针对机动保障资源的战时后勤保障指挥调度系统设计∗

秦潇曾斌

（海军工程大学管理工程系信息管理研究室 武汉 430033）

针对机动保障资源的战时后勤保障指挥调度系统设计∗

秦潇曾斌

（海军工程大学管理工程系信息管理研究室 武汉 430033）

为了满足战时动态、地域分散情况下部队的后勤保障需求，必须有效利用有限的后勤保障力量，对保障需求进行合理高效的实时调度，以实现战时后勤的精准保障。整体介绍了建立的后勤保障指挥调度系统，系统在构建全面的数据管理框架基础上，确定需求优先级，设计了针对机动保障力量的调度算法并对系统的模块设计进行介绍。实例应用的结果也证明了系统确实达到了设计目的。

战时后勤保障；机动保障资源；指挥调度；系统设计

ClassNum ber TP391

1 引言

后勤为作战而存在，没有作战就没有后勤。机械化战争时代，后勤保障逐步从作战体系分离出来自成体系，随着以现代信息技术广泛应用为标志的军事变革的发展，后勤与作战又呈现新的融合趋势［1］。

现有的后勤保障系统，主要由指挥机关和保障力量构成，保障力量由保障分队组成，下设若干保障成员［2］。作战时，保障力量根据指挥机关的指令、战场环境信息对作战分队进行保障支援。后勤保障组织指挥上，为确保实现后勤精确保障目标，后勤保障组织指挥的控制权提高到战役和战略层次。后勤保障除了拥有后勤保障资源并了解部队需求，具备将后勤资源及时投送到所需地点的能力外，关键还要依赖于以信息技术为基础的后勤指挥自动化系统来实施精确的后勤指挥与控制［3～4］。为满足未来战场高质量、高效率的部队后勤保障需求，必须合理分配保障力量和实施高效的任务调度［5］。在后勤补给战略方面，美军在2003年伊拉克战争中，提出的即时后勤补给战略，通过从后方基地直接送达补给并不能保障远距离长时间作战［7］。因此，在现代物流思想的指导下，设立保障中心统一管理保障资源，通过指挥调度机动保障力量以达到及时响应需求是发展趋势［8］。

综上，建立战时后勤保障指挥调度系统，在保证与作战力量、保障力量资源进行及时、有效地沟通的基础上，为高质量的后勤保障支援提供关键技术手段，而信息技术支持一直是我军后勤保障研究的薄弱环节。据此，本文设计了针对机动保障资源力量（保障成员）的战时调度系统，目的是有效管理作战分队和保障成员的数据，合理分配保障力量，为战场环境下部队的作战提供简便、高效的后勤保障支援。由于装备保障在组织结构和实施过程上都与传统后勤保障有很大重合，因此本文所指后勤保障也包括装备保障。

2 总体框架

本文建立的保障指挥调度系统总体框架如图1所示：当作战分队借助手持设备发出后勤保障需求时，手持设备会将需求数据和位置信息传输到系统服务器。系统查询由指挥中心共享的作战数据和作战分队信息，通过调用调度算法，将需求分配给合适的保障成员，分配结果则会显示在手持设备上，由该保障成员执行该保障任务。保障成员在完成该需求保障任务后，通过手持设备向系统反馈任务完成，以接受下一次保障需求。

系统数据的交互通过保障指挥中心的服务器和保障双方的手持设备实现，在战前和战时，作战指挥调度系统实时共享战场环境数据，其中包括作战分队和保障力量数据，例如部队编号、隶属关系、人员和武器装备情况等。战场环境数据会储存在保障指挥数据库中，以备调度算法使用，同时保障指挥中心的指挥员也可实时查询服务器中存储的保障任务执行情况。

数据的有效管理对整个系统的运行起到至关重要的作用，为了满足保障指挥调度系统对大量数据的管理，系统设计时对数据进行了数据管理框架的构建，以决定了系统数据库中的数据结构。

3 数据管理

3.1 保障力量和作战分队的数据管理框架

保障力量和作战分队的数据管理框架如图2所示。框架图中的分队包括保障分队和作战分队，保障分队下设若干保障成员，由保障成员执行需求的保障任务。

此数据管理框架包含了以下几类数据：1）两类分队中各成员基本信息（编号、隶属关系）和位置信息；2）保障成员的专业类别和当前状态，当前状态包括所处位置、当前执行任务的信息等；3）作战分队的相关数据，包括保障需求类别和保障等级。

