1、武器裝備的發(fā)展水平是國家國防、軍事實力和科研水平的重要標志，是國家綜合國力的集中體現(xiàn)，也是國家領土、領空安全的重要保證。而武器裝備的研制涉及到眾多的軍方、科研院所和工業(yè)部門，流程眾多、協(xié)調(diào)整合難度較大，因此風險分析對武器裝備研制的成功具有重要意義。本文主要以武器裝備研制過程為研究背景，基于設計結構矩陣理論對不確定環(huán)境下的協(xié)同研制過程進行仿真計算和智能優(yōu)化重組。
　　首先，為了達到過程質量控制的效果，采用基于質量反饋的方式來描述任務

2、間的返工，使得子任務的完工質量達到預期的質量指標，運用蒙特卡羅模擬法仿真計算得出項目的總工期和總費用。而且在仿真計算過程中，考慮了工期、費用和質量之間的相關關系，運用喬列斯基因子分解法實現(xiàn)了相關隨機變量的模擬，提高了仿真計算結果的準確度。
　　其次，對上述方法的計算結果進行統(tǒng)計分析，主要有項目的進度風險和費用風險分析、總工期和總費用概率密度曲線擬合分析以及靈敏度分析，識別子任務完工質量的波動對項目進度風險和費用風險影響程度最大的任

3、務，并且綜合以上的研究進行數(shù)據(jù)初始化模塊和結果分析模塊的開發(fā)。
　　接著，綜合考慮某些主客觀因素，模型數(shù)據(jù)會在某一范圍內(nèi)波動，本文使用區(qū)間灰數(shù)來表征設計結構矩陣模型的不確定性?；趨^(qū)間灰數(shù)的序關系制定合適的選擇策略，運用遺傳算法對貧信息環(huán)境下的項目研制過程進行優(yōu)化重組，最終通過案例對比驗證優(yōu)化效果，進一步地減少項目的信息反饋強度、進度風險和費用風險。同時基于上述理論開發(fā)了研制過程智能優(yōu)化重組模塊。
　　最后，為了既能對協(xié)同并