寿命试验持续时间的预测

工程界中诸多电子元器件的寿命都可以看作或近似看作是服从指数分布的,只有经寿命试验掌握各类电子元器件寿命的分布情况,才能对整个电子系统的可靠度有较充分的认识,从而对整个电子系统中的电子设备进行合理布局,优化控制,使其在实际应用中最大程度地发挥其作用。分别给出服从单参数指数分布的样本在寿命试验的早期结果上预测寿命试验的总持续时间的精确与近似方法的证明,并对两种预测方法在不同情况下的预测结果进行比较。     

世界一流航天发射中心发展对策探究

“发展航天事业,建设航天强国是我们不懈追求的航天梦” ,建设实力雄厚、现代化、技术一流的航天发射中心,不断推进航天强国战略发展步伐。本文辨析了世界一流航天发射中心的概念和所具备的特征,并从先天优势、发展实力、组织管理等方面分析了航天发射中心发展的内在要求,提出了现役航天发射中心转型发展对策,为航天强国建设提供理论支撑。     

战场物资无人机配送研究

战场物资无人机配送是未来信息化战争后勤保障发展的重点方向,是适应未来高强度、快节奏战争的重要手段。对国内外配送无人机的应用与战场物资配送保障的情况进行概述,重点讨论了无人机在配送过程中涉及的任务分配问题。提出了未来战场物资无人机配送的一些重点研究方向,包括战场物资无人化保障理论研究、军民融合式战场物资无人机配送研究、战场物资无人机配送过程一体化研究以及传统车辆与无人机联合配送的研究。     

合成分队火力分配协同决策模型研究

针对合成分队火力分配效率和科学性不高的问题,采用协同决策思想对合成分队火力优化分配方法进行了研究。针对合成分队的作战特点提出了3种模型:建立了攻击力量类型相同的多种准则的火力分配模型,建立了攻击力量类型不同的基于双层规划的火力分配模型,建立了具有上级指定任务的分队内和分队间的火力协同分配模型,并对相关模型进行了实例仿真验证。提出的这3种模型能够解决合成分队在火力分配中的协同决策问题,可提高作战指挥决策的实时性和科学性。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于变结构的应急航材调度策略

针对应急航材需求的随机性提出了变结构应急航材配送网络的概念,立足于物流运输车辆的优化调度,将现代优化算法引入应急航材的调度中,通过仿真算例的验证可以得出调运路径长度及应急航材需求量与调运时间成正比。     

均匀分布法对集群目标射击效率计算积分表达式

为简化炸点均匀分布条件下对集群目标射击效率计算的表达式,采用"化四个象限积分为一个象限积分"的方法,导出射击幅员在正面和纵深上覆盖集群目标比值数学期望的积分表达式,在此基础上讨论对单个目标毁伤概率计算公式和对集群目标毁伤百分比计算的近似公式,导出射击幅员在正面和纵深上覆盖集群目标比值二阶矩的积分表达式,给出了对集群目标射击效率的算例。结论改进了对集群目标射击效率计算的方法。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

几何分布定数截尾步加试验的最优设计

在逐步type-II结尾场合下,研究产品简单步进应力加速寿命试验的优化设计。假定产品服从几何分布,讨论了几何分布产品加速方程如何建立,利用次序统计量的大样本性质,得到相应的Fisher信息矩阵,以对数特征寿命极大似然估计的渐进方差最小为准则结合Fisher信息矩阵,给出了步进应力加速寿命试验的最优分配比例,通过模拟验证最优设计的有效性。     

Stochastic call center staffing with uncertain arrival,service and abandonment rates: A Bayesian perspective

In this article, we introduce staffing strategies for the Erlang‐A queuing system in call center operations with uncertain arrival, service, and abandonment rates. In doing so, we model the system rates using gamma distributions that create randomness in operating characteristics used in the optimization formulation. We divide the day into discrete time intervals where a simulation based stochastic programming method is used to determine staffing levels. More specifically, we develop a model to select the optimal number of agents required for a given time interval by minimizing an expected cost function, which consists of agent and abandonment (opportunity) costs, while considering the service quality requirements such as the delay probability. The objective function as well as the constraints in our formulation are random variables. The novelty of our approach is to introduce a solution method for the staffing of an operation where all three system rates (arrival, service, and abandonment) are random variables. We illustrate the use of the proposed model using both real and simulated call center data. In addition, we provide solution comparisons across different formulations, consider a dynamic extension, and discuss sensitivity implications of changing constraint upper bounds as well as prior hyper‐parameters. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 460–478, 2016