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龙图腾网恭喜中国人民解放军海军航空大学申请的专利基于双层迭代的DP-ASRS模型求解方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115983537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210753566.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于双层迭代的DP-ASRS模型求解方法和装置是由苏析超;张勇;李常久;万兵;毛德军;王鑫;肖楚琬;刘嘉;郭放设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层迭代的DP-ASRS模型求解方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基于双层迭代的DP‑ASRS模型求解方法和装置，方法包括获取当前的任务飞行计划参数和检修任务参数；调用构建的DP‑ASRS动态模型；根据任务飞行计划参数和检修任务参数，利用双层迭代优化法对DP‑ASRS动态模型进行优化求解，输出当前的一体化调度方案；一体化调度方案用于进行分布式平台飞行与检修一体化调度。其中，DP‑ASRS动态模型的目标函数包括：分布式平台任务综合效能优化目标函数和单平台效能优化目标函数，DP‑ASRS动态模型的约束条件包括分布式平台舰载机机群分配约束、飞行时序规划约束、检修调度约束和分布式维修任务平台转移约束。达到了更有效实现分布式平台飞行与检修一体化调度的目的。

本发明授权基于双层迭代的DP-ASRS模型求解方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双层迭代的DP-ASRS模型求解方法，其特征在于，包括步骤：获取当前的任务飞行计划参数和检修任务参数；所述任务飞行计划参数包括任务波次数、分布式平台数量、平台搭载舰载机数量、循环作业连续轮转波次数量、循环出动分波编组数量、单波次所需舰载机数量、飞行周期时长、甲板作业周期时长、单波次甲板勤务保障时长、平台影响权重和效能评价指标影响权重，所述检修任务参数包括检修技能数量、平台检修人员数量和检修模式；调用构建的DP-ASRS动态模型；所述DP-ASRS动态模型的目标函数包括：分布式平台任务综合效能优化目标函数和单平台效能优化目标函数，所述DP-ASRS动态模型的约束条件包括分布式平台舰载机机群分配约束、飞行时序规划约束、检修调度约束和分布式维修任务平台转移约束；根据所述任务飞行计划参数和检修任务参数，利用双层迭代优化法对所述DP-ASRS动态模型进行优化求解，输出当前的一体化调度方案；所述一体化调度方案用于进行分布式平台飞行与检修一体化调度；其中：所述DP-ASRS动态模型为： 所述分布式平台任务综合效能优化目标函数为maxF： 其中，fp表示第p个平台的效能评价值，vp表示第p个平台的影响权重，P表示分布式平台数量；所述单平台效能优化目标函数为maxfp： 其中，γ1、γ2和γ3表示三个层面的效能指标影响权重，WRp表示第p个平台的任务波次完成率，MRp表示第p个平台的检修负载分散度，CRp表示第p个平台的波次轮转连续度；约束6至7为所述分布式平台舰载机机群分配约束，约束8至12为所述飞行时序规划约束，约束13至17为所述检修调度约束，约束19至20为所述分布式维修任务平台转移约束；所述任务波次完成率为： 其中，为任务完备波次变量，当且仅当时，表示第w波次为任务完备波次；否则表示第w波次为缺编波次，Ip表示第p个平台搭载舰载机集合，Nd表示平台单波次飞行任务所需舰载机数量，Wp表示第p个平台任务出动波次集合，Nwp表示第p个平台的任务出动波次数量，所述检修负载分散度为：maxMRp＝stdRtp其中，std·为标准差计算函数，Rtp表示第p个平台舰载机进入检修时刻集合；所述波次轮转连续度为： 其中，为连续轮转波次变量，当且仅当成立时，表示第i架舰架载机在[w,w+Ngp·Ncp-1]波次区间内完成连续轮转，否则表示在[w,w+Ngp·Ncp-1]波次区间内未完成连续轮转；Ip表示第p个平台搭载舰载机集合，Ndp表示第p个平台单波次飞行任务所需舰载机数量，Wp表示第p个平台任务出动波次集合表示，Nwp表示第p个平台的任务出动波次数量，P表示分布式平台数量，Ncp表示第p个平台循环作业连续轮转波次数量，Ngp表示第p个平台循环出动分波编组数量；其中，利用双层迭代优化法对所述DP-ASRS动态模型进行优化求解的过程，包括：执行上层优化处理的操作；所述上层优化处理包括：输入舰载机机群飞行状态属性，初始化上层种群后执行分布式平台机群分配解码操作，向下层优化处理输出分布式平台机群分配结果；输入所述下层优化处理输出的各平台飞行计划与效能最优结果，计算上层种群适应度函数值；其中，上层种群适应度函数为分布式平台任务综合效能优化目标F；执行上层种群遗传进化操作；子代种群执行分布式平台机群分配解码操作，向所述下层优化处理输出分布式平台机群分配结果；重复所述输入所述下层优化处理输出的各平台飞行计划与效能最优结果，计算上层种群适应度函数值的步骤至所述子代种群执行分布式平台机群分配解码操作，向所述下层优化处理输出分布式平台机群分配结果的步骤，直至满足迭代结束条件；输出最优个体分配结果及对应各平台飞行计划与效能最优结果；执行下层优化处理的操作；所述下层优化处理包括：输入所述上层优化处理的分布式平台机群分配结果，初始化下层种群；对种群每个个体进行解码，直至完成所有任务波次；计算个体解码生成方案的适应度函数值；其中，下层适应度函数为单平台效能优化目标fp；执行下层种群遗传进化操作；重复所述对种群每个个体进行解码，直至完成所有任务波次的步骤至所述执行下层种群遗传进化操作的步骤，直至满足迭代结束条件；向所述上层优化处理输出各平台飞行计划与效能最优结果。

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