在和平时期,军事绩效评估的重点是战备状态。这篇论文的重点是应用运筹学的工具来告知和优化战略设计决策以及与军事准备有关的行动决策。特别是,我们使用各种优化技术来确定如何加强装备和人员准备,并量化人员准备和领导人发展之间的重要权衡。

第二章关注直升机维修调度,其动机是美国防部对部件健康的预测分析的投资。开发了一个索引式的决策策略,将基于信号的抢先维修部件与整个多部件系统的经常性基于时间的预防性维修任务相结合。研究结果强调,产生部件健康信号的预测模型必须有极低的假阳性率,在用例设置中为5%或更低,否则抢先维修决策政策实际上会损害设备的准备状态。

第三章对职业道路设计政策对人员准备状态的影响进行了建模。为了培养未来任务的领导者,军队实施了职业道路设计政策,限制了个人任务的顺序和时间。过于严格的政策会损害人员的准备状态,即使整个系统有足够的人员来完成每个任务。开发了一个混合整数线性规划公式和一个受列生成启发的算法,以确定职业道路设计政策的具体变化,从而提高战备状态。对于一个特定的美国陆军军官职业领域,展示了职业道路设计政策的一个小变化如何能提供9%的人员准备度的提高。

第四章考虑了美国陆军最近更新的派任程序,其中包括为每年成千上万的军官转到新工作岗位的匹配市场。当可用的工作岗位多于军官时,人事经理会评估人员的准备情况,以决定哪些工作岗位进入市场,然后通过延迟接受算法来决定分配,以使申请人的满意度最大化。我们开发了一个混合整数公式,将这些决策结合起来,可以用来生成人员准备度和申请人满意度之间的帕累托前沿。然后,开发了一种可行的解决方法,使用局部搜索算法找到一个近似的帕累托前沿。使用了美国陆军2020年分配市场的数据,以表明2%的准备度下降如何为军官分配满意度的提高提供了10-20%的空间。

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