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。     

面向任务的装备器材需求预测

针对当前面向任务的装备器材需求受任务影响大,需求规律难以掌握的现状,分析任务对装备器材消耗数量的影响因素,在传统仅考虑时间的可靠性模型基础上,建立任务影响下不同类型装备器材的需求预测模型,并采用生存分析法对模型进行求解,以威布尔型器材为例,通过算例对模型及方法进行分析,验证了其合理性.     

基于改进FPA和SVM的装备器材需求预测

精确预测已成为制约器材筹措决策的重难点问题.对此,在对国内外研究分析基础上,提出适用于复杂装备保障的消耗性器材需求预测方法.针对器材消耗规律,构建基于支持向量机的器材需求预测模型,并提出模型约束优化指标;针对器材需求预测约束优化的不确定性,将佳点集种群初始化、Deb可行性比较法、着约束法融入花朵授粉算法,设计面向SVM模型优化的花朵授粉求解算法;以某建制单位器材供应为例,验证方法的可行性和优越性.     

并行环境下的管理信息系统开发模式研究

通过分析生命周期法、原型法等传统管理信息系统开发方法存在的一些不足之处,以及将并行工程的思想应用到管理信息系统的开发中,提出了一种基于并行环境下的管理信息系统开发模式,并结合装甲装备器材资源调度系统的开发,对这种并行环境开发模式进行了探讨和研究.     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

装备器材保障网络仿真与抗毁性测度

研究了计算机仿真生成装备器材保障网络的方法。基于生成的装备器材仿真网络,从网络拓扑层、保障业务层2个层次构建了装备器材保障网络抗毁性测度指标与模型,通过仿真实验对装备器材保障网络的抗毁性能进行了分析,结果表明:构建的装备器材保障网络在网络拓扑层具有较好的抗毁性能,特别是在面临随机攻击时,其抗毁性能较为满意;而在保障业务层其抗毁性能较弱,需考虑采取措施以避免外界因素对保障业务的干扰,进而提高装备器材保障网络的抗毁性。     

模糊综合评价方法在教学质量评估中的应用

针对评价对象的复杂性及其评价指标的模糊性,采用模糊数学的理论与技术,对教学质量进行综合评判,其结果能汇总各类评价人员的评价意见,较全面地反映出评价对象的优劣程爱,同时结合装甲兵工程学院教学质量评价表进行了阐述.     

应急物资保障计划辅助决策模型

提出了一个制定应急物资保障计划的流程,构建了制定应急物资保障计划的数学模型,并应用运筹学的方法对其进行了优化.该模型为制定应急物资保障计划提供了有效的途径.     

GM(1,1)模型在装备备件订购中的应用

分析了武器装备备件订购决策的目标和常用方法,并运用灰色理论GM(1,1)模型及关联度分析法,提出了在军用备件订购工作中费用目标预测的应用方法,以及提高预测精度的措施。