多级网络物资预置—前送模型及改进布谷鸟搜索算法研究

针对战时物资前送优化决策问题,较多对两级网络下的"多点对单点""多点对多点"问题进行研究,较少对多级网络下、多节点转运前送、多式联运前送、物资协同补给问题进行系统性、综合性的研究.立足战场实际,针对后方物资、预置物资、作战部队组成的三级网络的预置协同补给问题,进行定量化、模型化研究.在满足硬时间窗基础上构建了以运输风险度最小为目标的双层指标模型.针对所建立模型具有高维组合优化的特点,设计了基于粒子群算法改进的布谷鸟搜索算法,并用不同规模算例对算法性能进行了测试.结果表明,所建模型符合战场实际,设计的算法具有较好的适应性、稳定性、精确性,能在较短时间内对所建模型进行有效求解,为决策者提供科学依据.     

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。     

基于ARENA的战场抢修流程仿真

综合分析了维修保障系统结构及备件供应流程,结合现行三级维修保障体系的现状,建立战场抢修流程模型,最后针对某一场景,应用ARENA软件对所建模型进行仿真,通过对仿真结果分析,得出相应结论。模型具有一定可扩展性,可为确定战时所需备件的数量提供依据,对战时维修保障工作研究具有一定参考价值。     

基于混合遗传算法的多基地多无人机战场物资配送任务分配

战场物资无人机配送是未来后勤保障的一种重要方式。以战时多基地、多无人机保障多需求点的模式为研究对象,通过分析多需求点战场物资无人机配送的特点及决策目标,利用多约束条件下的多车场车辆路径问题对无人机物资配送任务分配进行建模,通过将节约里程法与最近邻算法引入遗传算法中,较好地提高了算法求解速率及解的质量,最后通过仿真算例验证了模型和算法的合理性、有效性。结果表明:模型与算法能够在满足部队需求和给定的配送资源条件下优化物资配送方案,可较好地解决多基地、多无人机的战场物资配送任务分配问题。     

UAV地面控制系统抢修设备携行量模型分析

根据无人机地面控制系统战场损伤模式特点,文章通过分析战场损伤模式的抢修方法及战时抢修设备备件携带数量的确定问题,以最短抢修时间为目标函数,以抢修备件携带能力有限为约束条件建立模型,运用线性规划理论对模型进行求解,对设备携行进行了探讨。     

基于最小资源损耗的火力分配研究

火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进行设置,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并通过算法改进,采用粒子群禁忌混合搜索算法对模型进行求解,仿真结果表明,粒子群禁忌混合搜索算法求解精度高、稳定性好。     

基于多目标问题的装备维修保障资源调度研究

针对战时装备维修保障资源调度面临维修保障资源需求量不确定、调度时间不确定、调度路径可靠性不确定的问题,通过引入三角模糊数,将不确定信息量化,构建了以维修保障资源调度时间最短、维修保障资源调度路径可靠性最高和维修保障资源调度成本最小为目标的多目标调度模型,并给出了确定各目标相对重要度的方法,然后通过极大极小法将多目标模型转换为单目标模型,并结合LINGO软件对模型进行求解得出维修保障资源的最优调度方案。最后,引入算例进行了分析计算,结果证明了该模型的有效性,对于战时开展装备维修保障资源调度具有一定参考价值。     

基于禁忌搜索的作战重心分析与选择方法

研究了作战目标网络的重心分析与选择方法,为战场指挥员的指挥决策提供依据.定义了战场重心的概念,从考虑打击代价的角度建立重心发现的优化模型,给出了基于禁忌搜索的求解算法,并通过实验案例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于Delphi的油料装备战时维修力量模拟优化配置

由于战时存在一些不可确定、非可知和随机模糊因素,应用传统的数学方法或模型难以对油料装备战时维修力量配置问题进行准确描述或求解。以战时油料装备定点维修系统为研究对象,构建了油料装备战时维修力量优化配置模型,在忽略随机因素影响的前提下利用常规数学方法计算得到一个维修组配置的初始方案。通过选用Delphi 7.0软件对其进行模拟优化分析,确定了战时随机条件下油料装备维修组配置的最佳数量,解决了战时维修力量配置不精确、不合理问题,从而在确保战时油料装备维修保障需要的同时避免了资源闲置与浪费。     

基于系统动力学的战时弹药供应链可靠性仿真分析

为研究战时弹药供应链在不同供应运作模式下的可靠性,采用系统动力学方法,建立了推式、拉式、推拉结合式3种弹药供应链运作模型.通过对模型进行系统行为运行与仿真分析,对比不同运作模式下弹药供应链的可靠性,寻求有效提高战时弹药供应链可靠性的关键因素与供应运作模式选择策略.结果表明:推拉结合式弹药供应链应对战场需求变化的可靠性最高;提高弹药补给速度与目标库存水平也能有效提高弹药供应链的可靠性.     

战场物资主动配送模式及风险控制

战场物资主动配送式保障是未来战场物资保障的必然趋势和基本模式。但这种模式也存在着战场感知能力的局限性、预测模型的低可靠性、反应速度的不敏捷性以及配送方式不可靠性等风险。通过提升战场态势的可视化程度、构建自适应的战场物资预测机制、建立反应敏捷的战时军事物流系统以及提升战场物资应急配送能力等措施,可以有效规避战场物资主动配送所带来的风险。     

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.     

