空降兵装备发展仿真实验研究

开展空降兵装备发展仿真实验研究,是促进空降兵装备快速发展的有效途径。提出了空降兵装备发展实验研究体系结构,在此基础上,重点对仿真实验研究的技术框架和模型体系的柔性设计进行了分析与研究,并对发展需求论证环境和作战运用研究环境的部署与运行方式进行了阐述,旨在为空降兵装备发展仿真实验研究的顶层设计及具体实现提供参考。     

基于逆向强化学习的舰载机甲板调度优化方案生成方法

针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点,引入基于逆向学习的强化学习方法,将指挥员或专家的演示作为学习对象,通过分析舰载机的甲板活动,建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架;经线性近似,采用逆向学习方法计算得到回报函数,从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略,生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证,本文所提方法能够较好地学习专家演示,结果符合调度方案优化需求,为形成辅助决策提供了基础。     

防空兵网络化作战指挥控制方式

信息化条件下防空兵作战依托防空兵指挥信息系统,已经将防空兵各个作战要素联结到了一起,初步具备了网络化作战的雏形.而恰当的指挥控制方式是实施高效防空兵网络化作战的关键问题之一.首先剖析了防空兵网络化作战给指挥控制带来的新特点,而后构建了防空兵网络化作战指挥控制方式的概念模型,在此基础上提出了适应防空兵网络化作战的指挥控制方式是自适应指挥控制方式.并研究了防空兵网络化作战实施自适应指挥控制方式的必要性、可行性、内在机理以及实现的途径.     

军事指挥类期刊对军事学术研究的透视

军事指挥类期刊主要依靠各级军事指挥员,服务于部队全面建设。在军事学术研究队伍不断发展壮大的今天,军事指挥类期刊为部队“能打仗、打胜仗”军事理论研究服务,但军事学术研究存在着研究群体优势和合成作战理论优势发挥不够的问题。因而,要高度重视军事学术研究人才培养,加大经费投入,强化军兵种之间合成作战理论研究的力度。     

基于战法仿真综合集成研讨厅的专家行为研究

针对战法仿真实验的复杂性及其仿真可信度要求,结合基于战法仿真实验的综合集成研讨厅平台,分析了专家在战法仿真实验中的地位和作用,研究提出了仿真实验中专家的行为要求和规范,为基于战法仿真综合集成研讨厅的创新应用提供了理论和方法。经应用证明,该方法可以有效地提高战法仿真过程的透明度和仿真实验结果的可信度。具有很强的适应性和实用性。     

武器装备LCC分析的基本原理

介绍了寿命周期费用(LCC)分析的基本概念及操作程序,给出了武器装备寿命周期费用的一般构成体系,讨论了LCC分析在武器装备应用中需要注意的问题,并对其未来发展方向作了展望.     

基于服务网格工作流技术的联合作战实验平台

为实现全军作战实验资源共享和跨军种的协同实验,提出了一种基于服务网格和网格工作流技术的联合作战实验平台构建方法.一方面利用服务网格技术实现分布、动态、异构实验资源的有效集成和共享,加强实验平台的通用性、灵活性和重用性;另一方面,在平台建设中引入面向服务网格的工作流技术,使得能够在动态变化的环境中,根据实验需求优化实验作业逻辑和执行过程,选择、配置和调度相应的实验资源完成指定的任务,实现跨军种的资源共享和协同实验.     

远程机动岸导与海上编队战术协同研究

远程机动岸导与海上编队合同突击是打击敌水面舰艇编队的有效兵力组合.首先,通过对远程机动岸导对海攻击态势的分析,给出了远程机动岸导两种攻击方式;然后建立了不同攻击方式下海上编队的安全方向分析模型和安全距离分析模型,确定出了海上编队的安全空间;对远程机动岸导与海上编队协同模式进行了探讨,指出互动式协同模式应是其采用的主要协同模式.     

有人/无人平台协同技术与行动模式研究

无人平台已广泛用于军用和民用市场，并在反恐、维稳、排爆，侦察等领域发挥了极其重要的作用。目前已形成了有人/无人平台共同协作完成任务的工作模式，大大地提高了工作的时效性、适应性、作战效能等。为了提高有人/无人平台的协同作战能力，本文研究有人/无人平台的协同作战技术体系以及作战模式，以解决在协同侦察、搜救、监视等应急任务中遇到的各种问题。此外，提出了一套完整的协同作战想定，可用于有效验证相关的协同技术。     

Scheduling of depalletizing and truck loading operations in a food distribution system

This paper studies a scheduling problem arising in a beef distribution system where pallets of various types of beef products in the warehouse are first depalletized and then individual cases are loaded via conveyors to the trucks which deliver beef products to various customers. Given each customer's demand for each type of beef, the problem is to find a depalletizing and truck loading schedule that fills all the demands at a minimum total cost. We first show that the general problem where there are multiple trucks and each truck covers multiple customers is strongly NP‐hard. Then we propose polynomial‐time algorithms for the case where there are multiple trucks, each covering only one customer, and the case where there is only one truck covering multiple customers. We also develop an optimal dynamic programming algorithm and a heuristic for solving the general problem. By comparing to the optimal solutions generated by the dynamic programming algorithm, the heuristic is shown to be capable of generating near optimal solutions quickly. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003