本书采用测式调度和反应式调度相结合的预测—反应式混合调度方法，对动态不确定环境下联合作战行动计划问题展开研究。首先，在方案生成阶段就考虑各种不确定因素并采取相应措施，努力生成一种“受到保护”的基准方案，尽量减小方案执行过程进行调整的可能性，具体展开研究了任务不确定军事行动方案生成与优化方法、资源不确定军事行动方案生成与优化方法，以及时间不确定军事资源分配方案生成与优化方法；然后，在方案执行过程中，当
偶然的、未能预测的不确定事件发生时，利用反应式调度方法对方案做出快速适当的调整，研究了联合作战行动计划的动态调整优化方法。本书可以作为管理科学与工程和军事学领域作战计划专业的研究生教材，也可作为从事指挥信息系统分析与设计、作战体系设计、网络信息体系等前沿领域研究的科研人员的参考书。
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前言0
第1章 绪论11.1 基本概念及研究背景1
1.2 国内外发展现状31.2.1 军事任务计划系统3
1.2.2 军事任务计划建模方法5
1.2.3 军事任务计划求解方法11
1.2.4 现状总结16
第2章 军事任务计划问题描述182.1 军事任务计划问题要素182.1.1 任务的概念分析18
2.1.2 任务关系分析19
2.1.3 资源的概念分析22
2.2 不确定因素分析232.2.1 任务不确定性及分析23
2.2.2 资源不确定性及分析28
2.2.3 时间不确定性及分析29
2.3 不确定环境下任务计划问题建模312.3.1 符号定义32
2.3.2 约束条件33
2.3.3 目标函数35
2.4 不确定环境下军事任务计划求解框架362.4.1 设计思想36
2.4.2 不确定性应对策略37
2.4.3 不确定环境下军事任务计划问题求解框架38
2.5 本章小结40
第3章 行动方案建模及优化算法423.1 军事行动方案生成问题概述42
3.2 军事行动方案生成问题建模443.2.1 SAT理论基本概念44
3.2.2 基于SAT理论的问题模型46
3.2.3 基于逻辑任务图的问题模型化简方法47
3.3 军事行动方案求解算法523.3.1 SAT问题的求解算法52
3.3.2 DPLL算法框架54
3.3.3 基于知识的任务不确定军事行动方案求解算法55
3.4 案例分析603.4.1 案例想定60
3.4.2 问题建模61
3.4.3 问题求解62
3.5 本章小结64
第4章 任务—资源匹配建模及优化算法654.1 任务—资源匹配问题描述654.1.1 符号与相关前提假设66
4.1.2 数学模型67
4.2 任务—资源匹配问题求解策略684.2.1 基于资源缓冲的求解策略69
4.2.2 基于时间缓冲的求解策略73
4.3 任务—资源匹配初始方案生成算法764.3.1 任务执行模式77
4.3.2 方案生成机制78
4.3.3 优先规则79
4.4 任务—资源匹配多目标优化算法814.4.1 多目标优化问题及求解算法81
4.4.2 军事任务规划多目标优化算法流程83
4.5 案例分析894.5.1 案例想定89
4.5.2 实验设计92
4.5.3 结果分析93
4.6 本章小结98
第5章 资源流建模及优化算法995.1 资源流问题描述995.1.1 符号100
5.1.2 数学模型100
5.2 资源流求解算法1025.2.1 资源流网络概述102
5.2.2 资源流网络生成算法104
5.2.3 军事资源分配方案生成算法108
5.3 资源流鲁棒优化算法1105.3.1 基于时间缓冲的鲁棒性求解策略111
5.3.2 基于时间缓冲的鲁棒性优化算法112
5.4 案例分析1195.4.1 实验设计122
5.4.2 结果分析123
5.5 本章小结126
第6章 展望1276.1 本书工作总结127
6.2 下一步研究工作及展望129
参考文献131
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