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Command Control and Simulation

Command Control and Simulation >

2019 , Vol. 41 >Issue 1: 50 - 53

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2019.01.010

Theory & Research

Research on Material Reserve Layout Model of Camping Equipment Based on Multi-objective Programming

  • PU Shuang ,
  • WANG Feng
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  • Army Logistics University of PLA, Chongqing 401311, China

Received date: 2018-09-01

  Revised date: 2018-07-30

  Online published: 2022-05-20

Fold

Abstract

For storage layout is unreasonable, this paper picks out the transporting distance, time, cost as the three key factors to be considered importantly. The multi-objective programming theory is introduced to build a storage layout model of camping equipment material. Starting from the optimization of security point, adjustment of varieties and capacity, and the new construction of supply point, this paper optimizes the layout model. After the optimization of the reserve layout model, the advantages and disadvantages of the model are analyzed.

Key words： multi-objective programming; camping equipment; material reserve layout

Cite this article

PU Shuang , WANG Feng . Research on Material Reserve Layout Model of Camping Equipment Based on Multi-objective Programming[J]. Command Control and Simulation, 2019 , 41(1) : 50 -53 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2019.01.010

野营物资是部队进行作战、演习、野外驻训等军事活动的重要物资基础,也是部队遂行救灾、维稳、反恐等非战争军事行动的重要物资保障[1]。野营物资战备储备是实施野营物资保障的前提,实现保障有力的有力环节,其目的是为了满足部队各项军事行动野营装备物资储备的保障需求,以实现在数量上、时间上、空间上的野营装备物资的一致,保证供应的连续性。
过去我军野营装备物资储备布局着眼一时应急、快速供给,导致频繁建点,过度分散[2]。由于规模小、品种少,储备效益的问题不太突出。虽几经调整,但仍未形成紧缓结合、重次搭配、远近合理的储备格局。随着新时期野营物资面临诸如作战样式深刻变化、市场经济迅猛发展、联合保障任务繁重等各种挑战,导致现行的野营物资战备储备在机动速度快、火力输出猛、信息收集多的现代化战争条件下突显诸多局限性。现代战争是全方位、全时空的战争,已经没有明显的前后方界限。现在野营物资储备布局在联勤体制下暴露出远离交通要道、远离战场一线等问题,难以适应信息化战争高速度、快节奏的要求。所以对野营装备物资储备整体布局进行研究显得尤为重要。

1 影响野营装备物资储备布局的因素

野营装备物资战备储备的布局,必须满足为部队提供适时、适地、适量、适用的野营装备物资,使野营装备物资保障合理化,力争以最经济的方式完成野营装备物资的保障任务。其影响因素主要有三个。

1.1 运输距离

现代战争战机瞬息万变,赢得战争的机会稍纵即逝,后勤保障到战场前沿的距离如果太长,将会拖累整个军事行动的进程,甚至改变战争的最终结果。为了满足野营装备物资保障的时效性,储备点的布局必须在满足最远需求点的条件下运输距离越短越好[3]。

1.2 运输时间

运输时间的长短与运输距离的远近有直接的关系。一般,运输距离越短,在其他条件相同的情况下,运输的时间就越少。但从布局的角度出发,运输时间受交通状况的影响和制约,不同的道路情况有各不相同的通行率,同时战时条件下还要考虑遭敌破坏和自然环境约束的影响,因此运输最短的线路未必是运输时间最短的。所以储备点的布局必须在满足最远需求点在最低时间要求的条件下运输时间越少越好[4]。

1.3 布局成本

野营装备物资战备储备的布局成本包括运输费用和建设成本两方面。针对野营装备物资的供应管理,要使得储备点到各需求点的总调运成本最小,达到节约的目的,同时,要求储备点的建设成本较低,如土地费用、运行管理费用等,以便总成本最低[5-6]。

