复杂系统维修资源优化的智能化无疑是当前和今后非常有潜力的发展方向,对提升维修资源配置的最终效果具有不可估量的作用。装备维修备件作为一种重要的维修资源,它不仅影响着装备修复的及时性,而且也是影响装备维修保障效能和保障费用的重要因素。维修备件的库存管理成为装备维修保障工作中经费投入最大的方面之一。因此,针对多品种备品备件的库存决策优化模型与算法的研究具有重要的意义。本文根据装备保障实践,研究了装备维修保障库存决策优化问题,具体研究内容如下:1)为了有效解决车辆装备的维修备件消耗规律不确定、管理费用过高、库存控制不合理等问题,构建了面向动用计划的车辆装备维修备件库存优化模型。首先,分析动用计划期内车辆装备的定时定程维修和自然随机故障维修两种维修方式下的备件消耗特点,并以此建立车辆装备的备件消耗量模型。然后,考虑备件的补货成本、存储成本、空间约束、重量约束以及满足率约束,以此构建定期检查策略下多品种备件联合补货库存优化模型。对模型结构进行详细的分析,确定决策变量的界限,显著减小算法的搜索空间,并以此设计了一种改进的遗传算法求解模型。仿真结果表明,维修备件消耗量与动用计划有着密切的关系,所求解的库存决策方案不仅可以避免库存积压或严重缺货等不良现象发生,而且有效降低了备件的库存成本。2)为了有效解决仓库位置与需求点不适应、供应量与实际需求量不协调等问题,提出了一种基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化方法。首先,考虑由m种装备维修备件、1个基地仓库、n个候选的基层仓库和q个维修活动需求点组成的分布式库存系统,采用同步补货与配送订单策略建立仓库选址-库存联合优化模型。然后,根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进了传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计了一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略用于搜索库存控制决策变量。该算法在保留果蝇算法本质寻优特性的基础上,解决了算法容易陷入局部极值的问题,提高了算法的全局寻优能力。仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,所得出的联合优化决策方案有利于库存系统的整体优化,有效降低了库存系统的总运营成本。