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郭鹏

作品数:3 被引量:7H指数:2
供职机构:中国人民解放军后勤工程学院军事油料应用与管理工程系更多>>
发文基金:总后勤部科研项目更多>>
相关领域:军事更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇军事

主题

  • 1篇调度
  • 1篇调度优化
  • 1篇信息化
  • 1篇信息化建设
  • 1篇遗传神经网络
  • 1篇遗传算法
  • 1篇印度军队
  • 1篇油库
  • 1篇油料
  • 1篇油料保障
  • 1篇运油车
  • 1篇战时
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇军队
  • 1篇军用油库

机构

  • 3篇中国人民解放...
  • 1篇西藏军区后勤...
  • 1篇后勤工程学院

作者

  • 3篇李横
  • 3篇郭鹏
  • 1篇肖辉
  • 1篇李开红

传媒

  • 2篇兵器装备工程...
  • 1篇四川兵工学报

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2015
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
印度军队油料保障信息化建设被引量:1
2016年
为了顺应国际战略形势的调整和军事变革的发展需要,提高信息化条件下作战后勤油料保障能力,印度军队从油料信息基础设施、油料勤务信息系统、基地油库信息化、油料装备信息化、油料信息化人才等5个方面着手,全面加强印度军队后勤油料保障信息化建设力度,并取得了十分明显的建设成效。
李横胡汝翼郭鹏
关键词:印度军队油料保障信息化
基于匈牙利算法的战时运油车前送油料调度优化模型研究被引量:3
2015年
战时运油车前送油料调度优化,是一个综合考虑部队用油需求、战场环境、地形、路径等多因素,追求保障的安全性和时效性等多目标的保障决策问题;在复杂战场条件下,战区应急保障旅油料营通常编成若干个功能齐全、机动性好的小型机动支援油料保障分队,充分利用公路交通网分散配置,形成"网状部署",针对在不同作战地域担负不同作战任务的部队,快速、灵活、安全地实施油料支援保障;通过构建基于匈牙利算法的战时运油车调度模型,当获取多个作战部队的油料补给实时需求后,可自动在满足条件的所有保障分队中进行快速匹配,为决策者提供最佳保障策略建议;经Matlab仿真和实例分析验证,该模型在解决战场油料前送实时调度问题上是一个非常有效的方法。
李开红肖辉李横胡汝翼郭鹏
关键词:运油车调度优化
基于遗传神经网络的军用油库选址优化模型被引量:3
2016年
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。
李横郭鹏胡汝翼黎泓志
关键词:军用油库遗传算法神经网络
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