基于BAM神经网络的公路军事运输道路选择方法研究

发布时间：2020-07-26 14:10

【摘要】：上世纪九十年代以来发生的几场高技术局部战争表明:精确后勤是未来军事后勤改革的发展趋势和方向。作为精确后勤的重要内容之一,在战时运力比较紧张的情况下,有效选择运输道路,及时、安全完成运输任务,对于掌握战争主动权,确保打得赢至关重要。深入研究军事运输道路优选问题,对于改善我军军事运输效率低下现状、创新后勤保障的理念方法、提高后勤保障水平具有重要意义。本文以某战区为背景,研究大联勤条件下的公路军事运输道路优选方法,主要做了以下几个方而的工作:(1)收集整理了国内外专家的关于“车辆调度问题”的相关资料,分析介绍了相关研究现状。对我军公路军事运输的当前情况进行了阐述,分析了公路军事运输道路选择问题的研究意义,为下文写作奠定了理论基础。(2)根据BAM神经网络相关理论建立了公路军事运输路线选择模型。考虑到现代战争条件下,后勤保障的高强度,在我军联勤保障的背景下,公路军事运输作为一种重要的运输方式,影响运输线路选择的因素很多,基于BAM神经网络进行决策分析,可以避开诸多影响因素性质及权重的计算,提高指挥决策的实际可操作性。(3)设计了符合实际情况的迭代算法。在证明所建模型稳定有效的前提下,通过设计能量函数和推导计算,提出了求解运输线路优化选择的迭代算法,该算法可方便计算机实现,通过示例应用验证,表明该算法可以较好的实现联想记忆,实现模型的决策分析功能。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：E234

【参考文献】