《表2 改进的差分进化算法与cplexmilp求解结果对比》

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《基于整数线性规划方法的舰载机航空保障资源优化调度》

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将上述想定的舰载机航空保障流程结构、舰载机机群的数量和起飞顺序，以及保障小组的保障能力作为初始输入数据，将12个保障任务分别编号A～L，则根据保障流程结构即可得到T，Pj和Fj的输入值；根据保障小组的数量和保障能力，可以得到R和的输入值；根据舰载机起飞顺序，可以得到Oi的输入值。本文算法在Matlab2014（a）中编程实现，设定差分进化算法的参数为:缩放因子F=0.5，交叉概率CR=0.9，种群规模NP=100，最大迭代次数Gmax=400，在每种场景下对改进的差分进化算法进行20次计算，取20次计算结果的平均值，并记录IDELS迭代400代所需的平均时间；cplexmilp的算法运行时间设置为与改进的差分进化算法相同，其余参数采用cplexmilp的默认值。得到不同算法计算出的保障一波次所需时间以及算法运行时间如表2所示。表中第1列表示5种不同场景下的舰载机数量，第2列表示IDELS迭代400代所需的平均时间，也即cplexmilp的运行时间，第3列和第4列分别表示IDELS和cplexmilp的计算结果。由于2种计算方法的运行时间相同，根据表2中的计算结果，2种计算方法的计算精度和收敛速度各有优劣，在设定的5种场景下，cplexmilp的计算结果比IDELS的计算结果优，但随着出动舰载机规模的增大，计算结果间的差别在逐渐缩小，这是因为IDELS求解的收敛速度虽受问题规模影响较小，但是易陷入局部最优，而cplexmilp求解的收敛速度受问题规模影响较大。因此，如果需要在较短时间内得到可以接受的较优资源调度方案，可以选择IDELS进行求解；如果要求得到尽可能好的资源调度方案，可以选择cplexmilp进行求解。