美军海上基地后勤保障经验及我军海上保障能力的构建

建设海上基地及后勤已成为美国防部支持的一项重大行动。美军采取的主要措施是战略先行、联合攻关,协同发展、军政并举,勇于创新、军民融合。参照美军发展海上基地后勤的经验,结合我海军后勤保障的现状,未来我军构建海上保障能力应高度重视战略规划,科学处理相关关系,突出发展运输补给舰船,坚持不懈地走军民融合道路。     

管理性评估中病态指标值的线性调整模型

管理性评估工作中出现一些不合理的指标值的原因是＂管理性评估指标体系设计中各指标的独立性要求＂与＂事物本身存在的普遍联系＂之间的矛盾。定义了指标间相关性的概念体系,提出了＂以效果性指标值为基础,调整形式性指标值＂的基本思想,设计出以相关强度、调整强度、调整方法等为核心概念的相关分析与线性调整模型体系。这些调整模型在三个评估系统中得到了实际应用,取得了良好效果,得到了评估设计者、评估实施者和被评估对象三方的认可,确保了评估结论的质量。     

时间和制导资源约束下的武器目标分配

针对防空作战过程中的武器-目标分配问题,以目标毁伤概率最大为目标函数,提出一种混合粒子群算法.该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解.仿真结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数少.     

带优先级的单类型航空弹药转运多目标规划模型

针对航母航空弹药转运过程非常复杂、涉及设备多、要求高的特点，在对其流程进行细致分析的基础上，将其抽象为一个两阶段多目标规划问题。同时，深入分析了转运过程中的各种约束条件、构建了该问题的两阶段优化模型。建模时，不仅考虑了武器升降机的有效利用、弹药量的合理分配等因素，还考虑了转运时对于不同类型弹药转运优先级与停机区弹药需求优先级的要求。通过模型优化，在满足转运优先级要求的基础上，能有效提高航空弹药的转运效率。     

一种改进的保障信息融合模型

针对D-S证据理论难以处理高冲突证据信息,而DSmT理论融合效率不高的问题,在分析D-S证据理论和DSmT理论优缺点的基础上,提出将两种算法组合使用的思想,并据此设计了保障信息融合模型。模型以证据信息间的冲突程度为依据,实现了融合算法的自动选择。仿真验证表明,混合模型在有效实现高冲突证据融合的同时,兼顾了融合算法的效率,具有较好的工程应用前景。     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。