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多需求点、单货种军械调运模型算法研究
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2009-08-29
杨福林
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军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节，关系到军械保障工作能否快捷有效的
完成。考虑到战时状况下军械调运的复杂性、快速性、危险性等特点，建立了多需求点、单货种军械紧急调运的优化模型，通过严格的数学逻辑推导，对模型给出了解析算法，并通过具体的算例表明了模型的正确性及算法的有效性。
关键词：军械紧急调运；多需求点；单货种；多目标决策；优化
军械调运问题是军事物流学的一个重要研究内容，是当前军事物流研究的一个热点[1]，也是运筹学中运输问题的一个分支。军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节，关系到军械保障工作能否快捷有效的完成，如何给出一个快捷有效的组合调运方案是军械调运指挥人员迫切需要解决的问题。二战以来，特别时通过1982 年的英阿马岛海战和海湾战争，各国对战时军械物资保障运输优化的重要性有了充分的认识，纷纷开始进行这方面的研究和准备工作。随着“***”军事准备工作的进行，国内在战时军械需求预测的建模工作已有一定的展开，但在军械调运方案优化的研究上却几乎为零。战时情况不同于平时，情况复杂、变化快，“拍脑门”式的决策方式显然是不适用了。为此，有必要建立模型以帮助指挥员进行正确、科学的保障指挥决策。
运输问题是运筹学中一类特殊的线性规划问题，最早研究这类问题的是美国学者 Hitchcock，后来Koopman 详细地对此问题加以讨论[2]。由于实际的运输问题与理想运输问题模型有一些差别，人们提出了各种运输问题的变种或推广模型：从目标函数的角度，在运输问题中有时要同时考虑运输成本最小，运输过程中货物损坏率最低以及单位运价变化的调整等多个目标，因此有研究多目标运输问题的数学模型及其算法[3，4]、运用禁忌搜索算法解决带固定费用的运输问题[5]、最短时限的运输问题[6]、调整单位运价使得运输计划最优的运输问题的逆问题[7]等等；从约束函数的角度，有研究供给量和需求量在某个区间变化的不确定性运输问题[8]、研究带容量限制和手续费用的运输问题[9，10]、有时间窗口的运输问题[11]等等。目前国内已开发的军事运输问题的若干模型，主要有运输方式选择模型、单货种物资调运模型、运输道路选择模型、战时运输模型等。但这些模型相互之间缺乏联系，整体性、系统性差，并且模型建立的假设条件过于理想化、与实际情况明显不符，实用性差。本文分析多需求点、单货种军械紧急调运问题的特点，建立优化模型，提出一种简便的解析算法，并通过具体的案例计算表明所建模型及算法的正确性和可操作性。
完成。考虑到战时状况下军械调运的复杂性、快速性、危险性等特点，建立了多需求点、单货种军械紧急调运的优化模型，通过严格的数学逻辑推导，对模型给出了解析算法，并通过具体的算例表明了模型的正确性及算法的有效性。
关键词：军械紧急调运；多需求点；单货种；多目标决策；优化
军械调运问题是军事物流学的一个重要研究内容，是当前军事物流研究的一个热点[1]，也是运筹学中运输问题的一个分支。军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节，关系到军械保障工作能否快捷有效的完成，如何给出一个快捷有效的组合调运方案是军械调运指挥人员迫切需要解决的问题。二战以来，特别时通过1982 年的英阿马岛海战和海湾战争，各国对战时军械物资保障运输优化的重要性有了充分的认识，纷纷开始进行这方面的研究和准备工作。随着“***”军事准备工作的进行，国内在战时军械需求预测的建模工作已有一定的展开，但在军械调运方案优化的研究上却几乎为零。战时情况不同于平时，情况复杂、变化快，“拍脑门”式的决策方式显然是不适用了。为此，有必要建立模型以帮助指挥员进行正确、科学的保障指挥决策。
运输问题是运筹学中一类特殊的线性规划问题，最早研究这类问题的是美国学者 Hitchcock，后来Koopman 详细地对此问题加以讨论[2]。由于实际的运输问题与理想运输问题模型有一些差别，人们提出了各种运输问题的变种或推广模型：从目标函数的角度，在运输问题中有时要同时考虑运输成本最小，运输过程中货物损坏率最低以及单位运价变化的调整等多个目标，因此有研究多目标运输问题的数学模型及其算法[3，4]、运用禁忌搜索算法解决带固定费用的运输问题[5]、最短时限的运输问题[6]、调整单位运价使得运输计划最优的运输问题的逆问题[7]等等；从约束函数的角度，有研究供给量和需求量在某个区间变化的不确定性运输问题[8]、研究带容量限制和手续费用的运输问题[9，10]、有时间窗口的运输问题[11]等等。目前国内已开发的军事运输问题的若干模型，主要有运输方式选择模型、单货种物资调运模型、运输道路选择模型、战时运输模型等。但这些模型相互之间缺乏联系，整体性、系统性差，并且模型建立的假设条件过于理想化、与实际情况明显不符，实用性差。本文分析多需求点、单货种军械紧急调运问题的特点，建立优化模型，提出一种简便的解析算法，并通过具体的案例计算表明所建模型及算法的正确性和可操作性。
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