不确定条件下装备器材供应网规划模型

装备器材供应网是装备器材供应保障工作的重要基石,其规划问题是我军装备器材保障过程的重要战略决策之一。针对节点、边和需求的不确定性,对不确定条件下由多个区域供应子网构成的装备器材供应网的规划问题展开研究。针对问题的特点,用区间分析理论对供应网规划中的不确定性因素进行度量和运算,得到不确定性规划模型,通过区间运算转化,将不确定性模型转化为确定性混合整数规划模型,并设计采用基于禁忌搜索算法的两阶段算法进行求解,分别得到了不同参数设置下的模型求解结果,并将所用算法与模糊规划和随机规划算法的求解结果进行了比较分析。实例分析结果表明所建立的模型和算法具有较强的实用性。     

基于禁忌搜索算法的指挥控制系统网络组织优化方法

基于复杂网络的拓扑结构优化理论与禁忌搜索算法,结合指挥控制系统的特点,建立了优化最优指挥与控制系统网络结构（Command and Control Architecture Network,C2AN）模型,并以复杂网络的网络效率和网络成本分别描述C2AN中的信息传播效率及构建C2AN的资源消耗,建立优化的目标函数,通过禁忌搜索算法获得了最优的C2AN。最后通过仿真实例,分析了最优C2AN生成过程及其基本统计特征。     

战时装备维修保障力量抢修行动模型构建与求解

针对战时装备维修保障任务重、修理时间有限以及维修保障力量类型与待修装备损伤需求不匹配,难以实现战场精确保障的问题,进行了战时装备维修保障力量多目标行动控制研究。考虑修理时间窗、装备损伤状态、维修保障力量类型与维修保障能力变化以及非遍历性等复杂约束,构建了以装备重要度总和、修竣装备总和以及超出修理时间窗时间总和为目标的维修保障力量多目标抢修行动控制模型。对带精英策略的非支配排序遗传算法进行改进,结合变邻域搜索算法加强算法的局部搜索能力,设计了改进变邻域搜索和非支配排序遗传算法的混合算法实现模型求解,并通过示例验证了模型及算法的合理性和有效性。     

考虑供应损失的战场供应网络设计

通过优化分发节点的位置,以及分发节点或供应节点与作战单元的物资供应关系,来最小化战场物资保障的成本,建立战场供应网络的整数规划模型.设计了拉格朗日启发式算法来求解该问题,最后通过包含20个供应节点、80个候选分发节点和200个作战单元的大规模优化问题验证了算法的有效性,计算结果显示本文设计的求解算法可以在短时间内计算出问题的近似最优解.     

不确定环境下多无人机动态任务分配方法

通过分析实际战场中的信息不确定性,提出了不确定信息条件下需要解决的多无人机任务分配问题。以目标价值收益、毁伤代价指标及航程代价指标的不确定信息为依据,建立基于区间信息环境下多无人机的任务分配模型,采用随机概率的多属性方案排序(Stochastic Multi-criteria Acceptability Analysis,SMAA)方法,给出不确定环境下多无人机动态任务分配求解方法,为解决不确定环境下多无人机任务分配问题提供了新思路。最后,进行了仿真试验,验证了该方法的可行性和有效性。     

联合作战油料保障网络演化模型及可靠性研究

分析了联合作战油料(Petroleum Oil and Lubricants,POL)保障行动的约束条件,结合战时后勤保障原则,构建了2种不同拓扑结构的油料保障网络。建立了油料保障网络运行的可靠性指标模型,并对2种网络模型的可靠性进行了评估。通过实例仿真实验,分析了战场环境下不同油料保障网络模型遭受对方蓄意和随机攻击时网络可靠性指标的变化情况,为建立联合作战油料保障网络生成算法提供了新思路,也为制定油料后勤保障策略提供了决策参考。     

基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法

针对以往战场环境中目标跟踪背景下多传感器调度算法收敛性差、求解精度低的问题,在CS算法(布谷鸟搜索算法)的基础上,提出了一种基于差分进化的布谷鸟搜索算法.在跟踪目标模型的基础上,以跟踪精度、任务完成率以及传感器资源能源消耗为指标,建立多传感器调度模型;借鉴差分进化思想,对布谷鸟搜索算法进行改进;利用改进后的布谷鸟搜索算法(DE-CS算法)求解传感器调度模型.将DE-CS算法与基础CS算法进行仿真比较,仿真结果表明,改进后的算法在收敛速度和精度方面都得到了有效改善,证明改进后的算法有较好的求解质量.     

不确定战场环境下的作战物资供应数量优化

现代高技术局部战争中后勤保障要求"适时、适地、适量",但其面临的不确定性日益增加。建立了战场上需求和供应双重不确定环境下作战物资保障数量优化的数学模型,分析了模型的性质,给出了模型最优解的解析计算方法。以登陆作战中某类物资的供应数量优化为例,对模型进行了说明,并对关键参数进行了灵敏度分析,得到了供应不确定性对作战物资供应决策的影响关系。