战时物资筹措与运送模型研究

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战时物资筹措与运送是国防动员的主要组成部分,是军事斗争准备的一项重要内容,也是影响战争进程及胜负的重要因素。它也是目前进行国防动员信息化建设和研究的一项关键内容。本文在论述国防动员信息化建设整体规划基础上,重点对战时物资筹措与运送模型进行了研究。首先将物资筹措与运送问题划分为两个子问题,即战时物资筹措问题与物资运送问题,由基于Hopfield神经网络的战时物资筹措模型求解得出物资供需网络中从物资供应点供给物资需求点的物资分配方案;由基于遗传算法的战时物资运送模型求解得出已知物资分配方案以及满足一系列约束条件情况下,从物资供应点到物资需求点的车辆调度与运送线路安排方案。连续型Hopfield神经网络不同于传统优化计算和数值迭代搜索算法的基本思想,它为快速实现优化算法提供了新的途径。模拟实验说明应用基于Hopfield神经网络的战时物资筹措模型不但能够快速完成大规模物资供需网络的物资配送方案制订,更重要的是它收敛速度较快,最优解也比较理想。基于遗传算法提出的与Hopfield神经网络相配合的物资运送模型编码方案直观有效,适应函数也具有很好的适应性,特别是包含时间惩罚因子的适应度函数,能够满足战时物资运送的时效性要求。遗传算法能够充分利用其随机优化特性,大大降低了问题建模的复杂性。模拟实验说明模型在求解物资运送问题时不但可行,更具有对大规模配送问题求解速度快,最优解比较理想的优点。
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