摘要：针对联合应急救援环境中装备资源的精确保障和协同规划难题,可以采用改进的蝙蝠算法结合动态列表调度的方法,来进行模型构建,采用动态列表的方式对实施保障任务进行筛选,同时引入自适应学习因子来均衡全局搜索和局部搜索能力,最后利用联合应急救援作为实例进行仿真验证,该方法能够实现装备保障规划流程的有效管理与优化,对提升应急救援保障能力、降低损失有着重要意义。本文在阐述蝙蝠算法及动态列表概念和总结蝙蝠算法发展历史的基础上,以自适应进化二进制蝙蝠算法结合动态列表为例,提出装备保障规划中蝙蝠算法总体框架设计,对未来蝙蝠算法在应急保障领域的有关研究具有重要的指导意义和作用。

摘要：作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗,在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数,使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling,DLS)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的模型求解方法,使用DLS选择处理的任务,使用GA为选定任务分配平台资源,给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例,验证了所提方法的优越性和适用性。