2 野营装备物资储备布局的多目标规划

2.1 多目标规划理论概述

目标规划法是研究多目标规划问题的一种方法[2]。首先,必须明确评价目标并建立评价指标。考虑到不同评价目标有不同的计量单位,不能直接进行比较,需要事先将这些计量单位的数值转化为可比较的效用值。评价指标可以通过综合评议、专家打分等形式确立。再者,确立各评价目标的权重,确定不同目标在模型中的重要程度相一致的系数。最后,把不同方案目标的效用值乘以权重系数,再相加求和,方案所得总和值最低的即为最优方案。即
求 M i n Z Z = ∑ i n K i C i = K 1 C 1 + K 2 C 2 + … + K i C i 　
式中:Ki 为各目标的效用值权重系数,Ci 为各目标的效用值,n为优化目标数。

2.2 野营装备物资储备布局模型构建

储备布局模型的构建,应当从实际情况出发,立足现有条件,本着综合效益最佳的原则,对布局进行相对合理的选择调整,避免大幅度调整。根据对野营装备物资战备储备布局的要求特征,优化各储备点的保障任务,调整各保障点的储备品种和容量,或新建新的保障点等。
假设在某作战区域有n个野营装备物资储备点,可储备的最大容量分别为V={V1,V2,…,Vm},储量分别为Ri (i=1,2,3,…,m);同样,在此方向上共有n个需求点,各需求点对某种野营装备物资的需求量分别是Xj (j=1,2,…,n)。对于某种野营装备物资,从储备点i向需求点j的供应量设为Mij 。
设储备点i到需求点j的运距为Sij,上一节已经提到野营装备物资调拨运输的实际输送距离不用完全衡量装备物资调运的实际时间,所以应考虑运输速度、道路毁损的安全系数等因素,将实际输送距离换算成标准运距S=dL(其中,L为实际运输距离,d为折算系数),标准运输距离的折算系数d可按下式求得
d = V 0 K V U 　
其中:V0 为标准运送速度(km/h),V为实际运送速度(km/h),K为道路修正系数(≥1),U为安全通过系数(≥1)。
若考虑换乘或运输方式变化,应将各段运输方式下的标准运距相加求和,即
S = ∑ i = 1 n S i = ∑ i = 1 n L i d i = ∑ i = 1 n L i V 0 K i V i U i
( i = 1,2 … , n )
设储备点i到需求点j的送达时间为Tij 。
调运成本系数Kij,是指从储备点i到需求点j的单位物资、单位距离的运费系数。野营装备物资调运的方式有很多种,各种方式的运价也各不相同,所以调运成本系数Kij 要结合所采用的各种运输方式的运价以及中转费来综合考虑。
将上述已知量用矩阵表述为
V = V 1 V 2 … V m ; 　 R = R 1 R 2 … R m ; 　 X = X 1 X 2 … X n
M = M 11 M 12 … M 1 n M 21 M 22 … M 2 n … … … … M m 1 M m 2 … M m n ; 　 S = S 11 S 12 … S 1 n S 21 S 22 … S 2 n … … … … S m 1 S m 2 … S m n
$T=\left[\begin{array}{cccc} T_{11} & T_{12} & \cdots & T_{1 n} \\ T_{21} & T_{22} & \cdots & T_{2 n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ T_{m 1} & T_{m 2} & \cdots & T_{m n} \end{array}\right] ; \quad K=\left[\begin{array}{cccc} K_{11} & K_{12} & \cdots&K_{1 n} \\ K_{21} & K_{22} & \cdots & K_{2 n} \\ \cdots & \cdots & \cdots&\cdots \\ K_{m 1}&K_{m 2}&\cdots&K_{m n} \end{array}\right]$

