《美国陆军部队结构优化和充分性分析》最新160页论文

美国陆军长期在全球各地部署轮换部队，以支持国家安全战略。这些部队在重新部署、现代化和准备下一次部署之前，要在较长时间内满足一系列独立的任务需求。现在，美国陆军利用 “区域统一战备和现代化模式 ”来执行单元部署的这些周期性阶段。该模式特别强调根据地域作战司令部调整部队，从而使各单元针对相同系列的威胁、自然地形和民事因素建立战备和杀伤力。这项研究提供了一个整数编程模型，为美国陆军提供了一个最佳解决方案，根据组织装备修改表、现役或后备役部队状态以及地域作战司令部位置调整，列出营级梯队在规定的时间段内满足每项任务需求所需的单元数量。

首先，本研究制定了一个整数编程模型，该模型可在所需时间段内，在遵守 ReARMM 部队规划准则的前提下，最大限度地减少按 MTOE、分队状态和指定地域 COCOM 位置排列所需的单元数量。其次，这项研究重点关注作战功能（WfF）的具体任务需求，并通过求解模型确定 WfF 所需的单元数量。然后，综合每个 WfF 实例的解法，得出满足任务需求所需的美国陆军总体兵力结构。该模型的每个实例都能达到最优解，其中最大、最复杂的任务需求集在 24.04 秒内就能达到最优解。还进行了敏感性分析，以评估改变特定参数的影响。此外，也许最重要的是，该模型的框架可用于对任何涉及分层劳动力属性的问题进行充分性分析，这些分层劳动力属性具有一组所需的工作需求，每组需求与一组首选的工人属性相关联。

除导言一章外，本论文的结构如下。第二章概述了美国陆军如何以及为何根据 ReARMM 部署部队。本章的文献综述还概述了有关劳动力调度和劳动力充足性研究方法的相关学术文献。本论文还研究了与本研究重点相似的问题类型，包括：分配问题、集合覆盖问题、目标规划和多目标优化。第三章介绍了用于解决本研究问题陈述的整数规划编程模型。在第四章中，针对各种测试实例求解了 IP 模型，并对模型参数变化的影响进行了敏感性分析。最后，第五章总结了本研究的主要发现，并讨论了未来的研究方向。