随着军事条令不断演进以应对大规模作战行动（LSCO）的挑战，后勤规划必须同步调整，以确保分散部署于对抗环境中的部队获得持续保障。

本文构建了一个两阶段随机混合整数规划（MIP）模型，旨在不确定性条件下优化军事补给决策。该模型通过显式刻画补给线与存储节点的中断情景，将预测性后勤、预置补给及配送网络韧性等关键条令优先级纳入统一框架。

基于俄乌战争场景数据生成的算例表明，模型可有效评估敌方打击、仓储成本及运力可用性对整体后勤效能的影响。研究结果定量揭示了运输型与存储型补给策略之间的权衡关系，并识别出影响模型行为的非线性阈值。所提出的框架为对抗环境下的后勤策略分析提供了严谨且可扩展的工具，对推动基于数学建模与数据驱动决策的军事后勤规划规范化具有重要价值。

目录

引言

• 军事后勤
• 乌尔姆战役
• 美国早期后勤的成功范例：霸王行动
• 现代战争时期
  • 沙漠风暴与沙漠盾牌行动
  • 全球反恐战争
• 现代化呼吁
  • 预置补给
  • 预测性后勤
  • 生存性与受保护的供应链
  • 联合作战与扩充舰队
• 弥合作战差距
• 文献综述
  • 混合整数线性规划
  • 现有研究
• 现有工具
  • 后勤战斗指挥（LBC）
  • 军事后勤网络规划系统（MLNPS）
  • 可视化综合战术后勤（VITL）
• 综合与贡献

模型概述

• 混合整数规划（MIP）
• 集合与参数说明
• 单阶段混合整数规划：
• 基于两阶段随机规划的模型扩展
• 模型

实例生成

• 俄乌战争
• 巴赫穆特
• 实例生成
  • 节点、弧与攻击
  • 需求
  • 车辆

模型分析

• 假设
• 模型设置
• 模型输出
  • 预置与需求满足
  • 车辆移动
• 假设检验

结论

• 局限性
• 未来工作
  • 非线性和动态函数
  • 生成式人工智能
  • 士兵训练
• 最终思考

附录

• 附录A：混合整数规划输出示例