图1 后勤保障指挥调度系统总体框架

图2 保障力量和作战分队的数据管理框架

分队的基本信息包含在前文提到的战场环境数据中，由作战指挥调度系统向本系统提供，位置信息可以依靠北斗定位即时获取。

根据作战分队战前和战时的实际情况，数据库中有分析总结得出用以描述作战分队及其某一需求紧急程度的指标集合，即风险特征，然后根据风险特征将其归类为紧急保障、重要保障和一般保障三个等级。在保障等级的基础上，系统通过Pronto推理算法计算出具体需求获得的优先级，以此确定保障顺序。需求最终确定的优先级分为七个等级（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ），其中Ⅰ优先级最高，Ⅶ优先级最低。保障等级和优先级的具体确定算法在下一节具体介绍。

3.2 需求和任务的数据管理框架

需求和任务的数据框架如图3所示，此框架主要包含两类数据，1）保障需求和保障成员的当前状态；2）各作战分队需求的种类和保障成员的保障专业之间的对应关系。

为了使保障指挥中心的指挥员能够了解战时的后勤保障实时情况，需求和保障成员的当前状态都会有所显示，其中每个需求的状态包括新需求到达、正在分配和完成分配三种；保障成员的状态则包括成员空闲、正在执行和保障完成三种，空闲是指成员在其保障节点等待执行任务，而保障完成是指成员完成了任务的保障但还在返回归队途中，因此呈现不同状态显示。

保障需求的种类、保障成员的专业类别和其对应关系是后勤保障指挥调度系统调度的依据。不同专业的保障需求可以由作战分队所发出，而后勤保障成员的专业种类有运输保障、油料保障、技术保障和卫勤保障等。图3反映了两者之间的相应关系，为了简化起见，除了运输保障成员可以保障军需物资和武器弹药的运输需求外，其余各专业保障成员和各类保障需求的关系都一一对应，但实际现在综合保障可能存在1对多的对应关系，本系统也能够支持。此外，当某保障成员出现突发情况不能及时完成保障时，它也可以发出支援需求，系统也按照作战分队的调度流程实施调度，搜寻其他保障成员代替完成保障任务。

4 调度流程

保障需求的调度主要包括优先级的确定以及需求的分配，本节将分别对这两部分进行详细介绍。

4.1 保障需求优先级的确定

本小节先介绍系统中存储的风险特征数据，作战分队的风险特征由后勤保障中心的指挥员判定，存储在保障指挥数据库中，用于后面的需求优先级的概率推算。

作战分队的部分风险特征如图4，在此，以装备保障为例列出和装备相关的风险特征［16］。

分队的风险特征主要分为三大类：作战任务性质、装备特征和需求保障特征。作战任务性质主要反映该分队所在的战场或所执行作战任务的重要程度和紧急程度；装备特征则是该分队所配备的装备的特性和历史使用记录；而需求保障特征是反映该分队所发出的某一具体保障需求的特点，主要包括具体需求的时效性和调度历史。其中的需求急需应答是指，系统已经对该需求运行过调度程序，但是没有调度到合适的保障成员实施保障任务，若此时该需求即将超过调度的时间限制，则会根据获得该风险特征重新获得一更高的优先级，再次运行调度算法，以避免需求被系统搁置的现象。

图3 需求和任务的数据管理框架

图4 作战分队的部分风险特征

后勤保障指挥调度系统中，依靠Pronto概率推演作为确定需求优先级的基础。Pronto是一款用概率描述来进行逻辑推理的程序，它根据逻辑语句的概率推演出其他一些具有不确定性的信息的概率，能够较为方便地为系统提供推演支持［18］。要保证Pronto推演过程，除了所储存的分队风险特征，数据库还需存储以下两类根据专家的分析总结概率数据：1）分队具有具体风险特征时获得相应保障等级的概率区间；2）不同保障等级作战分队获得各优先级的概率值。下面将以某一分队为例介绍需求优先级的确定。

假设某一作战分队A，发出了一装备维修的保障需求，该装备的需求特点包括保障时效性高、短时间内接受过保障两个风险特征。如前文所说，系统数据库中包含了作战分队具有不同风险特征时获得各保障等级的概率区间（表1）和不同保障等级的作战分队获得各需求优先级的概率（表2）。

