面向装备作战仿真的弹药调拨供应决策建模方法研究

针对用线性规划方法在解决弹药调拨供应决策过程中存在的弹药调拨供应量的分配与弹药保障原则关联不紧密的问题,采用目标规划理论与方法,引入优先级区分主要作战方向和次要作战方向弹药库的重要程度,在同一优先级上以权重区分一梯队、二梯队及预备队弹药库的弹药保障优先顺序,使得模型的构建过程与弹药保障原则紧密相联。同时,在模型构建过程中,综合考虑了弹药消耗预测量、弹药储备标准和弹药运输时限等因素对弹药调拨供应决策的影响,并从本级弹药储备不足和充足两种情况进行了数值模型及分析,验证了模型的正确性与可靠性,为弹药调拨供应提供了决策支持与理论支撑。     

基于Multi-Agent的油料动态优化调拨系统研究

将Multi-Agent理论与方法引入到油料调拨领域，对油料动态优化调拨问题进行描述与求解，提出基于Multi-Agent的油料动态优化调拨系统体系结构，构造面向油料保障过程的各类Agent及其运行机制，建立相应的油料动态优化调拨模型，阐明基于Multi-Agent的油料保障资源分布式管理，对提高油料快速保障效率具有重要意义。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

遗传算法在装备调拨辅助决策中的应用

利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。     

基于遗传算法的油料装备最优化调拨模型

对油料装备调拨问题进行分析,建立了基于遗传算法的油料装备最优化调拨模型,论述了应用遗传算法求解油料装备调拨问题的过程,得出油料装备最优化调拨方案的生成方法。     

军事供应链的结构柔化

军事供应链是与信息化战争相对应的军事后勤形态。为了适应信息化战争中部队需求的急剧变化,军事供应链必须具有高柔性。本文通过对军事供应链结构的分析,以供应树作为军事供应链核心结构的形式化描述;以此为基础,对柔性结构的供应树进行了讨论;最后,以计算实例比较了刚性供应树与柔性供应树在运作绩效上的差异。