军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

中国管理科学 ›› 2013, Vol. 21 ›› Issue (6): 185-192.

• 论文 • 上一篇

军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

刘小午^1,2, 王颖¹

1. 中国科学院研究生院, 北京 100049;
2. 中国人民解放军75100部队, 广西柳州 545002

收稿日期:2012-01-06 修回日期:2012-04-29 出版日期:2013-12-29 发布日期:2013-12-23

Study on Military Technical Talents Training Plan with Robust Optimization

LIU Xiao-wu^1,2, WANG Ying¹

1. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
2. 75100 Troops of People's Liberation Army, Liuzhou 545002, China

Received:2012-01-06 Revised:2012-04-29 Online:2013-12-29 Published:2013-12-23

摘要/Abstract

摘要： 本文针对军队发展带来技术人才需求的动态变化，通过将技术人才各方面素质需求的不确定性离散成三种不同情景，采用鲁棒优化方法构建了军队人才培养的鲁棒优化模型，以军队信息化建设人才需求为背景，以某部人才队伍为研究对象进行了实证求解，并比较了基于单一情景的规划结果与鲁棒优化模型的结果。研究结果表明，鲁棒优化模型对于军队人才培养规划制定具有更好的稳定性和可行性。

关键词: 技术人才, 动态需求, 多目标规划, 鲁棒优化

Abstract: In order to adapt the dynamic changes of the demand for technical talents, in this paper,the uncertainty of the quality needs for the technical talents are discretized into three different situations, and the robust optimization model of military talents training is established through the method of robust optimization. The example of talents training programs in the next few years is set to explain the solving methods of robust optimization model based on the background of information construction. The results show that the stability and feasibility of the robust optimization model are much better than other model in the process of talents training planning.

Key words: technical talents, developmental requirements, multi-objective programming, robust optimization

中图分类号:

C931.2

刘小午, 王颖. 军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究[J]. 中国管理科学, 2013, 21(6): 185-192.

LIU Xiao-wu, WANG Ying. Study on Military Technical Talents Training Plan with Robust Optimization[J]. Chinese Journal of Management Science, 2013, 21(6): 185-192.

参考文献

[1] 李贵富. 依托培养是走军民融合式军事人才培养道路的战略举措[J]. 中国国防经济, 2008, (6): 68-71.
[2] 王修来, 毛传新, 饶伟. 军民人力资本融合模式选择的模型分析[J]. 军事经济研究, 2009, (4): 16-18.
[3] 王秀华, 周慧贞, 杨柏春. 浅议军队装备保障人才军民融合式培养[J]. 装备指挥技术学院学报, 2010, 21(4): 26-29.
[4] 徐元元, 洪庆根. 生长军官学员学风评价研究[J]. 海军航空工程学院学报, 2006, 21(3): 397-400.
[5] Kouvelis P, Yu Gang.Robust discrete optimization and its applications[J]. Boston:Kluwer Academic Publishers, 1997.
[6] Inuiguchi M, Sakawa M. Minimax regret solution to linear programming problems with an interval objective function[J]. European Journal of Operational Research, 1995, 86: 526-536.
[7] Yu Gang. Min-max optimization of several classical discrete optimization problems[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, 1998, 98: 221-242.
[8] Aghassi M, Bertsimas D. Robust game theory[J]. Nathematical Programming, 2006, 107: 231-273.
[9] Yu Gang, Yang Jian. On the robust shortest path problem[J]. Computers Operations Research, 1998, 25: 457-468.
[10] Averbakh I. Minmax regret solutions for minimax optimization problems with uncertainty[J]. Operations Research Letters, 2000, 27: 57-65.
[11] Kasperski A, Zielinski P. An approximation algorithm for interval data minmax regret combinatorial optimization problems[J]. Information Processing Letters, 2006, 97: 177-180.
[12] Averbakh I, Berman O. Minmax regret median location on a network under uncertainty[J]. INFORMS Journal on Computing, 2000, 12: 104-110.
[13] Averbakh I. The minmax relative regret median problem on networks[J]. INFORMS Journal on Computing, 2005, 17: 451-461.
[14] Kasperski A. Minimizing maximal regret in the single machine sequencing maximum lateness criterion[J]. Operations Research Letters, 2005, 33: 431-436.
[15] 叶泽方. 非确定型决策方法决策目标及决策结果可靠性研究[J]. 管理工程学报, 2000, 14: 59-61.
[16] 马龙华, 叶正波, 郑泳凌, 等. 基于LQR指标的鲁棒PID整定方法及鲁棒稳定性裕度评估[J]. 浙江大学学报(工学版), 2002, 36(5): 486-489.
[17] 姜涛, 朱金福, 朱星辉. 不确定情形下进行决策的鲁棒优化方法研究及应用[J]. 统计与决策, 2007, 3: 32-33.
[18] 高莹, 黄小原. 具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型[J]. 中国管理科学, 2007, 15 (1): 1-5.
[19] 晏妮娜, 黄小原, 马龙龙. 需求不确定环境下多个零售商竞争的鲁棒随机优化模型[J]. 中国管理科学, 2008, 16 (4): 50-54.
[20] 张玲, 王晶, 黄钧. 不确定条件下应急资源配置的鲁棒优化方法[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(10): 1283-1292.
[21] Dessler G. 人力资源管理[M]. 曾湘泉, 译.北京: 中国人民大学出版社, 2007.
[22] 李洪兴, 汪培庄. 模糊数学[M]. 北京: 国防工业出版社, 1994.
[23] 孙杰远. 教育统计学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.