表1 作战分队A获得各保障等级的概率

表2 不同保障等级作战分队获得各优先级的概率

Pronto首先根据表1中的概率数据总结出作战分队A分配到紧急保障、重要保障和一般保障的概率区间分别为［0.5，1］，［0，0.3］和［0，0.1］。然后通过综合表2的数据，Pronto推演出该分队获得七种优先级（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ）的概率区间分别为［0，1］，［0.1，0.6］，［0.3，0.8］，［0.1，0.6］，［0，1］，［0，1］和［0，1］。

现在，就需要通过临界值判定方法最后确定优先级。系统会事先录入确定每一种优先级的临界值，然后首先将Pronto程序最后得出的该需求获得Ⅰ级的概率区间，与Ⅰ级的临界值进行比较，如果概率区间整体大于或者等于Ⅰ级的临界值，则该需求获得Ⅰ级，反之，则按照从最高级Ⅰ到最低级Ⅶ的顺序，按此类比较方法，依次与相应优先等级的临界值进行比较，直到获得确定的优先级为止。假设系统设定七种优先级（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ）的临界值分别为0.21，0.3，0.24，0，0.03，0和0。据此，作战分队A发出的需求B就获得了Ⅲ级的优先等级。

4.2 保障成员调度算法

当后勤保障指挥调度系统确定了需求的优先级，就需要运行调度算法以确定保障成员来执行保障任务，如图5所示。系统首先会在该作战分队战前部署的优先保障成员范围进行筛选，如果此类保障成员没有应答或没有能力保障，则筛选所有同该作战分队具有相同编制的保障分队，在此类保障分队中筛选有保障能力的保障成员。若还没有可用保障成员，系统则继续扩大范围筛选所有在编的保障分队，在所有保障分队筛选有能力的成员以执行任务。

在筛选优先对象阶段时，距离只是考虑因素之一，与此不同的是，在筛选非优先对象时，距离成为决定性因素，最近的空闲保障成员会优先考虑，以此来确保保障的时效性。在筛选优先保障成员阶段，当保障成员正在执行任务时，算法会比较需求和该任务的优先级，以决定是否将需求分配给保障成员；而在筛选与作战分队同一编制的的保障分队成员阶段，只有该需求是具有Ⅰ、Ⅱ级时，才会考虑需求与当前正执行任务的优先级高低，反之，则直接进入筛选所有保障成员的阶段。之所以定义该规则，是为了避免筛选到的保障成员一直不能处理其优先保障对象。在最后筛选全部保障分队成员的阶段，非空闲的成员将会被系统排除，因此，优先级不再参与筛选。

此流程还包括一个时间模块，用于确保需求等待应答时间不会超过预先规定的时间限制。当一需求经过时间模块判定为“是”时，如前一小节提到，该需求便会获得“需求急需应答”的特征，然后再次计算优先级，重新获得的优先级则会高于初次获得的优先级。

5 系统模块设计

系统设计借助web service实现，如图6所示。Web Service技术提供了一种简单机制，它将各种系统封装成了服务的形式，而这些服务是平台、操作系统、编程语言无关的，可以通过网络环境方便地进行部署和访问［19］。Web service作为可复用的软件模块，其使用保证系统中各个服务模块能够灵活调用接口，方便快捷的共享、交互各个框架层的数据［22］。

整个系统主要分为四层：应用层、环境框架层、信息采集层和设备层，每一层由诸多服务模块组成。环境框架层是最重要的一层，主要包括环境解释器、数据查询服务和数据存储等模块。环境解释器控制系统运行需要的所有数据。环境解释器中的Pronto用于计算需求优先级；数据库包含了所有的数据框架需要的数据，第二节数据管理中的数据框架决定了其具体结构；数据模型则用于访问各个数据框架。

图5 后勤保障指挥调度系统调度流程设计

图6 后勤保障指挥调度系统模块设计

环境框架层与应用层及设备层的数据交互依靠数据存储和数据查询服务两类模块实现。所有数据存储模块确保数据能够简便快捷的输入，查询服务模块则用于将框架层处理后数据的输出，在应用层将数据可视化，显示在设备上，以便用户查看使用。不同数据类别的数据存储和数据查询服务模块，通过数据采集层和应用层中的相应服务模块来实现。例如，需求数据存储模块的需求相关数据来自于需求存储服务模块。

