单小批量武器装备保障的质量屋模型研究

摘要：针对单小批量武器装备保障的特殊需求,对传统的质量屋模型进行了改进,建立了基于装备保障需求与保障规则的质量屋模型,利用整数规划技术进行求解,使得单小批量武器的装备保障规则按照实际保障需求重新排列优先次序,并通过对某型火炮保障方案的筛选验证了模型的正确性．新的质量屋模型发展完善了质量屋的理论与方法,有助于提高单小批量武器的装备保障能力．     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

公安边防部队遂行边境封控任务探究

边境封控行动事关国家安全和社会稳定大局,已成为新的历史条件下公安边防部队重要的职能和任务。分析公安边防部队边境封控行动的主要任务,探讨边境封控行动的特点和原则,提出公安边防部队边境封控行动的主要方法。     

基于小样本数据的作战计划生成方法

针对部队实兵对抗实验数据生成和采集的投入高、难度大的实际,提出基于小样本数据生成作战计划的方法：首先,采用偏最小二乘回归分析法建立作战因素与作战结果间的多元非线性模型;其次,采用改进的遗传算法,在MATLAB平台编程实现了对模型的整数规划求解,并通过实例验证算法的有效性;最后,利用作战因素的重要性排序分析作战计划的调整流程。     

远程反舰导弹弹道规划研究

以保证远程反舰导弹迅速捕捉目标为出发点,以远程反舰导弹的作战需求为牵引,论述了对远程反舰导弹进行弹道规划的重要意义;从战术和技术两个方面探索了对远程反舰导弹进行弹道规划的主要依据、基本原则、规划思路和基本方法。     

数字签名技术改进方案研究

分析了采用秘密密钥和公开密钥的数字签名技术的不足,提出了相应的改进方案,从而可实现数字签名的各种功能,最后提出一种更为安全的多方数字签名方案。     

近红外光谱技术快速测定汽油中芳烃、稀烃含量

对近红外光谱法预测汽油中的稀烃、芳烃含量进行了研究,用全交互验证法对36个不同油库、加油站汽油样品中的稀烃、芳烃含量进行了预测。研究结果表明,近红外光谱法预测汽油中的稀烃、芳烃含量方法可靠,预测结果能够满足国家标准对稀烃、芳烃含量分析的误差要求。     

偏远严寒地区营房节能方案及经济分析

采取对比方式,利用DOE-2程序对偏远严寒地区两栋节能营房和普通营房在实测的基础上进行能耗模拟。对营房能耗水平及影响营房能耗的因素作了定量、定性的分析计算,研究在不同围护结构及换气次数下的采暖能耗。结合部队的实际条件,拟定严寒地区营房的建议方案及节能目标,并作了一定的经济性分析。结果表明,采用的节能方案基本满足节能标准的要求且经济性较好。     

基于D-S理论的综合故障诊断决策方法

从解决综合诊断中多诊断方法诊断结果的综合问题出发,介绍了D-S理论的有关概念和公式以及组合规则,提出了D-S理论在综合故障诊断决策中的应用方法,解决了综合诊断系统中多诊断方法诊断输出结果的综合问题,减少了系统输出不确定性,提高系统诊断可靠性和准确性。     

The stochastic single resource service‐provision problem

The service‐provision problem described in this paper comes from an application of distributed processing in telecommunications networks. The objective is to maximize a service provider's profit from offering computational‐based services to customers. The service provider has limited capacity and must choose which of a set of software applications he would like to offer. This can be done dynamically, taking into consideration that demand for the different services is uncertain. The problem is examined in the framework of stochastic integer programming. Approximations and complexity are examined for the case when demand is described by a discrete probability distribution. For the deterministic counterpart, a fully polynomial approximation scheme is known 2 . We show that introduction of stochasticity makes the problem strongly NP‐hard, implying that the existence of such a scheme for the stochastic problem is highly unlikely. For the general case a heuristic with a worst‐case performance ratio that increases in the number of scenarios is presented. Restricting the class of problem instances in a way that many reasonable practical problem instances satisfy allows for the derivation of a heuristic with a constant worst‐case performance ratio. Worst‐case performance analysis of approximation algorithms is classical in the field of combinatorial optimization, but in stochastic programming the authors are not aware of any previous results in this direction. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003