时变道路网最短路径算法的研究

道路或区域通行限制在日常交通和部队兵力机动过程中普遍存在。通行限制情况下的最短路径问题属于时变道路网最短路径研究的范畴,对时变道路网最短路径算法及算法效率的研究有着广泛而现实的意义。重点讨论了道路网的模型描述、时变道路网拓扑结构的构建技术,最短路径算法的高效实现等内容,并给出了该算法的应用实例。试验结果显示,该算法有效可行。     

从战时资源的运行看战时后勤保障

战时后勤保障的关键是战时资源动员与战时资源保障。要搞好战时后勤保障就必须在建立健全战时资源动员机构的基础上,切实抓好战时经费、战时物资和保障工具筹措系统的建设,建立顺畅的战时物资保障渠道。     

战时单需求点的战储物资调度模型及算法

战储物资调度是战时后勤保障工作的重要环节,关系着前线部队战斗力的持续生成。考虑战时情况下战储物资调度快速性、复杂性和高危性的特点,以单目标需求为切入点,分析单需求点下战时战储物资调度的特点及决策目标,借助模糊数学中的三角模糊数描述调度过程中不确定的需求信息特征,建立以调运时间最短与调度成本最小为目标的多目标优化模型,在物资需求的约束条件下采用模糊转换和线性规划方法对模型进行求解,算例结果验证了模型的正确性和算法的有效性。     

现代财政金融动员的“三驾马车”

战时货币、税收和财政预算政策调整是世界各国筹措战争费用的通行做法,被学界称之为现代财政金融动员的"三驾马车"。货币政策:见效最快也是最容易引发后遗症的政策工具战时经费支出骤增,财政往往不堪重负,引发严重的财政赤字。由于战事紧急,国家被迫通过其     

随机网络的α最短路径问题

为了求解随机网络中满足置信度为α的最短路径问题,提出了一种BP神经网络遗传算法。首先给出了随机网络的定义,建立了α最短路径模型;然后采用BP神经网络拟合非线性函数,遗传算法优化BP神经网络输出的方法求解该问题。实验结果表明,提出的模型和算法能有效求解随机网络的α最短路径问题。     

基于火力打击的装备物资配送中心选址模型

战时装备物资配送中心的选址优劣与否对作战效果影响很大,有时甚至会影响到战斗的结果.针对战时装备配送中心选址的安全性要求,深入剖析了现代战争条件下装备物资配送中心选址模型的影响要素,建立了基于火力打击的费用最少和时间最短的装备物资配送中心选址模型,以及同时考虑时间和费用的装备物资配送中心的综合权衡模型,并给出了时间、费用最小模型的求解流程.     

提高战略后勤支援保障能力的对策思考

战略后勤支援保障在未来高技术局部战争中有着十分重要的作用。未来战争要求战略后勤支援保障具有紧迫性、时效性、机动性、持续性和防卫性。要提高后方基地的战略后勤支援保障能力,必须努力增强战时物资筹措能力,积极优化物资储备结构,尽快建立有效保障机制,不断完善保障方式。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

战时军需保障探析

1着眼作战需要,加强军需物资预置储备1.1立足作战方向,搞好军需物资储备战争对一切事物都具有较强的摧毁力,处于作战地区的经济事物更是首当其冲,这就会造成当地生活物资匮乏,部队就地筹措相当困难,加之战时运输距离远,补给周期长,理应在战前结合主要作战方向在预定作战阵地建立规模适当、综合配套的预置储备,以保证战时军需补给任务的顺利完成。1.2立足作战单元及作战要点,加强军需物资储备在储备军需物资上,充分考虑部队战斗消耗,在预置的前线部队、要点阵地和沿线兵站进行适量储备,形成具有较强保障力的军需物资补给平台。1.3立足作战强…     

基于神经网络的机动多目标数据关联算法

虽然JPDA被公认为是杂波多目标环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一,但在密集回波情况下其计算量易出现组合爆炸现象,难于实时处理。通过对Hopfield网络解决TSP问题的研究,探讨用神经网络解决联合概率数据关联(JPDA)中数据运算的组合爆炸问题的办法