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基于动态马尔科夫链的携运行器材需求分析
王兵，宋长雪，金坤椋
（陆军装甲兵学院，北京100072）
摘要：作战单元执行作战和演训任务时，各类装备器材与各种物资采用携行与后送等方式，要基本做到自给自足。本
文拟以满足作战器材需求为前提，以提高武器性能保障能力为目标，针对面临任务和作战环境特点，运用统计分析、马尔
科夫链等方法，对携运行器材需求进行分析，明确遂行任务所需器材，提高军队的持续作战能力。
关键词：马尔科夫链；携运行器材；需求分析
中图分类号：E0-03文献标识码：A文章编号：1671-0711（2020）04（上）-0179-02
论文主要针对携运行器材需求分析进行研究，基于马那么称为齐次马尔科夫链。
尔科夫模型和BP神经网络模型构建信息化条件下携运行器定义有限马尔科夫链的平稳分布：一个向量
材种类预测，研究合成旅所需携运行器材的类型和数量，
以维持装备作战性能，提高部队战斗力，并降低维修保养称为时一个有限马尔科夫链的平稳分布。
预算成本，着力提高陆军典型部队携运行器材保障能力。1.1.2转移概率举证及柯尔莫哥洛夫定理
外军对于备件需求预测和运输进行了深入研究，并基于理论对于一个马尔科夫链
研究成果，构建了多样化模型，开发了携运行器材需求预
测专用软件和系统。其中，美国兰德公司为美国空军研制称以m步转移概率P（m）为元素的矩阵P（m）=|P（m）|
ijij
的METRIC（Multi-EchelonTechniqueforRecoverable为马尔科夫链的m步转移矩阵。当m=1时，记P（1）=P称为马尔
ItemControl）系列模型较为典型，它们分别是METRIC科夫链的一步转移矩阵，或简称转移矩阵。
模型、MOD-METRIC模型、VARI－METRIC模型以及后来的当实际问题可以用马尔科夫链来描述时，首先，要确定
DYNA－METRIC模型在美军广泛使用。但是，由于美军主要它的状态空间及参数集合，然后，确定它的一步转移概率。
以大型模型进行需求分析，致使在计算过程中易出现较小误关于这一概率的确定，可以由问题的内在规律得到，也可以
差导致较大偏差的情况，同时由于数据库存在局限性，对于由过去经验给出还可以根据观测数据来估计。
新形势、新环境难以快速适应。1.1.3转移概率矩阵的改进计算
1 基于马尔科夫链的建模及分析方法在本课题中，面对装备连续状态建立马尔科夫模型时，
基于此前的分析，我们可以轻易地得知当前携运行器材均是连续状态的马尔科夫链。在确定转移概率矩阵时，主要
保障所面临的问题，当前也尚未解决的方法。在此前提下，依据模型的前一状态或前段状态。这就导致了计算转移概率
本文在分析携运行保障的各类方法后选择马尔科夫链模型。矩阵存在较大难度，并且误差普遍存在。为减少误差，可以
马尔科夫链对于需求预测方面具有较大优势，特别是在处理采用多元回归的方式，求解连续状态下的马尔科夫状态转移
大量数据时计算较为简便、准确度高并便于检
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