针对有限任务间隔时间内复杂民机系统的选择性维修决策问题,以最小维修、不完全维修及换件维修作为备选维修行为集,综合考虑部件维修前状态、部件役龄、维修成本、维修人员技能水平等因素,建立了复杂民机系统任务可靠度模型,并在总维修时间约束下,建立了以总维修成本最小化和任务可靠度最大化为目标的多目标维修决策模型,设计改进多目标粒子群算法对提出的决策模型进行了求解。通过案例分析验证了模型的有效性,并分析了引入不完全维修对Pareto解集的影响。结合模型求解结果可知,通过合理的分配维修资源,可有效提高维修资源的利用效率,在保障安全性的基础上实现维修经济性最大化。

针对粒子群算法在多目标优化问题中存在收敛性差,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法在原有的粒子群算法上增加了两个操作：一是引入了一种变异算子,该变异算子为正态分布随机变异算子,可以使粒子在邻域内随机变异,使其在精英解集中搜索;二是在个体最优位置选取时,对未进入过精英解集的粒子进行变异,使其在新的可行域中寻找,从而加快粒子的收敛速度。经过测试函数验证,该算法可以加快粒子的收敛速度,使粒子更快找到最优解,提高解的收敛性。