招标。② 维修等级变更处理:更新任务属性中的优先级权重,并广播至所有维修单元。③ 维修任务变更处理:新增任务直接发布招标,修改任务参数后重新招标。
(2)投标代价动态计算。① 负载率:维修单元当前负载/最大容量。② 优先级:任务优先级越高,代价项越小。③ 技能匹配度:维修单元技能与任务需求匹配程度。④ 距离惩罚:维修单元与任务点的距离超出阈值时增加惩罚系数。
4.2.3 战场动态场景动态分配
(1)维修保障力量受损应对方法。① 维修任务迁移策略:高优先级任务优先迁移,从失效维修单元的任务池中,按优先级排序选择维修任务重新分配。② 任务迁移目标选择:筛选满足维修需求、距离约束的维修单元,选择代价最低者中标。
(2)维修等级变更应对方法。① 维修任务抢占机制:若某维修任务优先级提升,但当前执行单元负载已满,允许抢占低优先级维修任务资源。② 被抢占维修任务补偿:被中断维修任务重新招标,并在新投标中提升其优先级,避免无限延迟。
(3)维修任务变更应对方法。① 新增维修任务分配:直接发布招标,由可用单元按代价计算投标。② 维修任务参数变更:若维修任务耗时延长导致原分配维修单元超容,重新招标或拆分任务。
4.2.4 协同执行与实时监控
(1)多维修单元协同与维修资源同步。① 维修任务拆分与协作:复杂维修任务拆分为子任务,分配至不同维修单元并行处理。② 维修数据实时同步:维修任务进度、维修单元负载状态通过战场物联网实时回传指挥中心,确保全局信息透明。
(2)动态反馈与调整。① 异常检测:监控任务执行进度,若实际耗时超预估,触发局部任务动态分配。② 资源弹性伸缩:对持续高负载单元,建议指挥机构增派维修保障力量。
4.2.5 效能评估与规则迭代
(1)关键指标分析。① 高优先级维修任务完成率。② 负载均衡度:计算所有单元负载标准差,衡量资源利用率。③ 任务动态分配响应时间:从维修事件触发到生成新方案的平均耗时。
(2)维修规则动态优化。① 参数自适应调整:根据历史数据优化代价公式权重。② 人机协同干预:允许装备指挥员手动修正算法建议。
5 结束语
装备维修任务分配属于典型的大规模、多约束、多目标优化与复杂决策问题。本文在对装备维修任务分配概念、流程进行界定的基础上,综述维修任务分配、维修保障力量匹配的研究现状及两类代表性求解方法,基于装备保障效益开展装备维修任务分配,兼顾战前静态分配与战中动态分配、局部与全局效益,探索战场环境和态势变化条件下的装备维修任务分配优化模型及求解方法。下一步,应从实战需求出发,拓展知识图谱、大模型、云计算等智能优化技术的应用,构建新型装备维修任务分配模型和求解方法。