《基于混合整数规划与兵棋推演的医疗后送任务规划及决策制定》最新报告

在高度动态的军事行动环境中，伤员的高效医疗后送（MEDEVAC）是至关重要的战略挑战。本文提出了一种结合数学优化与游戏化方法进行医疗后送任务规划的技术。通过应用混合整数规划（MIP）——一种数学优化技术——解决医疗后送调度与路径规划问题，本文为紧急情况下的决策提供了一种结构化方法。我们的MIP模型能够详细考虑作战条件，并以战斗直升机护航作为任务支持，从而提升医疗后送行动的战略规划与效率。在平衡任务安全性与执行速度时，我们将进入多准则优化模型的领域。此外，本文通过开发一款模拟规划任务的桌面游戏，强调游戏化在提升规划软件理解中的作用。该方法使规划者能够将其手动规划方案与计算机生成的解决方案进行对比，改进自身规划技能，并认识自动化人工智能（AI）辅助规划软件的优势。

在不可预测的军事行动领域，为受伤人员提供及时高效的医疗救治是战略必需。参与作战的现代军队必须确保伤员从集散点（CCPs）或一级医疗设施快速安全地转运至野战医院（二级医疗设施）。医疗后送链条的这一早期阶段对启动强化治疗、降低死亡率和截肢风险至关重要。配备医疗后送功能的直升机通常是主要运输方式。这些直升机可监测生命体征并采取关键措施稳定伤员，具有快速、灵活、不依赖道路的特性，从而降低地雷等威胁的影响。然而，其在高风险环境中的脆弱性需要武装护航（如战斗直升机）的支持。资源限制与多重需求进一步加剧了医疗后送规划的复杂性，要求进行有效的优先级排序。平衡快速撤离需求与后送人员安全涉及复杂的决策过程，必须融入伦理原则以确保对所有人员的公正与人道对待。为应对这些挑战，本文提出应用数学优化方法（尤其是MIP）进行医疗后送任务规划。通过形式化需求并定义变量、约束条件与目标函数，本文旨在通过多目标优化技术平衡后送人员安全与最大程度救援伤员的目标。此外，利用兵棋推演开发模拟医疗后送规划的桌面游戏，可增强规划者的理解与技能。这种游戏化方法能对比人工规划与计算机生成方案，突显自动化AI辅助规划的优势。

本文后续结构如下：第2章提供文献综述，并定位本研究在现有学术体系中的贡献；第3章讨论高效医疗后送规划的挑战与需求，强调战略与战术考量；第4章阐述方法论，包括MIP模型的构建，并对所用集合、参数、变量、目标函数及约束条件进行详细解释；第5章通过案例研究描述输入数据、数值求解过程及结果；第6章探讨游戏化在医疗后送规划中的潜力，详述该方法的设计动机与背景，并概述医疗后送协同仿真桌面游戏的规则与玩法；第7章总结全文，归纳关键发现、实践意义及未来研究与技术发展方向；第8章列出参考文献。