Las tareas de apoyo al mantenimiento de los equipos de los vehculos presentan problemas como la baja eficiencia del mantenimiento y la asignacin poco razonable del personal de mantenimiento. Con el fin de reforzar la investigacin terica sobre el apoyo al mantenimiento de los equipos de los vehculos, en este artculo se propone un modelo de optimizacin del personal de mantenimiento de los equipos de los vehculos basado en las tareas de apoyo. En primer lugar, se construye el modelo de carga de trabajo de mantenimiento de los equipos para vehculos analizando las tres fuentes de tareas de los equipos para vehculos: mantenimiento programado, fallo aleatorio natural y daos por combate. A continuacin, teniendo en cuenta el nivel tcnico profesional, la eficiencia del mantenimiento y otros factores del personal de mantenimiento, se construyen dos modelos de optimizacin del personal de mantenimiento. En vista de la situacin en la que hay suficientes recursos humanos, se construye el modelo de prediccin del nmero de personal con el nmero total mnimo como objetivo para lograr el propsito de ahorrar recursos humanos. Utilizando la caja de herramientas de MATLAB de problemas de programacin no lineal entera mixta (MINP) para resolver el modelo de prediccin del nmero de personal, en vista de la escasez de personal de mantenimiento, se construye un modelo de asignacin de personal de mantenimiento con el objetivo de minimizar el tiempo de mantenimiento para maximizar la eficiencia del mantenimiento. Para resolver el modelo, se mejora el algoritmo de optimizacin de la mosca de la fruta (FOA) y se utiliza la cooperacin en grupo para actualizar la posicin de la mosca de la fruta. El nuevo algoritmo no slo conserva las ventajas esenciales del FOA, sino que tambin resuelve el problema de que el algoritmo es fcil de caer en el valor extremo local y mejora la capacidad de optimizacin global del algoritmo. Por ltimo, dos simulaciones de ejemplo verifican la eficacia del mtodo de optimizacin de este artculo y proporcionan una cierta base terica al personal de mantenimiento para optimizar la toma de decisiones.
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