| 第一步，将表1数据代入航材保障良好率模型(3)，得到各场站的航材保障良好率方程。
第二步，根据航材保障经费配置模型和动态规划法的最优递推方程，用Matlab语言进行程序设计和计算。
首先，需要求出各场站不同经费下所能达到的航材保障良好率。将所有的x（0≤x≤450）整数值代入到航材保障良好率方程，其结果是一个元素为g(x)的大小为6×451的矩阵，部分数据如表2所示。
表1航材保障经费的期望和标准差
|
场站
|
航材保障经费的期望和标准差
|
|
期望
|
标准差
|
|
1
|
67
|
4.4271
|
|
2
|
67.3
|
4.6306
|
|
3
|
59.4
|
6.3749
|
|
4
|
71.8
|
6.7052
|
|
5
|
71.2
|
6.8234
|
|
6
|
62.8
|
4.7074
|
表2各场站不同经费下的航材保障良好率
|
良好率
/(%)
|
经费/(万元)
|
|
72
|
73
|
74
|
75
|
76
|
77
|
|
g (x )
|
87.06
|
91.23
|
94.31
|
96.46
|
97.90
|
98.81
|
|
g (x )
|
84.49
|
89.08
|
92.60
|
95.18
|
96.99
|
98.19
|
|
g (x )
|
97.60
|
98.36
|
98.90
|
99.28
|
99.54
|
99.71
|
|
g (x )
|
51.19
|
57.10
|
62.86
|
68.34
|
73.45
|
78.10
|
|
g (x )
|
54.67
|
60.40
|
65.92
|
71.12
|
75.91
|
80.23
|
|
g (x )
|
97.47
|
98.49
|
99.13
|
99.52
|
99.75
|
99.87
|
然后，根据已生成的g(x)矩阵，利用航材保障经费配置模型的计算程序，求出最优解。但是，由于450万元经费是按1万元为单位进行配置，所以每个阶段都需要配置451次，然后再逆序计算最优解，这导致计算量太大，需要进一步优化算法。根据历年航材保障经费实际配置的情况，假定各场站经费配置的初始值为65万元，则动态配置的经费总额减少为W=450-65×6=60（万元），配置次数大幅减少，因而计算量大大降低。
计算结果：该舰航所辖场站的平均航材保障良好率最大值为93.42%，最优解为（74,75,69,81,81,70）。如果将450万元平均配置，则平均航材保障良好率最大值为88.32%，显然，前一种配置方案产生的航材保障效能更大。
5结论
(1)上述研究主要是舰航一级的航材保障经费的配置问题，海航级航材保障经费的配置也可采用该模型，只是配置的对象变成了舰航，目标变成了各舰航的平均航材保障良好率达到最大。
(2)如果将航材保障经费W作为变量，设置一个范围，即可获得不同经费下舰航的平均航材保障良好率，这样就可以根据训练或者作战任务对平均航材保障良好率高低的需要，对舰航的航材保障经费进行预测，以供海航航材保障指挥人员参考。例如，设W=450~464万元，则按1万元为单位递增时的平均航材保障良好率如表3所示。如果要求其平均航材保障良好率不能低于97%，根据表3，可以选择97.08%作为该舰航航材保障的目标，则其航材保障经费预算为463万元。
表3某舰航不同经费下的平均航材保障良好率
|
经费
/(万元)
|
良好率
/ (%)
|
经费
/(万元)
|
良好率
/ (%)
|
经费
/(万元)
|
良好率
/ (%)
|
|
450
|
93.42
|
455
|
95.11
|
460
|
96.43
|
|
451
|
93.79
|
456
|
95.41
|
461
|
96.66
|
|
452
|
94.15
|
457
|
95.69
|
462
|
96.88
|
|
453
|
94.50
|
458
|
95.95
|
463
|
97.08
|
|
454
|
94.81
|
459
|
96.19
|
464
|
97.45
|
上述研究证明，该模型的优化效果以及预测性良好，对实际应用具有很好的指导性价值。
参考文献
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