油料调拨绩效评价指标体系的构建

绩效评价在管理领域应用广泛,科学的评价是正确决策的依据和基础,是提高管理水平和促进工作效益的重要手段.油料调拨绩效评价对分析调拨环境、促进调拨决策优化具有重要作用.然而,评价指标体系的建立是正确、科学地实施系统评价的关键所在,本文在广泛调研论证的基础上,提出了调拨绩效评价指标体系建立的原则并结合实际制定了油料调拨指标体系,对部队和地方相关的系统绩效评价具有一定的参考价值.     

战时油料运输路径优化研究

针对战时油料调拨运输的特点，战时油料运输路径的选择规划问题是保证在更为严格的时效期内完成对急需油料部队的供应保障的重中之重，特别是在现代信息环境下的战时指挥系统中，分析决策考虑的因素越来越多，且因素值不确定、充满模糊性，传统的决策方法难以应对，而作为现代决策分析主要研究内容的模糊多属性决策，是研究如何集结模糊信息，确定待选方案的优先权重的优选方法，     

基于遗传算法的油料运输路径优化问题研究

油料调拨运输的优化决策问题就是从物流系统的总目标出发，运用系统学的理论和系统工程的方法对军事油料调拨运输中的运输方式、运输路径、运输工具等进行综合分析，并考虑环境因素（如计划、运力、安全、道路、特殊要求等），制定出可能的油料调拨运输方案，并从中选择最优，以达到提高军事油料调拨运输效率和效益的目的。从我军油料调拨运输的整体发展现状来分析，由于我军油料军代室分布全国各地，条件、环境等诸多因素都不一样，     

基于灰色——马尔可夫链的军队油料保障需求组合预测研究

油料保障需求预测并不是最终目的，其作用和价值在于为油料保障决策提供科学可靠的依据，谋求最佳军事经济效益。正确的预测军队油料保障需求有利于有计划的组织油料运输，实施油料补给，筹划油料保障力量；有利于针对不同作战规模、作战样式，优化油料储备规模，合理配置油料储备，高效利用油料保障资源。笔者引入灰色——马尔可夫链组合预测方法，并以某部队油料保障需求历史数据为基础，     

基于多目标模糊优选动态规划的油料保障分队分派决策研究

在未来作战中,战场油料消耗巨大,油料保障资源有限,合理分配油料保障资源,是油料保障决策成功与否的关键问题。油料保障分队是战时油料保障力量中的重要组成部分,具有野战油库、加油站的开设,越野机动油料保障,以及油料的储、运、加注等保障能力。在作战过程中,油料保障分队需要多次对作战部队进行油料补给,     

基于支持向量机的油料消耗预测模型研究

油料消耗预测是科学地进行油料供应管理工作的重要环节。当前部队油料消耗突发性强、可借鉴历史数据少，必须使用最近一段时间的油料消耗数据作为预测数据，即是有限样本。在此基础上提出支持向量机进行预测。     

高寒山地边境军事行动油料预置储备研究

在可能发生战争或突发事件的地区预先储备一定数量的油料和油料装备，一旦发生战争或突发事件，可以迅速反应，在最短时间内保障部队的油料需求。高寒山地边境反击作战和处置突发事件，因部队准备时间短促，加之用油装备多，所以油料消耗大，油料补给任务艰巨。     

油料保障资源调拨运输优化模式分析和模型实现

本文结合“单对单”、“多对单”和“多对多”三种模式下的油料调拨运输优化，分别建立模型，并基于空间地理信息分析了模型实现，最后给出应用举例进行验证。为油料的调拨运输优化提供理论与技术支持，为油料调拨运输优化系统开发实践提供了相应模型及实现思路，、     

基于灰色神经网络融合算法的油料消耗量预测研究

后方油库油料消耗量指的是在油料供应过程中．以调拨、转供或代供的形式从本油库发出的油料数量,消耗量的科学预测是油料供应管理过程中重要的一环。本文通过对灰色RBF神经网络的研究,建立了基于灰色神经网络融合算法的油料消耗预测模型。并利用实例验证了模型的实用性。     

