后勤保障供应链绩效评估研究

为了解决后勤保障供应链复杂、缺乏完善的绩效评估方法这一问题，对信息化条件下后勤保障供应链绩效评估进行研究。在分析后勤保障供应链现状基础上，构建面向当前军事环境的后勤保障供应链绩效评估框架，从后勤保障供应链可靠性、响应能力、敏捷性、运作成本等方面提出绩效评估指标体系。该研究提高了后勤保障供应效能，对于强化军事后勤保障力度具有重要作用。     

基于Agent的油料调拨运输技术简介

多Agent技术是近年来得到飞速发展的分布式人工智能技术。多Agent技术在油料保障调运问题域中应用的目的是,将油料保障运输调度、任务分配等工作自动化,以便协助油料保障决策者获取所需的油料保障信息,快速、高质量地生成油料保障调运计划,确保计划的准确性、可行性和最优化。     

基于信息熵的多样化军事任务油料保障能力评估

基于信息熵理论,建立了多样化军事任务油料保障部(分)队的多属性评估模型,阐述了各评价指标权重的确定方法,得出了基于信息熵对油料保障部(分)队排序的方法。并结合案例,讨论了运用该模型进行评估的方法和详细步骤。     

基于SECI模式的油料勤务隐性知识采集系统设计

为了高效地采集油料勤务隐性知识,首先对SECI模式进行分析,提出了隐性知识社会化微观模型;以该模型为基础,分析并设计了油料勤务隐性知识采集框架和采集系统;最后与传统隐性知识采集方式比较．对系统进行应用评价。     

基于目标权重偏好信息形式多属性决策方法的储油罐选取研究

储油罐的合理选取可以降低建造成本、减少维护费用、缩短建造时间并有效地控制自然损耗。目标权重偏好信息形式多属性决策方法建立的模型较为全面地描述了储油罐选取过程中的各属性，得到了理想方案。     

基于神经网络的信息化战争油料保障指挥决策模型优化研究

根据辅助决策功能的设计需要，建立油料保障组织指挥决策模型体系的总体框架，并力求使模型体系框架符合我军油料保障组织指挥的基本特点和任务需要。由于影响油料消耗的因素很多，使得油料消耗具有很大的随机性，同时油料消耗与影响因素之间的非线性也大大增加了油料消耗预测的难度，降低了预测的精度。通过神经网络模型优化，达到更准确预计油料消耗量的目的。     

军队油料消耗预测策略研究

首先对纷繁复杂的科学预测方法进行归纳，详细分析了其中具有代表性的七种预测方法，并总结了每种方法的特点和适用条件，进而提出了军队油料消耗预测方法选取原则，最后提出了军队油料消耗预测策略，为建设油料管理专家系统提供基础性探索和研究。     

基于区间数的军队油库投资改造决策模型研究

本文建立了基于区间数的军队油库投资改造决策模型．以区间数的形式综合考虑决策指标权重及指标值，更多地保留了决策信息．使评价结果更为客观、真实可靠，并结合案例．讨论了运用该决策模型进行决策的方法和详细步骤。案例研究表明．文中的方法原理清晰，计算简单，可用于解决后勤管理中的诸多决策问题。     

油料保障系统的自治性研究

本文在分析油料保障系统自治现状及其挑战基础上,从认知、调度和协同三个层面评估其自治性,提出了实现自治性设计的策略和关键技术。对油料保障系统自治性进行研究,有利于提高完善系统整体性能,对实现信息化条件下油料保障智能化具有重要作用。     

浅谈sbs改性沥青混合料在高速公路中的应用

要在认真应用现行规范的同时,积极探索,研究创新,尽快在对改性沥青性能指标的评价上做到全面、规范、精确、实用,从而实现对改性沥青应用上的指导性和可控制性,最终提高高等级公路的整体质量和路面性能,为国民经济的大发展铺平"道路".