军事定量分析方法应用

A. 定量分析的主要手段

定量分析的主要手段?定量分析方法：

1、比率分析法：比率分析法是通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的方法。根据不同数据做对比，得出比率。趋势分析法，根据一阶段某一指标的变动绘制趋势分析图。

构成比率：构成比率=某个组成部分数值/总体数值×100%

效率比率：效率比率=所得/所费×100%

相关比率：相关比率=某一指标/另一相关指标×100%

应注意的问题：

对比项目的相关性；

对比口径的一致性；

衡量标准的科学性。

2、结构分析法：根据某一指标占总体的百分比来观察。结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。

3、相互对比法：选取某两个指标作为一组进行对比。数学模型法，建造适合某一指标的数学模型来观察指标的变化。通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距.进而分析形成差距的原因。

4、趋势分析法：

趋势分析法是根据个人或家庭连续各时期的会计报表中的相同指标，运用指数或完成率的计算，确定分析各期有关项目的变动情况和趋势的一种财务分析方法。

趋势分析法的具体运用方式包括对会计报表的整体分析；也可以对某些主要指标的发展趋势进行分析。

趋势分析法的基本步骤：

计算趋势比率或指数。有两种方法：

定基指数，就是各个时期的指数，都是以某一固定时期为基期来计算的。

环比指数，就是将各个时期的指数，以前一起为基期来计算。

需要注意的是，对今年的选择要有代表性，如果今年选择不当，则以其为基数计算出的百分比趋势会造成判断失误或做出不准确的评价。

根据计算指数的结果，评价与判断个人财务状况的合理性。

根据以前各期的变动情况，预测未来发展的变动趋势。

5、数学模型法：

数学模型法在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

定性分析与定量分析法区别：

B. 军事运筹学

军事运筹学是第二次世界大战期间为适应战争需要而发展起来的，系统研究军事问题定量分析及决策优化理论和方法的一门学科。 “运筹”一词，出自中国《史记·高祖本记》：“夫运筹策帷幄之中，决胜于千里之外”。运筹学的英文词Operational Research最早出现于1938年，原意为“作战研究”。在美国称为 Operations Research，英文缩写为OR。20世纪50年代中期，钱学森、许国志等教授将运筹学引入我国，并结合我国的特点在国内推广应用，中国学术界将原词译为运筹学。随着运筹学在军事领域的不断扩大应用，进一步促进了军事运筹研究工作的深入发展，逐渐形成了既同“运筹学”有关，又不完全相同的一门独立的军事学科——军事运筹学（Military Operations Research）。军事运筹学的研究对象是军事活动中的决策优化问题，它运用数学模型、计算机技术和定量分析等方法，揭示各种军事系统的结构、功能及其运行规律，为科学地进行军事实践活动，合理利用资源，提高军事效益提供理论依据。对整个军事科学而言，军事运筹学是军事理论转化为军事实践所必需的技术支撑。 军事运筹学从系统的观点研究军队建设与国防建设，强调定量分析、系统优化与科学管理。对和平时期军队与国防建设有重要意义，与直接研究作战的战略学、战役学、战术学有密切关系。军事运筹学的形成经历了一个漫长的过程。早在古代，人类从战争实践中就总结出了丰富的运筹思想。两次世界大战又为军事运筹实践提供了良好的契机。第二次世界大战后，军事运筹理论得到了突飞猛进的发展。20世纪50年代末，军事运筹学基本上形成为一门独立的新学科。随着军事技术的进步、计算机技术的发展和高技术武器装备的出现，军事运筹学在解决军事战略、战役、战术、作战方法、军队指挥、后勤管理、军事训练等许多现实课题中起了不可替代的作用，进一步确立了军事运筹学作为现代军事学中一门独立学科的地位。 自20世纪70年代末以来，在钱学森等老一辈科学家的积极倡导下，我国的军事运筹学经历了起步研究、重点发展和全面发展等阶段，取得了很大的成绩，已成长为军事科学中最富生机、发展最快的学科之一，在应用成果、理论研究、作战模拟和人才培养等方面取得显着进展。目前，我国的军事运筹研究已形成一定规模和水平，为未来的发展奠定了良好的基础。 经过近半个世纪的发展，军事运筹学已从二战时期以战术指挥决策问题为对象，发展到今天以应用科技方法解决军事领域各类决策问题为对象的军事学科。它研究的内容和应用的范围，可以说覆盖了军事科学的各个基础理论学科。如军事力量建设和运用的筹划、战时对战争全局问题与平时对军事斗争全局问题的运筹；战役战斗行动的优化；军事指挥的科学决策；军队规模、编制体制的论证；后勤保障、技术保障的运筹；武器装备的体系建设方案和全寿命管理；军队人力资源的规划和管理，以及军备控制的研究和方案拟制等。