灰色关联分析在油料装备采购决策中的应用

1．油料装备采购决策中供货商问题的提出 军用油料装备采购是军队获得油料装备的主要手段，它直接影响国防费用的经济使用和部队油料保障力的形成。军队油料装备采购活动涉及面广，是一项复杂的系统工程，在采购过程中，需要对多方面的活动进行决策，如油料装备的采购数量、供货商的选择问题等。     

提高舰艇部队作战油料保障能力的对策分析

本文针对海军舰艇部队适应信息化条件下的多样化作战任务油料保障能力建设问题,结合新形势下海军舰艇部队油料保障要求,从油料储备能力建设、油料保障装备建设、海上补给能力建设、综合型油料保障人才培养、战时油料保障决策水平提升五个方面探讨了提高海军舰艇部队作战油料保障能力的方法和途径．     

基于TOC和PSO的战时油料紧急调运优化方法

战时油料调运优化决策的目的就是在完成战时油料保障任务的基础上．最优化地发挥现有油料调运力量的能力，同时结合战场环境与作战部队作战任务，求得战时油料调运的最佳方案。     

基于可拓决策理论的油料保障优先方向决策研究

战时油料保障是战时后勤保障的内容之一。未来战争具有参战部队武器装备多、作战空间大、作战节奏快、战斗样式转换频繁、油料消耗量大、油品种类需求繁多等特点。油料保障的高消耗、高需求、快节奏对油料保障优先方向确定提出了很高的要求。如果不能确定油料保障优先方向,就很难对油料进行合理储备和优化配置：进而无法提高保障效能。     

基于灰色预测理论的油料消耗预测优化

本文运用灰色预测理论建立了油料需求灰色预测模型，并以某部队8年的油料消耗量为例，对2012年油料消耗量进行了预测，与真实数据相比，精度高误差小，在此基础上，预测了该部队2013年油料需求量，为提高部队油料保障质量提供了理论借鉴。     

军用油料装备编配结构优化建模

军用油料装备是影响部队作战油料保障能力的重要组成部分，如何利用部队现有的油料装备，达到发挥储、运、加等油料装备的保障效能、节省操作人员和经费的目的是目前需要解决的问题。本文对油料装备编配结构模型进行了探讨，以期能够实现油料装备编配的优化。     

基于Multi-Mobile Agent的军用油料装备供应管理研究

随着现代信息技术的迅速发展，军用油料装备的供应管理、计划决策等业务工作逐渐采用信息系统来实现。但是由于军用油料装备供应管理的特殊性，传统的信息技术在解决票据传递、决算审核、业务变更等方面仍然显得捉襟见肘。 本文采用Multi-MobileAgent技术，对油料装备Agent进行了定义和分组，通过将油料装备供应管理中的各个实体抽象为Agent，建立了油料装备供应管理的静态和动态模型，研究了基于Agent技术的供应管理机制和实现过程。     

浅析油料供应标准的制定依据

油料供应标准是油料计划供应的基本依据，是平衡供求关系、缓解供求矛盾的基本工具。只有科学的油料供应标准，才能更好的协调油料供应关系．最大限度满足部队用油需求．实现油料供应的科学管理。     

以岗位需求为导向推动油料专业训练改革

随着现代化的油料保障对油料技术兵的素质要求不断提高．如何提升油料专业技术兵培训基地的训练质量，成为面临的一个严峻课题。惟有以岗位需求为导向，准确定位训练目标、合理设置训练内容、积极创新训练方法、不断强化训练管理，才能适应岗位需要，为部队输送合格的油料专业人才。     

BP神经网络——马尔科夫模型在军用油料消耗预测中的应用研究

作者利用BP神经网络-马尔科夫预测模型对油料消耗进行了预测，将预测结果同实际值进行了对比分析．得出了BP神经网络-马尔科夫预测模型能够对油料消耗进行准确预测的结论。     

应急油料保障系统安全性研究

通过对高技术条件下基于突发事件的应急油料保障状况分析，阐述应急油料保障决策系统设计原则与研究内容，介绍系统结构和功能，论述系统特点与创新点，阐明该系统的应用对实现快速油料保障决策智能化和自动化具有的重大意义。