本发明涉及飞机作业流程中的飞机出动回收协同调度领域，具体涉及一种飞机海上平台出动回收协同调度方法。
背景技术：
1、航母以其灵活的机动性和强大的作战能力日益成为不可忽视的海上力量。作为航母的核心装备，飞机在航母作战中承担着至关重要的角色，是航母作战能力的主要体现。而飞机作战能力一方面受限于其自身作战性能，另一方面受限于飞机的出动回收能力。航母甲板飞机数量的提升和无人机上舰对飞机自动化出动回收提出了新的要求。在该问题中，飞机出动作业和回收作业同时在甲板进行。在一定程度上，飞机作战性能相对固定。同时，无人机逐渐进入航母飞机编队。因此，本发明致力于分析优化飞机的起降能力、增强其自动化能力，从而提高航母的整体作战能力。本发明还为将无人机无缝集成到航母作业中奠定基础。
2、当前，航母上的飞机通常采用波次出动的形式进行出动和回收，该模式下不同波次的飞机通常以一定的周期执行飞行前准备作业、出动离场、空中任务和着舰回收作业，其流程如图1所示。该种出动模式下飞机出动任务场景和回收任务场景相对独立，不存在相互之间的耦合。但是，波次出动模式存在一个重大的缺陷，其不能确保任务空域执行任务飞机的持续性，即不能保证任意时刻任务空域都有执行任务的飞机。而对于飞机出动回收调度方面的研究，现有文献主要针对飞机出动离场调度和飞机回收着舰调度两个方面分别进行研究。
3、当前飞机出动离场作业流程如图2所示，主要包括下述五个阶段：（1）飞机发动机暖机：飞机在开始出动离场作业前，需要进行发动机暖机和自检作业，确认发动机各项指标符合离场要求；（2）从停机位滑行到起飞准备位：该阶段首先为待出动飞机分配弹射器，随后沿着可行路径滑行至对应的起飞准备位；（3）起飞准备位滑行到起飞位：当前序飞机离场，且偏流板完成冷却并放下后，该飞机开始滑行至起飞位；（4）起飞位准备：主要包括开机前检查；工作人员应检查飞机当前的燃油量，并校准弹射器以便发射。飞行员还应检查飞机的状态，以确保飞机已做好飞行准备；（5）弹射起飞：一旦弹射器上的准备工作完成，并且环境也符合相关安全标准，弹射器就会被触发，牵引杆开始拖动前起落架和飞机向前达并到起飞速度。
4、在飞机出动离场调度问题中，每一待出动的飞机均需要完成上述五个阶段的作业，在任一作业阶段有数个不同的工位可以进行该阶段作业。该特点使得飞机出动离场作业调度问题具有混合流水车间调度问题特性。
5、飞机完成作战任务后，返航着舰，着舰过程根据飞机距离航母的距离，着舰流程可以划分为返航、马歇尔栈等待、进近和着舰四个阶段，如图3所示。
6、飞机着舰调度问题的核心是排序问题，其排序过程发生在马歇尔栈等待阶段，待回收飞机在该阶段建立不同高度的等待航线，等待航线的建立过程也是飞机着舰排序的过程，位于低高度等待航线上的飞机优先着舰，着舰顺序由低到高。飞机触舰后经拦阻索减速，随后滑行/牵引到位于甲板右舷的停机位进行机务勤务保障作业。
7、上述过程可以简化为回收排序、触舰挂索、滑行/牵引至停机位三个过程：（1）回收排序：空中马歇尔栈排序，低空等待航线的飞机优先着舰；（2）触舰挂索：飞机挂索，并降速到停止，随后拦阻索脱钩；（3）滑行/牵引至停机位：滑行至位于舰艏、舰中的停机位。
8、飞机出动任务和回收任务协同进行是一项重要的任务场景，在作战运用中通常能够起到关键作用。目前还没有针对飞机出动回收协同作业调度（csp-lro）进行研究的文献。
技术实现思路
1、本发明为了解决背景技术中的问题，提供一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，同时考虑出动调度问题和回收调度，得出飞机出动回收最小化延误时间，从而得出各飞机出动离场时间及顺序、回收时间及顺序。
2、本发明的技术解决方案是：
