重大装备作为国民经济发展的重要体现,其发展关乎我国国际地位,并且作为企业赖以生存的基础,也是企业生产管理的重中之重。随着重大装备日趋集成化、复杂化、精密化,维修任务难度的增加致使维修成本不断攀升。一旦重大装备发生故障,会给企业带来不可计量的损失。考虑维修人员是维修任务完成的决定性要素,维修“人员-任务”的匹配关系将是完成重大装备维修工作的决胜点。本文将从确定“人员-任务”匹配方案角度出发,以定量方法解决重大装备维修问题,帮助企业达成维修任务满足时间约束且损失最小的目的。然而,优化后的“人员-任务”匹配方案的经济损失值与企业可承受损失值不符,致使企业成本管理目标无法实现。结合维修时间存在可调整的空间,本文将采用逆最优值方法,由果索引,在原维修时间参数下,将损失最小的“人员-任务”匹配原优化问题转化为以维修时间为上层决策变量、匹配方案为下层决策变量的双层规划逆最优值模型,达到最优值与企业给定的可接受值无限接近的目的,并针对模型特点提出求解算法。最终,通过数值分析验证模型、算法的适用性和有效性。本文研究内容如下:(1)重大装备维修“人员-任务”匹配逆问题的界定与分析。通过重大装备维修概述确定本文将重点研究重大装备的抢修和大修两种场景类型的维修问题,界定抢修和大修“人员-任务”匹配问题的研究边界及维修“人员-任务”匹配逆问题的研究范围,随后分析了本文优化过程并结合研究背景简要讲解了匹配、正优化与逆优化。(2)重大装备抢修“人员-任务”匹配逆最优值模型及算法。针对抢修情景,构建经济损失最小的“人员-任务”匹配正优化模型,然后通过优化维修时间参数,建立了以实际经济损失目标与企业设定的可承受损失值距离越小越好的双层规划逆最优值模型,根据模型特点设计了混合遗传-整数线性规划算法实现模型近优求解。(3)重大装备大修“人员-任务”匹配逆最优值模型及算法。结合大修背景,区分与抢修模型的异同,构建带有MAX时间函数的混合整数双层规划逆最优值模型。考虑模型特点,将模型化繁为简,随后设计上下层交替优化算法,实现模型的精确求解。(4)数值分析研究。以石化企业维修情况为依托,模拟维修数据,验证本文构建的抢修、大修逆最优值模型对重大装备维修“人员-任务”匹配问题研究的适用性和有效性。将成本控制思想与逆优化方法结合,使用运筹建模的方法解决重大装备维修“人员-任务”匹配问题,制定人员匹配方案并优化维修时间,指导维修任务快速有序地完成。