C. 三种定量分析方法

三种定量分析方法如下：

一、比率分析法

根据不同数据做对比，得出比率。它是财务分析的基本方法百，也是定量分析的主要方法。比率分析法是以同一期财务报表上若干重要项目的相关数据相互比较，求出比率，用以分析和评价公司的经营活动以及公司目前和历史状况的一种方法，是财务分析最基本的工具。

趋势分析法是将不同时期数据中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考查其发展趋势，预测其发展前景。它是基于应用事物时间发展的延续性原理来预测事物发展趋势的。

三、数学模型法

建造适合某一指标的数学模型来观察指标的变化。通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距，进而分析形成差距的原因。

D. 决策技术的定量方法

是通过分析产品成本、销售量、和销售利润这三个变量之间的关系，掌握盈亏变化的临界点（保本点）而进行选择的方法。
企业利润是销售收入扣除成本后的余额；销售收入是产品销售量与销售单价的乘积；产品成本包括工厂成本和销售费用在内的总成本，分为固定成本和变动成本。
（1）成本的分类：
变动成本（VariableCost）：指总额随产量的增减而成正比例关系变化的成本；主要包括原材料和工资，就单件产品而言，变动成本部分是不变的；
固定成本（FixedCost）:是指总额在一定期间和一定业务量范围内不随产量的增减而变动的成本。主要是指固定资产折旧和管理费用；
（2）盈亏平衡分析模型：
I=S-（Cv×Q+F）
=P×Q-（Cv×Q+F）
=（P-Cv）Q-F
I—销售利润 P—产品销售价格
F—固定成本总额Cv—单件变动成本
Q—销售数量S—销售收入
（3）盈亏平衡分析：
总成本：C=F+Cv×Q
总收入：S=P×Q
列出盈亏平衡方程：C=S
P×Q=F+Cv×Q
盈亏平衡点：Q=F/（P-Cv）
（4）三个概念：
单位边际贡献：单件产品售价与单件产品的变动成本之差称为单位边际贡献（=P-Cv）；
边际贡献率：单位产品的边际贡献与单件产品售价之比（=单位边际贡献/P）；
边际贡献总额：将单位边际贡献与销售量的乘积称为边际贡献的总额（=单位边际贡献×Q）。 边际分析考虑的不是总量状况和平均成本，而是假定生产某种产品的其他要素都不动，只改变一种要素投入，每增加一个单位投入带来的收入增量变化及对成本的影响。
只要增量收入超过增量成本，增加产量就会增加利氏贺润，就可以继续追加投入。
当收入增量等于投入增量时应果断地停止投入。
在投入增加到第三个单位时，平均产出和边际产出都是递增的，边际产出达到峰值，单位投入效益最好。
当每单位投入带来的边际产出开始递减时，总产出还在增加，但单位投入的效益下降。当边际产出为零时，总产出也开始下降。
当投入量已定时，边际产出最大的方案是最好的方案。
由于在一定条件下，单位投入的边际效益递减，因而可以通过边际分析来决定是否继续追加投资。 考虑货币资金的时间价值，将不同年份的净现金流量用一定的贴现率折算到起始年份后再扣除初始投资，使不同方案的资金收入具有可比性的方法
NPV=∑[St/（1+i）t]-Po
St为第t年的现金净收量，i为贴现率，n为投资方案的有效年限, Po为第一年初的投资额。净现值大于零的方案是可行方案；净现值最大的方案为最佳方案。
（i为贴现率——又称“折现率”。指今后收到或支付的款项折算为现值的利率。这里，贴现率可参考银行贷款利率确定，贴现年份越长、贴现率越高，现值越小
举个例子：
贴现率为10%，2013年的100块到了明年就相当于100*（1+10%）块钱，到了后年就是100*（1+10%）*（1+10%），也就是说，今2013年用100块可以买到的东西相当于明年110块可以买到的东西。） 主要用于风险性决策，需要预先估算一个方案可能出现的各种结果的收益与损耗歼手派数值及各种情况可能发生的概率。
各种结果的这两者乘积的求和即为此方案的期望值，同理计算出每个方案的期望值再进行比较，作出选择。通常选择期望值大者作为最优方案。
期望值E=∑Fi×Pi（θ） 二战期间，战争的需要刺激了运筹学的发展并产生了许多解决实际军事问题的定量方法；二战后，这些军事方法相继在工业、农业、经济、社会等各领域得到了广泛应用，与此同时，运筹学也有了飞速的发展。
到20纪60，已形成了运筹学的许多分支，如线性规划、非线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图论与网络、排队论、存贮论、对策论等。
线性规划法是运筹学方法中最常用的一种，因为它的模型简单，求解方法又成熟，所以也是应用的最为成功的一种。线性规划主要是解决有限资源的合理分配问题。比如，某厂生产的产品I、II，两种产薯态品都需A、B两种原材料，问题是，在原材料供应量的限制下，产品I、产品II各安排生产多少，能使企业获得的利润最高？这个问题用线性规划就很容易求解出来。 矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。
矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。
数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。
矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。
它是一种定量分析问题的方法。目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。
7.正交试验法
找出影响决策的方面和因素，进行试验，分析得出最佳方案。