3、一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、1】基于飞机的出动和回收流程，建立涉及m架待出动飞机与n架待回收飞机的出动回收协同数学模型，将飞机出动回收协同数学模型转变为含约束条件的目标优化问题，建立基于最小化出动回收延误时间的目标优化函数；
5、2】采用多种群自适应差分进化算法对目标优化函数进行优化求解，得到最优解；
6、3】根据最优解，得出飞机出动回收最小化延误时间，从而计算出各飞机出动离场时间及顺序、回收时间及顺序。
7、优选的，步骤1】中的目标优化函数为，
8、其中，、分别为出动飞机各编组出动任务加权延迟时间和、飞机加权着舰延误时间和，、分别为、对应的权重。
9、优选的，，；
10、，；
11、表示第个出动飞机编队集合，满足，为出动飞机编队数量；
12、为编队的相对权重，代表待出动飞机的优先权重；
13、i表示出动或回收飞机编号索引，；
14、表示飞机i第j阶段工序完成时间；
15、为编队的预计出发时间；
16、j=7表示起飞位准备阶段；
17、，待出动飞机集合，i为飞机编号索引；
18、，待回收飞机集合；
19、为回收飞机权重，可以一定程度上决定飞机在着舰序列中的位置；
20、为回收飞机的预计到达时刻；
21、j=1表示回收排序阶段。
22、优选的，，、、依次为战损程度、剩余油量和后续任务参与期望三个指标决定优先级的权重，满足；
23、飞机i的战损优先级，，为飞机允许的最大战损程度，为飞机i的战损程度；
24、飞机i的剩余油量优先级，，表示回收起始时刻飞机剩余油量，表示维持飞机飞行的安全油量，表示飞机着舰时能够允许的最大携带油量，表示飞机进近回收过程的油量消耗；
25、调度人员期望飞机i参加后续任务可能性优先级，，为调度人员期望飞机i参加后续作战任务的可能性，、分别为飞机参与后续任务可能性的最小取值和最大取值，因而有取值范围为。
26、优选的，步骤2】具体包括以下步骤：
27、2.1】对飞机出动弹射器编号、起飞顺序、回收顺序进行一维编码；
28、2.2】设定多种群自适应差分进化算法的参数，包括种群数量nk、种群规模np、变异因子f、交叉概率cr、个体维度d、决策空间上下界ub和lb、终止条件、飞机在甲板上的滑行和牵引速度，牵引车与飞机连接的准备时间；
29、2.3】针对nk个种群分别生成种群规模数量的个体，以初始化各个种群；
30、2.4】计算各个种群中每个个体的目标函数值：
31、2.5】计算每个种群的种群多样性、各个种群的变异因子f和交叉概率cr；
32、2.6】以随机顺序更新nk个种群中的个体，随着种群的逐步更新，更新当前迭代中已经更新种群的全局最优解；
33、2.7】按照种群更新顺序，在每个种群中进行变异、交叉、个体异常值处理、选择操作；
34、2.8】每隔一定的迭代次数，从步骤2.6】得到的全局最优解所在的种群之外的其他种群中随机选取一个种群中的随机一个个体，将该个体移动到全局最优解所在的种群中；
35、2.9】判断全局最优解未更新次数是否达到最大迭代次数阈值，若达到，执行2.10】，未达到，执行2.11】；
36、2.10】在所有种群中进行全局交叉，执行2.11】；
37、2.11】判断是否达到最大cpu计算时间，是则输出全局最优解，否则返回执行2.4】。
38、优选的，2.1】中对飞机弹射器编号、起飞顺序、回收顺序进行一维编码的具体过程是：
39、采用基于实数的编码方式，编码包括m架待出动飞机的编码部分和n架待回收飞机的编码部分，待出动飞机的编码部分包括整数部分和小数部分，整数部分表示该飞机出动时分配的弹射器编号，小数部分表述待出动飞机优先级；待回收飞机的编码部分包括整数部分0和小数部分，小数部分表述待回收飞机优先级；待出动飞机的编码的小数部分和待回收飞机的编码的小数部分数值越小优先级越高。
