Alternatives for defense in the Post‐Soviet World: A guide for economists to the U.S. debate

The defense establishments of all major powers are changing to reflect changes in the foundations of national security strategy and resource allocation. The authors believe economists should play an active role in formulating these changes and offer an orientation to the U.S. debate, presenting three major alternatives: the “Base Force” (Bush Administration), Mr. Aspin's Force “C,” and the “Low” Alternative (Prof. Kaufmann and Dr. Steinbruner). These alternatives are compared using first‐order measures of capabilities, budgets and risk. Budgetary estimates are based on newly‐developed analytical tools.     

Specialization in defence forces

The choice between balanced and specialized defence forces depends on the technology of defence output (e.g. whether a force scope multiplier is present), the existence of scope and scale economies, the platform customization costs and, of course, the level of defence budgets. Minimum force element levels (thresholds), and scale economies facilitate specialization as opposed to scope economies (e.g. platform‐sharing), scale diseconomies and the force scope multiplier (e.g. defence weakest‐link technology). When a balanced force is not optimal, the option value of a non‐optimally maintained force element must also include the opportunity cost arising from suboptimal force elements. Shrinking defence budgets may produce two surprising phenomena. If some force elements are shut down as a result of thresholds, the surviving ones may increase in platform numbers as well as enjoying closer‐to‐most‐desirable platforms. Furthermore, if heritage force elements are shut down within the budget contraction environment, overall defence capability might rise.     

基于Delphi的油料装备战时维修力量模拟优化配置

由于战时存在一些不可确定、非可知和随机模糊因素,应用传统的数学方法或模型难以对油料装备战时维修力量配置问题进行准确描述或求解。以战时油料装备定点维修系统为研究对象,构建了油料装备战时维修力量优化配置模型,在忽略随机因素影响的前提下利用常规数学方法计算得到一个维修组配置的初始方案。通过选用Delphi 7.0软件对其进行模拟优化分析,确定了战时随机条件下油料装备维修组配置的最佳数量,解决了战时维修力量配置不精确、不合理问题,从而在确保战时油料装备维修保障需要的同时避免了资源闲置与浪费。     

带运力限制及单边时变约束下多出发机场航空战略投送兵力分配模型研究

利用民航力量由多个机场向一个目标机场实施航空战略投送时,由于各民航机场都具有运力限制约束,不可能无限制地快速投送兵力,因此,考虑了在多个出发机场存在运力限制约束的情况下,构建了"投送时间最短,动员机场最少"多目标决策模型,并给出了优化算法和算例.     

空军网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系构建

针对目前网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系不完善、且缺乏分项指标计算方法模型等问题,从网络化作战对指挥信息系统的作战需求出发,研究构建了空军网络化指挥信息系统的作战效能评估指标体系,并提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法,可为指挥信息系统研制提供参考和支撑,为其作战效能的客观评估提供指标体系和模型方法。     

面向任务的装备维修保障力量解聚方法

针对传统的装备维修保障力量派遣模糊、效率低下等问题,以受损装备为研究对象,以装备受损部位与维修专业之间的关系矩阵、修复受损装备时限为研究内容,以快速、精确派遣维修保障力量为研究目的,建立了面向任务的装备维修保障力量解聚模型。最后,重点分析并实例应用了装备维修保障力量解聚方法。     

数字化部队装备保障指挥数据链构造研究

针对装备保障指挥信息传输过程中存在的效率不高、传输不畅等问题,以数字化部队通信手段为基础,提出了装备保障指挥数据链的构造方案,并对未来数字化部队装备保障指挥数据链进行了具体设计,通过弹药补给命令的实例进行了说明。结果表明：采用数据链进行信息传输明显减少了数据传输量,提高了传输效率。     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

基于单亲遗传算法的战时维修力量抽调模型研究

分析了影响维修力量抽调决策的因素,对装备维修力量的抽调问题进行了数学描述,建立了一种基于灰色关联度的多目标优化模型。针对装备维修力量抽调的非线性多目标优化问题,提出了基于单亲遗传算法的求解方法,该算法用换位算子取代了传统的交叉、变异算子,但仍然保持了他们的进化功能。通过仿真算例分析表明,该方法可有效求解多目标的保障力量抽调问题。