基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。

基于PDA的库房管理系统的开发与应用

本文从货物出入库、盘库调库等物流仓储作业的实际需求出发,阐述了基于PDA的库房管理系统的设计与开发,针对库房便携式管理系统(PDA部分)关键功能的解决方案进行了研究与探讨。通过本系统提高了仓储作业效率,实现库房货物的精确管理。

基于改进PSO的装备维修器材调剂供应决策

分析了装备维修器材存储保障存在的问题,提出采用调剂供应缓解存储保障的资源失衡问题,充分利用存储过剩的超储器材补充库存短缺的需求单位,建立了装备维修器材调剂供应的多目标决策模型,采用ε-约束法对模型进行处理,基于引导因子设计了改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对模型求解,并通过仿真实例进行了验证。结果表明,采用调剂供应的方式,可使保障系统内的资源存储得到有效的平衡,装备维修器材的保障效率也有所提高。

基于事件调度法的保障器材库存仿真控制系统设计

库存管理是供应链管理中的重要环节,起到缓冲、调节和平衡的作用。作者以库存控制基本理论及仿真基本理论为基础,结合保障器材库存控制的特点,研究设计基于事件调度算法的库存控制仿真系统,为提高保障器材库存管理水平提供有力的工具。

单片机控制的扫雷游戏

本作品利用89c52系列单片机自制小系统,I/O口足够,可直接接键盘,出于方便本作品利用ZLG7289键盘控制芯片,由中断方式检测按键,用12864M液晶显示。可贵之处,没有用扩展RAM。

当今流行的计算机病毒种类及预防

世界上第一个在网络上流传的病毒是1988年由麻省理工学院（MIT）的学生Robert Tappan Morris撰写的，因此病毒也被取名为Morris，这个仅有99行程序的代码，释放到当时网络上数小时，就使数以千计的UNIX服务器受到感染。最初该软件的原始用意并非用来瘫痪电脑。编程的目的是得到可以自我复制的软件，由于程序的循环没有处理好，使得服务器不断执行，复制Morris，最后导致死机。

基于(T,S)策略的装备可修复备件两级库存配置建模

为了解决当前基于(S-1,S)库存策略的可修复备件库存模型难以适应部队实际的问题,建立了基于(T,S)库存策略的装备可修复备件两级库存最佳配置模型。结合部队实际情况,描述了基于(T,S)库存策略的装备可修复备件两级供应保障模式;综合考虑备件报废率、申请延误时间等因素,研究了(T,S)库存策略下备件保障效能评价指标;在此基础上,建立了以装备使用可用度为约束、备件保障费用最低为目标的两级库存最佳备件配置模型,并设计了模型边际分析求解算法;通过算例分析,验证了模型有效性。对比了(T,S)和(S-1,S)两种库存策略,结果表明,对于故障率较高、价格一般的可修复备件,采取(T,S)库存策略更加经济可行。

装备器材调剂供应保障决策模型

分析了我军装备器材保障模式的特点及存在的问题,提出了基于区内调剂与跨区调剂的调剂供应保障模式。以控制成本为目标,构建了装备器材调剂供应决策模型,采用动态规划的方法进行求解,并通过具体算例验证了模型的合理性,对于实际的器材保障过程具有一定的指导意义。

基于云计算的装备保障资源调度管理平台

利用云计算的分布式存储与异构资源的集成管理可以对保障资源实现实时状态监控，了解任意时刻的保障资源分布情况。

装甲装备器材库存超(欠)储状态分析与程度评价

定义了装甲装备器材库存超(欠)储的概念,提出了维修保障资源点器材储存状态的定性判别和量化方法;考虑数量、时间、空间等影响因素,提出了资源点维修器材超(欠)储程度的评价指标和评价方法,并结合某军区实际数据进行了验证。结果表明:资源点的平均超(欠)储程度反映了保障体系内所有资源点库存偏离正常水平的平均程度,可为确定调剂资源点的优先次序和供应数量提供依据。

装甲装备贵重、低消耗可修复备件两级库存配置建模与仿真

为了提高装甲装备贵重、低消耗可修复备件的保障效率和效益,结合新编制体制,设计了备件两级保障运行机制。针对现有可修复备件库存模型存在的问题,综合考虑报废率、有限修复能力等因素,建立了以备件满足率为约束、备件配置费用最低为目标函数的可修复备件两级库存配置模型,并设计了模型的边际分析求解方法;在Anylogic平台下,采用基于Agent的建模与仿真方法对备件保障过程进行了仿真。通过算例比较分析了模型求解结果和仿真结果,验证了模型的准确性。