军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

Study on Military Technical Talents Training Plan with Robust Optimization

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	姚黎明,徐忠雯,卢浩钧,陈旭东. 基于二层鲁棒优化的流域水资源全局均衡配置：以黑河为例[J]. 中国管理科学, 2024, 32(8): 285-296.
[2]	项寅. 需求不确定下的突发疫情应急医疗设施动态布局[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 129-139.
[3]	丰景春,颜雅琦,张可,胡岱松. 企业收益最大化下大江大河水环境治理项目组合鲁棒优化模型[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 323-334.
[4]	陈雪龙,张钟,李悦. 临机决策视角下的非常规突发事件应急处置方案生成[J]. 中国管理科学, 2024, 32(10): 109-122.
[5]	邱若臻,初晓晶,孙月. 价格和交货期敏感需求下基于鲁棒优化的双渠道供应链决策模型[J]. 中国管理科学, 2023, 31(9): 114-126.
[6]	李德昌, 杨华龙, 宋巍, 郑建风. 考虑船舶速度偏差的集装箱班轮运输货运收益鲁棒优化[J]. 中国管理科学, 2023, 31(4): 151-160.
[7]	董海,高秀秀,魏铭琦. 不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解[J]. 中国管理科学, 2023, 31(12): 107-116.
[8]	邱若臻, 吴旭, 孙月, 朱珠. 不确定需求下考虑大数据投资决策的供应链鲁棒优化及协调模型[J]. 中国管理科学, 2023, 31(1): 128-141.
[9]	汤兆平, 秦进, 孙剑萍. 基于非概率可靠性的铁路应急设施选址-路径鲁棒优化[J]. 中国管理科学, 2022, 30(9): 206-216.
[10]	李阳, 范厚明, 张晓楠. 动态需求下车辆路径问题的周期性优化模型及求解[J]. 中国管理科学, 2022, 30(8): 254-266.
[11]	蔡健平, 王晶, 焦子豪. 基于鲁棒优化的突发公共卫生事件精准筛查策略研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(7): 1-8.
[12]	胡玉真, 李倩倩, 江山. 跨境电商企业海外仓选址多目标优化研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(7): 201-209.
[13]	孙月, 邱若臻. 交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型[J]. 中国管理科学, 2022, 30(2): 156-168.
[14]	陈真杰, 王国庆, 朱建明. 电网与天然气网络协同下配电网线路加固决策研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(12): 293-304.
[15]	崔巍, 郝立宁, 木仁, 孙会君. COVID-19疫情下一种新的地铁平峰运营策略[J]. 中国管理科学, 2022, 30(11): 321-332.