多级网络物资前送决策模型及并行禁忌搜索算法研究

战时多级网络物资前送研究主要集中在单级网络、确定型模型和规划求解方面,对战场不确定环境下的多级物资分配网络研究较少。在考虑时间、成本的基础上,结合战场实际,运用泊松过程建立了基于敌侦察不确定形态下的随机风险模型,并构造了战时多级网络物资前送决策模型。通过对模型特点分析,结合随机游动算法构造了并行禁忌搜索算法,并通过实例对模型进行求解分析。实验结果表明,所建模型适合不确定战时条件下的多级物资前送实际,并行禁忌搜索算法能够有效求解所建模型,获得物资前送方案,为决策者提供科学依据。

多级网络物资预置—前送模型及改进布谷鸟搜索算法研究

针对战时物资前送优化决策问题,较多对两级网络下的"多点对单点""多点对多点"问题进行研究,较少对多级网络下、多节点转运前送、多式联运前送、物资协同补给问题进行系统性、综合性的研究。立足战场实际,针对后方物资、预置物资、作战部队组成的三级网络的预置协同补给问题,进行定量化、模型化研究。在满足硬时间窗基础上构建了以运输风险度最小为目标的双层指标模型。针对所建立模型具有高维组合优化的特点,设计了基于粒子群算法改进的布谷鸟搜索算法,并用不同规模算例对算法性能进行了测试。结果表明,所建模型符合战场实际,设计的算法具有较好的适应性、稳定性、精确性,能在较短时间内对所建模型进行有效求解,为决策者提供科学依据。