6 实例应用

现设有两组实例对象，每组对象中均包括20个作战分队在战场作战和10个保障分队，每个保障分队有3个保障成员，一共有30个保障成员。实例应用中一组使用后勤保障指挥调度系统进行保障调度，另一组则使用现有保障模式保障，现有保障模式是指保障指挥员根据模型模拟计算的结果，结合战场经验制定具体调运方案，而后由保障力量按方案执行保障任务。两组对象均在指定范围内（假设为战场）随机移动，发出需求后则停止移动，等待保障成员达到该位置进行保障，其发出需求的过程被模拟为服从λ=0.001164021的泊松过程。在实例应用过程中，对每个需求从作战分队发出时开始计时，直到保障成员到达分队发出需求的位置为止（即到达时间），最后统计两组对象中每个需求的达到时间分布，和保障调度指挥调度系统组中不同优先级需求的到达时间分布，以分析比较现有保障模式和后勤保障指挥调度系统的工作效能。下面将根据实例的数据结果比较分析。

6.1 实例结果

图7显示的是两组实例对象中，保障成员到达时间的需求数量分布情况。从图中可以看出，在后勤保障指挥调度系统组中，大部分需求在作战分队发出后60min内，保障成员即达到分队位置，而且到达时间基本分布在半个小时左右；而在现有保障模式组中，只有大概一半的需求在60min内到达，在90min的时候还有一小部分保障成员并未到达，最后，两组实例对象中，需求基本都能在300min内获得保障。

图8则是在后保障指挥调度组中，四种不同优先级到达时间的需求数量分布情况。与图7反映的情况一致，在60min内，四种优先级的需求下，保障成员基本都能达到作战分队位置，但不同优先级的需求的到达时间分布还是有差异。可以看出，对于最高优先级Ⅰ，大部分需求的到达时间都在40min以内，而对于较低优先级Ⅲ、Ⅳ，仍有个别保障成员没能到达需求位置。由此，可以看出，优先级高的需求更集中于较短达到时间，而优先级较低的需求，达到时间则可能会比优先级高的需求长。

图7 保障成员到达时间的需求数量分布

图8 不同优先级需求到达时间的数量分布

6.2 结果分析

根据实例应用的结果来看，使用后勤保障指挥调度系统确实能缩短后勤保障成员到达保障需求位置的时间，保障成员能更快的到达处理后勤保障需求，此外，较高优先级的需求也能比较低优先级的更早的获得保障。由此可以看出，后勤保障指挥调度系统的使用确实能够提高保障效率。

7 结语

本系统在通过借助数据库，结合战场实际情况，对各作战力量和保障力量的基本信息和反馈信息进行集中处理，及时的为战场的后勤保障调度提供全面保证准确的信息。其次，根据保障需求及时得对相对分散的后勤物资和保障力量进行统一的指挥调度，打破各保障力量各自为战的格局，最大限度的发挥出各成员的后勤保障能力。最后，对基础数据和往来数据进行科学的分类和管理，为后期的任务总结及保障物流结点的选取和建立提供了数据支撑。本文设计的后勤保障指挥调度系统在后勤保障的效率上，与现有保障模式相比，有显著提高。

当然，本文设计的后勤保障调度系统和实例验证时，仅考虑保障力量的任务调度，而没有考虑执行任务过程的路径规划及在途时间。此外，机动保障资源的选址规划作为战场后勤保障的传统难题，也将和路径规划问题一同作为后续研究的重点，从而构建全面立体的战时后勤保障系统。

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Design of Logistics Command Scheduling System in Wartime Based on Maneuvering LogisticalResources

QIN Xiao ZENG Bin
（DepartmentofManagementEngineering，NavalUniversity of Engineering，Wuhan 430033）

In order to satisfy the dynamic and geographically dispersed situation forces logistical needs，the limited logistic forcemustbe used effectively，reasonable and efficient real-time scheduling ofsecurity are needed to achieve precise logisticalsupport in wartime.This paper introduces the establishmentof logistics support command and dispatch system.Using the established datamanagement framework，determining the demand priority，the scheduling algorithm is designed for themaneuvering logistical resources.Themodule design is carried out to ensure the effective operation of the system，and the resultof the application proves that the system hasachieved the design goal.

logistics inwartime，maneuvering logistical resources，command scheduling，system design

TP391

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.09.022

2017年3月9日，

2017年4月28日

秦潇，男，硕士研究生，研究方向：物流工程。曾斌，男，博士，教授，研究方向：信息管理。