40、优选的，步骤2.7】中，在每个种群中进行变异的具体过程是：对每个个体，随机选择两个不同的个体、，随后，结合全局最优解，变异向量可以通过下式计算，
41、 ；
42、在每个种群中进行交叉操作的具体过程是：对每个个体和变异向量，按照交叉概率cr进行交叉操作，生成向量，对每个维度，更新方式如下，
43、 ，
44、其中，为随机选定的一个维度；
45、在每个种群中进行个体异常值处理操作的具体过程是：对每个向量，检查其是否超出决策空间的边界，如果是，将超出边界的分量设置为边界值；
46、在每个种群中进行选择操作的具体过程是：对每个个体和向量，根据目标函数值的大小进行最优选择，即，
47、 。
48、优选的，回收排序、触舰挂索、滑行/牵引至停机位三个阶段，记为；
49、出动离场作业流程的发动机暖机、滑行至起飞准备位、起飞准备位滑行至起飞位、起飞位准备以及弹射起飞五个阶段，分别记为。
50、优选的，步骤1】中的约束条件包括作业流程约束、作业-工位匹配约束、衔接约束、空间约束、回收飞机着舰条件约束、决策变量约束中的至少一种。
51、本发明的优点：
52、本发明通过整合出动调度问题模型和回收调度问题模型，将这一该问题建模为一个协同调度问题。针对问题建立了严格的数学模型，并介绍了一种针对该问题量身定制的高效多种群自适应差分进化算法mpsade。基于真实世界的实例，评估了所提出的多种群自适应差分进化算法mpsade的性能，并比较了出动回收协同作业模式和现有作业模式。结果肯定了本研究所有的三个明显优势：
53、1.以前的文献主要集中在单独研究飞机出动离场调度问题或者飞机着舰调度问题上。然而，本发明首次尝试同时解决这两个问题，由此产生的融合调度问题被建模为协同调度问题。
54、2.实验结果表明：（i）所建立的模型很好地刻画了飞机出动与回收协同调度问题；（ii）结果符合所有规定的约束条件和现实世界的要求；（iii）所提出的mpsade算法在求解精度和鲁棒性方面优于几种对比算法。这些发现证实了所提出的算法对csp-lro的有效性、适用性和高效性。
55、3.通过对现有飞机作业模式的比较分析，包括先回收后出动模式（rf）和先出动后回收模式（lf），揭示了出动回收协同作业模式（clr）在本发明提出的性能指标方面的明显优势。具体而言，在相同的任务中，clr模式下的总时间消耗更小，并且该模式对应的目标函数指标明显小于从其他两种模式（lf和rf）获得的目标函数指标。
1.一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，步骤1】中的目标优化函数为，
3.根据权利要求2所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，
5.根据权利要求1-4任一所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，2.1】中对飞机弹射器编号、起飞顺序、回收顺序进行一维编码的具体过程是：
7.根据权利要求5所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，步骤2.7】中，在每个种群中进行变异的具体过程是：对每个个体，随机选择两个不同的个体、，随后，结合全局最优解，变异向量可以通过下式计算，
8.根据权利要求5所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，回收排序、触舰挂索、滑行/牵引至停机位三个阶段，记为；
9.根据权利要求1-4任一所述的一种飞机海上平台出动回收协同调度方法，其特征在于，步骤1】中的约束条件包括作业流程约束、作业-工位匹配约束、衔接约束、空间约束、回收飞机着舰条件约束、决策变量约束中的至少一种。
