Future and Now

  来源于网络公开信息，排序不分先后。 1.       可靠性维修性保障性工程软件 CARMES V5.0 由工业和信息化部电子第五研究所数据中心开发。CARMES自2001年推出以来，在吸收了广大用户的宝贵工程经验基础上，经历了10个版本的升级，在与国外、国内多家同类软件竞争中取得优势地位。其中包含：维修级别分析 LORA   2.       产品可靠性设计分析软件PosVim 产品可靠性设计分析软件PosVim，是宝顺公司近年来推出新的功能、性能、可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性、环境适应性综合设计、一体化设计、可视化管理工作平台。   3.       OPUS10 Ver8.1 OPUS10是瑞典SYSTECON公司开发的综合保障软件,具有备件优化与费效分析等功能。国内用户包括：     航空601所     航空611所     航空650所     航天二院二部     电子科技集团第5研究所     电子科技集团电子科学研究院     装甲兵工程学院技术保障工程系     西北工业大学航海学院     国防科技大学     炮研究院三所维修保障室     空军装备研究院八所   4.       基于LINGO软件的舰船装备修理级别优化分析 何春雨，金家善，孙丰瑞（海军工程大学 船舶与动力工程学院， 武汉 430033）   5.       维修工程分析系统（MEA） 维修工程分析系统（MEA）通过规范、系统的飞机维修工程分析工作确定飞...

  对矢量化编程非常有用，在大规模数据处理（有限元、时间序列）中避免for循环。 % [unique_ids, ~, group_idx] = unique(datPrice.Var3); %  avg_values = accumarray(group_idx, datPrice.Var2, [], @mean); % Pdata = [unique_ids, avg_values]; [uniqueTimesS, ~, idxS] = unique(Sdata(:,1)); summedQuantitiesS = accumarray(idxS, Sdata(:,2).*Sdata(:,3)); resultS = [uniqueTimesS, summedQuantitiesS]; pS=[resultS(:,1), resultS(:,2)]; 说明 示例 C  = unique( A )  返回与 A 中相同的数据，但是不包含重复项。C 已排序。 如果 A 是表或时间表，则 unique 按排序顺序返回 A 中的唯一行。对于时间表，当确定行是否唯一时，unique 会考虑行时间和行值，并按行时间对输出时间表 C 排序。 如果 A 是分类数组，则排序顺序由类别的顺序确定。 示例 C  = unique( A , setOrder )  以特定顺序返回 A 的唯一值。setOrder 可以是 'sorted'（默认值）或 'stable'。 C  = unique( A , occurrence )  指定遇到重复值时应返回哪个索引。occurrence 可以是 'first'（默认值）或 'last'。 示例 C  = unique( A , ___ ,'rows')  和  C = unique(A,'rows', ___ )  将 A 中的每一行视为单个实体，并按排序顺序返回 A...

  # python  #  start_time = datetime.strptime('2025.03.02.11.12.22', "%Y.%m.%d.%H.%M.%S") end_time = datetime.strptime('2025.03.02.16.12.22', "%Y.%m.%d.%H.%M.%S")  delta = end_time - start_time  [1* delta.total_seconds()]  today = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(time.time()))  # 2024-01-01   from datetime import date, timedelta    # 获取当前日期  today = date.today()  date.today().strftime('%Y-%m-%d')  #'2025-03-02'  # 计算下一天  tomorrow = today + timedelta(days=1)  # 计算前一天  yesterday = today - timedelta(days=1)     datetime.today()  -> datetime.datetime(2025, 3, 2, 0, 52, 55, 312407)  datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')  -> '2025-03-02'   matlab:  %...