2.3 优化保障点任务

优化保障任务是调整若干后方仓库（储备点）对部队（需求点）的保障任务,以提高整体保障效益。其本质是优化各储备点对需求点的供应量Mij,即在各储备点的野营装备物资的储备量不变的基础上,把各个需求点的物资需求量任务重新分配给各储备点。因此,预先准备不同的任务分配方案,根据实际优化目标的不同,有针对性地对比不同方案,最终挑出最优方案。
1)按距离最短要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j
$s t \begin{cases}R_{i} \geqslant \sum_{j=1}^{n} M_{i j} & (i=1,2, \cdots, m) \\ X_{j}=\sum_{i=1}^{m} M_{i j} & (j=1,2, \cdots, n) \\ M_{i j} \geqslant 0 & (i=1,2, \cdots, m. j=1,2, \cdots, n)\end{cases}$
2)按时间最少要求
$\operatorname{Min} Z=\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} T_{i j} M_{i j}$
$s t \begin{cases}R_{i} \geqslant \sum_{j=1}^{n} M_{i j}&(i=1,2, \cdots, m) \\ X_{j}=\sum_{i=1}^{m} M_{i j}&(j=1,2, \cdots, n) \\ M_{i j} \geqslant 0&(i=1,2, \cdots, m \cdot j=1,2, \cdots, n)\end{cases}$
3)按费用成本最小要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j
$\begin{cases}R_{i} \geqslant \sum_{j=1}^{n} M_{i j}&(i=1,2, \cdots, m) \\ X_{j}=\sum_{i=1}^{m} M_{i j}&(j=1,2, \cdots, n) \\ M_{i j} \geqslant 0&(i=1,2, \cdots, m \cdot j=1,2, \cdots, n)\end{cases}$
所以,按照多目标规划的方法,即
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n T i j M i j M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j
s t R i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m M i j ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 ( i = 1,2 , … , m . j = 1,2 , … , n )
优化保障任务是调整若干后方仓库(储备点)对部队(需求点)的保障任务,以提高整体保障效益。其本质是优化各储备点对需求点的供应量。 该多目标规划可用线性规划的单纯形法求解,将多目标转化为单目标,求出可行解,从而确定最佳的保障方案。

2.4 调整储备点品种和容量

在上一小节中当不能求出可行解时,即模型求出的最小值仍偏大,表示即使调整了保障的任务,野营装备的储备仍不能满足部队战士战时需求。在部队位置确定、野营装备物资需求量一定和储备点位置明确的情况下,应调整储备点的野营装备物资储备的品种及容量,使整体保障效益最佳。
优化不同储备点对于需求点的保障量,重新计划不同储备点的最佳储量。引入一个调整目标函数的常量Z0,根据不同的调整目标,求解最优可行解。
1)按距离最短要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j - Z 0
$s t \begin{cases}V_{i} \geqslant \sum_{j=1}^{n} M_{i j}&(i=1,2, \cdots, m) \\ X_{j}=\sum_{i=1}^{m} M_{i j}&(j=1,2, \cdots, n) \\ M_{i j} \geqslant 0&(i=1,2, \cdots, m. j=1,2 \cdots, n)\end{cases}$
2)按时间最少要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n T i j M i j - Z 0
$s t \begin{cases}V_{i} \geqslant \sum_{j=1}^{n} M_{i j}&(i=1,2, \cdots, m) \\ X_{j}=\sum_{i=1}^{m} M_{i j}&(j=1,2, \cdots, n) \\ M_{i j} \geqslant 0&(i=1,2, \cdots, m \cdot j=1,2 \cdots, n)\end{cases}$
3)按费用成本最小要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j - Z 0
s t V i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m M i j ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 ( i = 1,2 , … , m . j = 1,2 … , n )
所以,按照多目标规划的方法,即
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j - Z 0 M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n T i j M i j - Z 0 M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j - Z 0
s t V i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m M i j ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 ( i = 1,2 , … , m . j = 1,2 … , n ) 　
求出可行解Mij的数量,根据 R i = ∑ j - 1 n M i j得到优化调整的结果。若取消第一个模型约束条件,即取消对各储备点的最大容量的局限,或许产生 R ' i > V i的情况。如此一来,就必须对已有的储备点进行扩建扩容,扩容量为 R ' i - V i。

