基于遗传神经网络的军用油库选址优化模型

影响军用油库选址的因素众多且具有不确定性,传统的凭人主观选址和线性规划等方法选址不能充分体现各影响因素的主次成分及相互关系,为了解决该问题,将遗传算法和神经网络相结合,利用德尔斐法建立选址指标体系并进行指标的量化及归一化,将各底层指标的归一化值作为神经网络的输入,将代表选址等级的布尔变量作为神经网络的输出,利用遗传算法来优化神经网络的连接权值和阈值,然后用足够的样本借助 Matlab 工具训练此模型,通过模型的自适应学习,直到得到能正确表示网络内部特征的那组阈值。实际应用表明,所建模型的操作性和实用性强,为军用油库实际选址提供直接的决策依据。     

登陆场油料支援保障系统模拟优化

登陆场油料支援保障系统是一个随机动态系统.为逼真模拟系统的运行过程,得出能够辅助决策的定量优化结果,更好地提高油料保障决策的质量和效率,笔者运用模拟优化技术,从系统优化的角度对由海至陆输送油料的问题进行模拟分析,建立登陆场油料支援保障的2个子系统模型,编制求解系统模型的GPSSW程序,得出刻画系统本质的各种定量结果.结果表明:该研究能够为登陆场油料支援保障提供重要的决策依据,为登陆场油料支援保障效能评估提供高效、实用的分析方法.