 由于 COMPASS 是由美军（US Army）资助开发且受到出口管制（EAR/ITAR）影响的专有软件，其内部核心数据库和**真实军事装备的算例（如 F-16 或 M1 坦克的具体故障树数据）**是无法公开获取的。 不过，基于保障工程领域的标准学术规范和公开的 COMPASS 用户手册（Pamphlet 700-127），我为你整理了一组标准测试案例（Standard Test Case）的逻辑结构和典型参数区间。你可以将你的“约束转无约束”算法在这些维度上进行对比： 1. 标准测试案例：三层两级系统（3-Level, 2-Echelon） 这是 LORA 研究中最常用的基准模型，你可以根据这些数据手动构建你的对比实验： 硬件结构（Indenture Levels）： LRU（基层可更换单元）： 如机载雷达系统。 SRU（车间可更换单元）： 雷达内部的电源模块。 Sub-SRU： 电源模块内的电路板。 参数设置（典型区间）： | 参数项目 | 符号 | 典型取值范围 | | :--- | :--- | :--- | | 故障率（Mean Time Between Failure） | MTBF | 500∼5000 小时 | | 零件采购单价 | Cunit​ | $1,∼$50,000 | | 基层维修成本（Organizational） | CO​ | 低人力成本，高设备约束 | | 中级维修成本（Intermediate） | CI​ | 中等成本 | | 基地/工厂维修成本（Depot） | CD​ | 高运输成本，低单一修理费 | 2. 对标 COMPASS 的核心约束条件 你在做“约束转无约束”转化时，COMPASS 内部默认考虑了以下五类硬约束，你的算法若能覆盖这些，对比才具有说服力： 技术约束（Non-Economic Constraints）： 某些关键部件必须在基地（Depot）维修，因为涉及保密或特殊设备。 可用性约束（Availability）： 系统整体可用度（Ao）必须 ≥0.95。 预算/成本上限： 生命周期成本（LCC）不得超过预设阈值。 维修能力约束： 基层（Field）的维修工时（Man-hours）上限。 3. 你可以用来做对比的“性能指标” 既然你发表过论文，建议从以下三个 COMPASS 的弱点入手进行数据对比：...

概览：LORA 决策支持工具 COMPASS (Computerized Optimization Model for Predicting and Analyzing Support Structures) 是一款经典的修理级别分析（LORA）软件。它通过对比“修理”与“丢弃”、以及不同“维修层级”的成本，为每一个硬件单元找到最优的生命周期保障方案。 第一阶段：系统建模基础 第1章：环境与文件管理 本章总结： 熟悉 .compass 文件格式，识别软件中的必填数据项。 文件操作： 启动软件后，通过 File -> Save As 创建项目。 红框规则： 软件界面中所有红色高亮的方框均为必填项，不填将导致无法运行优化器。 第2章：最终物品 (End Item) 设置 本章总结： 定义被分析的顶层系统（如一台无线电台或一辆坦克）的核心参数。 核心输入： 单位成本 (Unit Price)： 系统的采购单价。 运行小时数 (Operating Hours)： 每年预期的使用时长。 系统寿命 (Life)： 默认为 20 年。 可用性目标 (Availability Target)： 通常设为 90% (0.9)。 第二阶段：保障资源与物流环境 第3章：维修梯队与供应数据 (Echelons & Supply) 本章总结： 模拟现实中的维修网络结构和备件订购成本。 层级定义： 设定 ORG（组织/连队）、DSU（直接支持/营级）、GSU（通用支持）、Depot（基地）等各级修理点的数量。 供应策略： 填入订货前置时间（PLT）、库存持有费率（Holding Cost）以及采购单价。 第4章：人力与资源管理 (Resources & Personnel) 本章总结： 录入“修东西”需要的人和工具。 人员 (Personnel)： 定义不同等级技师的年薪、培训成本和工作效率（Loading Factor）。 资源 (Resources)： 录入测试设备（ATE）的采购费、安装费和年度维护费。 第三阶段：组件级详细建模 第5章：LRU 与 SRU 详细配置 本章总结： 构建“大拆小”的硬件树，分配具体的维修操作。 硬件映射 (Mapping)： 必须明确每个 SRU 属于哪一个 LRU。 维修方法 (Repair Method)： 定义在该组件故障时，需要...

