【摘 要】
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针对联合作战油料保障任务分配中存在的量化分析与定性描述难以结合的问题,依据云模型理论具有模糊性和随机性的不确定性表达能力,提出实时数据感知下的油料保障任务分配方法
【机 构】
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国防大学军事后勤与军事科技装备教研部,后勤工程学院军事油料应用与管理工程系
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针对联合作战油料保障任务分配中存在的量化分析与定性描述难以结合的问题,依据云模型理论具有模糊性和随机性的不确定性表达能力,提出实时数据感知下的油料保障任务分配方法。通过设置补给阈值实现对部队油料需求的动态调控,并采取任务选择系数和需求修正系数,实现对重要部队的重点保障和提前保障。通过建立权重的正态云模型来描述各因素对运输代价的影响程度,结合相关因素的可容忍度指标来修正各路段的影响值,缩小路径选择范围,然后采用改进的粒子群算法实现路径寻优,最后按觅食算法生成任务分配方案。算例表明,该方法可为实时数据支持下的联合作战油料保障任务分配提供决策依据。
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