武器装备体系多阶段鲁棒组合决策模型研究

The capstone planning of the Armament System of Systems（ASoS）is complex system engineering and the setting, development and acquisition of the ASoS project become to be planned by considering the whole benefit of ASoS rather than depend on the separate construction of each military unit. With the diversification of the national threats and military missions, the development of the armored system need to continuously satisfy various of capability requirements and the robust portfolio planning of the ASoS under the changing capability is of great significance. Based the planning-in-whole thoughts of technology pushing and requirement pulling, an integrated TPRP value model for armored system and system portfolio is built and the capstone planning problem of the ASoS development can be mapping as an armored system portfolio decision problem, which also bridges the two issues through the mapping model. Study on capability evolvement modeling technology is emphasized and a scenario tree for interval capability requirement is proposed to formulate a multi-stage robust stochastic programming model for ASoS portfolio decision. With regard to the exponential increasing size issue of the decision variables with their dimension, a VC-PSDE(Variables Clustering based Parallel Stochastic Differential Evolution) althgorithm is designed for armored system selection problem solving and supporting the capstone planning and decision directly and effectively.

武器装备的采办不再是依靠各军兵种自下而上的单独建设，需要充分考虑装备体系整体效益的组合规划。随着国家安全威胁日益复杂与多变，各类装备的发展需要持续满足动态变化的军事需求，实现动态需求背景下的武器装备体系鲁棒式组合规划意义重大。基于能力的武器装备体系整体规划思想，通过建立基于技术推动与需求牵引（TPRP）的武器系统与装备组合价值模型，将武器装备体系发展规划问题抽象为装备鲁棒组合决策模型，建立起武器装备体系发展规划与装备鲁棒组合决策的桥梁。重点突破区间型能力需求演化建模技术，构建面向区间型能力需求的（Scenario）树，建立武器装备组合的多阶段鲁棒随机规划模型。针对决策变量的维数随场景分枝增加呈指数规模增大的问题，提出基于变量分簇的并行随机差分进化算法，求解得到装备型号选择方案，直接有效地支撑了武器装备顶层规划及决策过程。

本课题针对“国家安全威胁日益复杂与多变，各类装备的发展需要持续满足动态变化的军事需求”这一现实背景，研究了能力需求动态演化背景下的武器装备体系鲁棒式组合规划的一整套流程、方法与模型。整个项目按照“装备组合价值建模——能力演化模型——多阶段鲁棒规划模型——大规模求解算法”的研究思路和过程完成研究计划。.具体研究工作可以概述为：（1）提出了技术推动-需求牵引（TPRP）模型，清晰地为武器系统组合选择提供了一套合理、全面的做法，以价值为导向对武器装备组合进行评估，突破了传统的基于性能、指标的评估方法无法满足决策者偏好的制约。（2）研究了基于场景树的能力需求演化模型，非常适合描述能力需求的不确定演化轨迹，能够完美满足以下能力需求演化机制：1）近期能力需求较为明确，对远期的的能力需求较为模糊，且随时期的推移，不断清晰认识能力需求；2）多阶段能力需求之间存在单向和树形的影响传递关系，从而，提供了规范化、标准化描述能力需求可能演化路径的工具。（3）研究了离散能力和区间能力演化下的多阶段鲁棒规划模型，可以针对能力需求演化多场景下，分别构建两种条件下（所有场景的能力差距均值最小；尽可能满足较为极端场景的能力需求）下的多阶段鲁棒规划模型，从而保证装备组合发展具有更大的鲁棒性。（4）针对变量维数和解空间规模均随着Scenario树分枝数量增加出现组合爆炸的问题，研究了三种有效算法，可以满足单目标于多目标情形下的大规模求解需求。.本课题研究具有重要科学意义：从运筹学的角度，研究了定量的、系统的、面向能力需求的武器装备体系发展组合优化模型和方法，可以辅助决策者能够从庞大的武器装备备选库中选择合适的武器装备，从而支持构建和发展具有鲁棒性和适应性的武器装备体系，达到持续满足未来多样化的使命任务和不断演化的能力需求的目标。.本项目资助研究共出版专著2部，发表论文27篇，其中SCI检索14篇，EI检索12篇；共产生专利3项，软件著作权3项，国家二等奖1项；共培养毕业博士研究生12人，硕士研究生11人；组织学术会议2次，参加国内外学术会议7次。研究成果成功用于解决装备体系能力评估与发展规划论证、某航天系统工程风险分析与评估等军事领域问题，获军队科技进步二等奖1项，总装备部咨询建议报告1份，取得了重要的军事效益。

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