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，     

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，     

油料订购布局优化及应用

建立了油料订购布局优化模型，这对于解决油料储存与运输的复杂混合线性规划问题具有重要价值：该优化模型和算法能够有效计算出油料订购量、分配量和调运手段等订购布局优化问题。     

浅谈AHP法在油料运输方式选择中的应用

本文立足油料运输现状，对油料运输方式进行了定性定量分析，运用AHP法探讨了油料运输方式选取，为正确选取油料运输方式，保证油料合理流动提供了理论支持。但在实际中的应用尚有待完善。     

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.     

灰色RBF神经网络模型在军用油料消耗预测中的应用

油料消耗需求预测，是通过对各部队历史油料消耗统计的归纳分析，采用适当的预测模型，推算其在下一时间节点前所需的油料品种、数量的决策活动。科学预测部队油料消耗量对用油单位编报申请计划，油料管理部门分配油料指标以及上级调拨决策人员制定订购、调拨计划都具有重要的辅助决策意义。     

基于多目标决策的油料运输路线选取研究

采取多目标决策方法,建立了一种油料运输路线优送决策模型,为油料运输路线选取提供了一个新的思路。在保证安全的基础上,权衡运输时间和运输费用,以油料运输的安全性、及时性和低费用作为运输路线优送的目标,从而构成多目标优送问题     

供应链管理思想在军用油料运输优化中的应用

军用油料运输是指在特定的历史和战役条件下，为提高战役油料保障能力，筹划和运用油料保障力量的军地联合保障行为。军用油料运输保障在决定战争成败中具有至关重要的作用。目前，供应链管理（SCM，Supply Chain Management）思想在地方物流中发挥了巨大的作用，在军用油料运输优化中的应用研究尚处于探索阶段。     

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。     

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，     

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。     

军用油料运输安全风险分析与管控探析

军用油料运输安全管控是现代战争后勤保障的重要环节,是实现保障有力总要求的保证。本文从军用油料运输安全风险分析和管控入手,对军用油料运输和安全风险进行了探讨,分析了影响油料运输安全的影响因素,提出了安全风险分析和识别方法,最后针对军用油料运输安全风险管控问题提出了一系列方法措施。本文的研究对做好军用油料运输安全管理工作、提升军事保障效能具有一定的积极意义。     

基于微粒群算法的油料应急保障决策模型

在分析油料应急保障特点的基础上，建立了油料应急保障决策模型。构建损失函数，用于分析发生不同级别突发事件对油料保障区域造成的损失．评估油料资源布局保障能力。从油料补给点选址和油料配置两方面对油料资源布局进行优化调整。采用改进的微粒群优化算法一次性求解模型问题。通过算例验证模型的合理性及其微粒群算法的可行性，阐明该模型的研究对加强油料应急保障力度具有重要意义。     

青春激情飞扬 团旗熠熠生辉——南昌油库创“青年文明号”纪实

中国航空油料江西分公司南昌油库主要担负着南昌昌北国际机场各航空公司飞行器航空油料的储存、化验、运输等任务，由于航空油料易燃烧、易爆炸等特点，被人们誉为坐在“火山口”上工作的部门。多年来，南昌油库广大青年、团员坚持“安全第一，优质服务，恪尽职守，事故为零”这一文明号主题，积极开展“青年文明号”创建活动，并取得了令人瞩目的成绩。1993年被华东管理局授予“青年文明岗”，1994年荣获华东管理局首批“青年文明号”单位，     

军事供应链管理下的油料储备优化研究

军事油料储备是指为保障军事力量持续、不间断的油料供应而进行的军事油料储存。基于供应链管理的军事油料储备优化研究，从某种程度上可以说是实现军事效益与经济效益和谐统一的关键。面对世界新军事革命的挑战和我军调整改革的历史机遇，深入剖析我军油料储备的现状及存在问题，潜心研究基于供应链的军事油料储备优化问题，建立适应“两场”（市场和战场）要求的新型军事油料储备体系，具有十分重要的现实意义。     

战区油料调拨部门客户满意度研究

本文提出了一个用客户满意度来指导油料调拨工作的方法；在中国客户满意度（CCSI）的基础上，建立了一个满意度模型；基于战区的各个用油单位的满意程度，建立了一个满意度指标体系；运用李克特量表进行调查统计，同时用专家法确定指标权重，对结果进行分析计算，给出了各个指标的满意度。     

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。     

地面实物油料供应标准优化效果评价

根据DEA方法的数学描述，构建地面实物油料供应标准优化效果的评价指标体系。运用获取的指标数据．建立地面实物油料供应标准优化效果评价模型。采用Matlab软件编制计算程序，对评价模型求解，判断DEA模型的有效性规则，得出评价结果。     

青芦线运输组织方案的优化

通过对青芦线空车调配、重车运行径路等运输组织问题的分析,结合青阜和津浦线目前能力利用的实际情况,提出从青芦线两端站统筹考虑灵活配空和优化重车径路,以及成立专业公司进行集中管理的模式,为铁路、矿区、合资公司各方面共同组织煤炭运输生产,实现“多赢”,提出青芦线的优化运输组织方案。     

“节点运输”与节能减排

道路运输行业节能减排工作是一项系统工程，要以抓好汽车节油为关键，积极开展道路运输节能减排技术的综合研究，推广应用新技术、新设备，提供节能减排政策和资金保障，科学制定燃料消耗定额和规范驾驶员操作技能，同时还要注重研究优化运输资源配置和创新运输组织方式，“节点运输”就是优化创新运输资源配置和运输组织方式需要研究的重要内容。