2.5 新建保障点

当优化了原有保障点的保障任务,并且对野营装备物资种类与数量进行修改后,如果依然无法满足部队相应保障任务的实际需求,就必须进行储备点的新建,并重新对储备布局进行安排[8]。
首先构想x个用于备选的储备点,这些储备点不能离需求点太远,影响保障力的发挥;亦不能离保障点太近,由于保障点自身防护能力较弱而会存在遭破坏的风险。因此,用不等式表示为
S M i n ≤ S ( m + 1 ) j ≤ S m a x ( j = 1,2 , … n )
1)按距离最短要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j + ∑ j = 1 n S ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) i j - Z 0
s t V m + 1 ≥ ∑ j = 1 n M ( m + 1 ) j R i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m + 1 M i j 　 ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 　 ( i = 1,2 , … , n . j = 1,2 … m , m + 1 )
2)按时间最少要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n T i j M i j + ∑ j = 1 n T ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) j - Z 0
s t V m + 1 ≥ ∑ j = 1 n M ( m + 1 ) j R i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m + 1 M i j 　 ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 　 ( i = 1,2 , … , n . j = 1,2 … m , m + 1 )
3)按费用成本最小要求
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j + ∑ j = 1 n K i j S ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) j - Z 0
s t V m + 1 ≥ ∑ j = 1 n M ( m + 1 ) j R i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m + 1 M i j 　 ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 　 ( i = 1,2 , … , n . j = 1,2 … m , m + 1 )
所以,按照多目标规划的方法,即
M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n S i j M i j + ∑ j = 1 n S ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) i j - Z 0 M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n T i j M i j + ∑ j = 1 n T ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) j - Z 0 M i n Z = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n K i j S i j M i j + ∑ j = 1 n K i j S ( m + 1 ) j M ( m + 1 ) j - Z 0
s t V m + 1 ≥ ∑ j = 1 n M ( m + 1 ) j R i ≥ ∑ j = 1 n M i j 　 ( i = 1,2 , … , m ) X j = ∑ i = 1 m + 1 M i j 　 ( j = 1,2 , … , n ) M i j ≥ 0 　 ( i = 1,2 , … , n . j = 1,2 … m , m + 1 )
该多目标规划可用线性规划的单纯形法求解,将多目标转化为单目标,求出可行解 M ( m + 1 ) j,从而确定最佳的保障方案。

3 野营装备物资储备布局模型结果分析

基于多目标规划的野营装备物资储备布局模型完成优化后,对其进行结果分析:1)现行的野营物资战备储备在信息化条件下突显诸多局限性,野营装备物资轮换更新、储备结构、储备规模、储备布局等诸多问题日益突出,该模型的建立可以进一步拓宽野营装备物资战备储备研究的范围,对已有的理论知识进行扩充和丰富;2)在面临诸如作战样式深刻变化、市场经济迅猛发展、联合保障任务繁重等各种挑战时,该模型的建立有助于为野营物资储备提高经济效益、解决布局矛盾提供理论指导;3)该模型研究背景为和平时期野营装备物资布局,若研究背景为战争时期,达到军事效益为最终目的,可将模型中运输成本影响因素舍去,继续沿用相关公式进行演算,得到相应的战争时期的布局模型。

4 结束语

近年来,军队野营装备物资战备储备规模急剧扩大,新装备、新品种增多,所以应当更新野营装备储备观念,深刻探究现行野营物资储备的问题,分析野营物资战备储备的特点,研究新形势下野营装备物资储备布局,推动野营装备物资储备建设发展,提高野营装备保障能力,有助于实现决策管理的科学性、可操作性,对适应转变后勤保障力生成模式要求具有重大意义。

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