在第二次伊拉克战争中，美军首次全面实践了面向现代战争的具有高度精确化和智能化的装备保障系统，揭开了现代物流理论指导战场装备调度的序幕，引起国际军事学术界的高度关注。我军军事装备物流研究刚刚起步，尚未形成系统、量化、可操作的决策理论和方法体系，为了应对瞬息万变的国际环境，迫切需要我军进行战时军事装备调度决策理论与方法的研究。本文首先结合战时军事装备物流系统概念，总结现代战争装备指挥调度经验教训，并回顾了相关研究领域学术动态；以此为基础，研究基于战役层次、地面作战的军事装备物流系统的需求预测、路径优化、分布式指挥、互操作和决策自动化等问题。论文主要工作如下： （1）从现代装备保障一体化网络指挥的需求出发，分析了战时装备指挥调度的新特点，建立了装备指挥调度系统的总体架构、功能模型和体系结构。提出了基于XML的装备指挥调度系统信息网络平台和表达体系结构，最大限度地实现各种装备信息和资源的综合集成、快速流动和优化配置：系统将装备信息、空间地理信息在数据平台上进行融合，将各级保障部门和各类保障单元置于网络环境中，实现装备保障态势实时显示、装备技术状态查询与统计、人员与装备的调配方案辅助决策等功能，为战场装备保障提供实时服务。 （2）运用多智能体（MAS）和分层着色Petri网（CPN）相结合的系统建模方法，对装备指挥调度决策系统进行深入分析和建模，建立了MAS-CPN系统模型。利用着色Petri网的运算单元概念，研究了在MAS-CPN模型中对决策排序算法的实现方法，实现了保障目标”理想解”排序算法与多Agent决策推理模型的全面融合。同时，研究了MAS－CPN模型与．NET平台的数据交换方法，提出了基于文件和基于网络两种数据交换方法，为模型的较大规模应用奠定了基础。 （3）提出了自适应多态蚁群算法（APACA），并将之应用于多约束条件下多车场带时间窗的车辆路径问题（MDVRPMC）的求解。为贴近战时装备保障指挥调度的应用要求，针对实际应用中的部队优先级、车场分布、车型、路况、时间窗、装卸时间等多约束情况，对战时MDVRPMC问题进行了详细建模，并用提出的自适应多态蚁群算法进行求解。与现有算法相比，本文所提算法在相同计算精度下计算速度更快，为进一步实战验证打下了良好的基础。 （4）建立了定量和定性相结合的战时装备物流需求预测神经网络模型。分析装备需求预测的过程、特点、步骤、指标及其影响因素，比较了现有预测方法的优缺点，提出了战时装备物流需求预测神经网络模型。从实用角度对模型和算法进行了改进，通过选择适当的系统参数加快了网络训练速度和提高了预测精度。利用建立的三层BP神经网络对一个战时装备保障实例进行弹药需求量和武器备件需求量进行预测，并与多元线性回归预测结果进行了对 （5）提出了动态装备指挥调度信息的XML表达模式ECS-XML和基于XML-ER的数据转换方法。分析了装备指挥调度信息的XML表达方式，对ECS-XML模式中涉及的主要子模式进行了详细设计，并设计了XML装备调度信息的解析方法。由于XML原生数据库尚未发展成熟，论文提出了XML与关系数据库相结合的数据存储优化方案，并设计了相应的基于XML-ER的数据转换方法。实例验证了ECS-XML模式的合理性和多态信息表达的实用性。 （6）研究了实现装备指挥调度系统的部分关键技术，包括．NET Remoting技术、．NET的XML访问技术、XML与数据库的转换技术等。提出了装备指挥调度系统的实现方案和网络结构，分析了系统的安全需求，定义了XML加密模式，建立了系统的XML数据安全模型。结合某部装备指挥调度系统开发项目，验证了所提出的装备指挥调度系统体系及其关键技术的有效性。 论文主要从系统体系结构、MAS-CPN网络决策模型、运输车辆路径优化算法、装备需求预测、装备信息表达与数据交换、系统实现六个方面对装备指挥调度系统进行了研究，较好地解决了装备信息的表达、传输、存储、分析以及保障目标优先级排序决策等多个关键技术和问题，保证了装备信息跨系统跨平台传输和实时共享，使装备指挥员得到完整、及时的保障态势和保障目标评估等信息，从而更好地实现装备指挥决策。