 这两篇都是学术界的经典，可以通过以下方式免费且合法地获取： 1. 检索信息与获取路径 论文 A：格基规约与整数规划 标题 ： Integer Programming with a Fixed Number of Variables 作者 ：H.W. Lenstra, Jr. 刊发 ： Mathematics of Operations Research , Vol. 8, No. 4, 1983. 获取策略 ： Google Scholar : 直接搜索标题，通常可以找到作者个人网页或大学研究机构（如 CWI 或 Leiden University）托管的  Open Access PDF 。 ResearchGate : 搜索作者姓名，该领域的学者通常会分享此类奠基性论文。 论文 B：生成函数与多面体计数 标题 ： Counting Integral Points in Convex Polyhedra using Barvinok's Rational Functions 作者 ：A.I. Barvinok 刊发 ： Discrete and Computational Geometry , 1994. 获取策略 ： arXiv.org : Barvinok 教授的很多核心理论都在 arXiv 上有预印本（虽然这是 94 年的论文，但搜索 "Barvinok Counting Integral Points" 往往能找到相关的课程讲义或综述，更适合入门）。 AMS (American Mathematical Society) : 该论文在数学界名气极大，很多大学数学系官网的“推荐阅读”清单中都有其链接。 2. 替代方案：更易上手的“现代版”讲义 如果原版论文（尤其是 83 年那篇）数学语言过于晦涩，建议执行人搜索以下 综述或讲义 ，它们用现代 C++ 开发者的视角重新解释了数论优化： "Lattice Basis Reduction: An Introduction to the LLL Algorithm and Its Applications"  —— 很多大学的密码学或算法课讲义，会直接给出 LLL 算法的 伪代码 ，这对写 C++ 极有帮助。 "The LLL Algorithm in In...

 用数论（Number Theory）求解 0-1 规划（0-1 Integer Programming）或更广泛的整数规划，在国际上属于**“代数算法”与“几何数论”的交叉前沿**。这种方法通常不使用传统的单纯形法或分支定界，而是利用格（Lattice）、丢番图逼近或生成函数来寻找解。 以下是全球范围内几个主要从事该领域研究的顶尖实验室和核心学者方向： 1. 苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) —— 离散数学与优化实验室 这是目前全球研究“格理论（Lattice Theory）”与整数规划最权威的中心之一。 核心领军：   Robert Weismantel  教授。 研究方向：  他们是利用  LLL 算法  和  代数数论（Algebraic Methods）  求解离散优化问题的先驱。 数论线索：  他们研究如何将 0-1 规划的约束转化为“格点”搜索问题，并利用数论中的**覆盖半径（Covering Radius）**来界定解的存在性。 2. 荷兰数学与计算机科学国家研究所 (CWI, Amsterdam) —— 算法与复杂度小组 荷兰是格理论研究的发源地（LLL 算法的三个作者有两个是荷兰人）。 核心领军：   Daniel Dadush 。 研究方向：  专门研究基于几何数论（Geometry of Numbers）的快速算法。 数论线索：  他们通过研究格点的几何特性（如  Minkowski 第二定理 ），开发出了目前理论上最快的整数规划求解算法，试图突破 NP-Hard 问题的计算瓶颈。 3. 麻省理工学院 (MIT) —— 运筹学中心 (ORC) MIT 在将抽象数论转化为工程算法方面具有极强的实力。 核心领军：   Dimitris Bertsimas （虽然他做应用广，但他的团队经常涉及数论几何方法）。 数论线索：  研究如何利用**数论变换（Number Theoretic Transforms）**和生成函数（Generating Functions）来处理 0-1 规划中的大规模约束计数问题。 4. 加州大学戴维斯分校 (UC Davis) —— 数学系 核心领军：  ...