E. 大数据在军事领域有哪些应用

1.提高军事管理水平
管理大师戴明与德鲁克都曾提出：“不会量化就无法管理”。数据的根本价值之一，就是可作为管理依据。大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据，而不是抽取少量的数据样本;大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性;大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。
将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。所以说，大数据强军的内涵，本质上是军事管理科学化程度的提高，即与小数据比起来，由于有了大数据，军事管理活动量化程度更高了，工具更加先进了，边界更加宽广了，管理质量、效率会随之更高。
2.丰富军事科研方法
通常人们研究战争机理、找寻战争规律的方法有三种，又称为三大范式：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案;理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经典的兰彻斯特方程;计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。
但是，上述研究范式只能使人们感知交战的过程和结果，并未有效提高对海量数据的管理、存储和分析能力。
以大数据为核心技术的数据挖掘模式被称为第四战争研究范式。人们可以有效利用大数据，探寻信息化战争的内在规律，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序，再利用包括量子计算机在内的各种高性能计算机对海量信息进行挖掘，由计算机智能化寻找隐藏在数据中的关联，从而发现未知规律，捕获有价值的情报信息。
例如，在第一次海湾战争前，美军就利用改进的“兵棋”，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。
作战模拟早已经从人工模式转变为计算机模式瞎搏，再加上大数据，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。
3.加速型武器装备面世
大数据在武器装备上的广泛应用，意味着武器装备建设将从重视研发信息系统到重视数据处理与应用的转变，从注重信息系统的互联互通到注重信息系统的透明性互操作的转变。当前武器装备的信息化程度越来越高，装备体系内各个节点之间陪神雹的信息共享也越来越方便、可靠，但由此也带来了一些突出问题，如原始信息规模过大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方法。
需要说明的是：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。
大数据与人工智能是一而二、二而一的关系。受益于大数据技术，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。其具体流程为：经过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，与战场网络融为一体的武器装备体系能实时自动感知面临的有关威胁，各装备节点自动感知包括我情和敌情在内的战场态势，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。
在这方面走在前列的仍然是美军。美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。这一点已在无人机领域实现。美军希望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航芦帆母上完成起降并执行作战任务。
4.提升情报分析能力
19世纪初，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由，提出了“战争迷雾”概念。显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。信息战首先得消除“战争迷雾”。信息战是体系对体系的战争，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘;而敌我对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中。
消除“战争迷雾”会提高指挥员的情报分析与军情预测能力。过去，由于可以掌握的数据不足，战争的不确定性很高，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和兵力配置，真正做到“知己知彼”，使战场变得清晰透明，从而拨开“战争迷雾”，达成运筹于帷幄之中、决胜于千里之外的作战目的。
对此趋势，很多国家及其军队都极为看重。例如，美军明确提出，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。如果这一目标实现，那么在这一领域其他国家与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述。美军通过多年的发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，因为对海量情报数据的分析，曾是美军情报侦察能力的瓶颈，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。
大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势。例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累的支撑。换言之，是大数据抓住了本·拉登。
5.引领指挥决策方式变革
管理的核心是决策。大数据带来的重要变革之一，是决策的思维、模式和方法的变革。建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。
决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程。军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。
以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、准确性也难以保证。目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，这就要求指挥人员必须掌握分析海量数据的工具和能力。以往，指挥人员更多的是依靠经验进行相对概略或粗放式决策。大数据的出现必将要求指挥人员以全新的数据思维来进行指挥决策。这种决策将有几个特点：
一是准确。只要提供的数据量足够庞大真实，通过数据挖掘模式，就可以较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战场态势的发展变化等。
二是迅速。大数据相关技术所提供的高速计算能力有助于指挥员更加迅速地设计行动方案。
三是自动化。针对特定的作战对手和作战环境，大数据系统可以自动对己方成千上万、功能互补的作战单元或平台进行模块化编组，从而实现整体作战能力的最优化;面对众多性质不同、防护力不同且威胁度各异的打击目标，大数据系统可以自动对有限数量、有限强度和有限精度的火力进行分配，以收获最大作战效益。
在大数据时代的战争中，军事专家、技术专家的光芒会因为统计学家、数据分析家的参与而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的“声音”。
总之，基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要，基于经验的决策将很大程度上让位给全样本决策，基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。
对此，美军的认识是最到位的。美军发布的《2013-2017年国防部科学技术投资优先项目》就将“从数据到决策”项目排在了第一位，凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。
6.优化作战指挥流程
网络日益普及的情况下，信息的流通与共享已不是难题，人们开始关注对信息的认识，及将信息转化为知识的能力。
与之相适应，军事信息技术也从关注“T”(Technology)的阶段，向关注“I”(Information)的阶段转变;从建设指挥自动化系统(C4ISR)，即指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察等信息系统，整体管理“战场信息的获取、传递、处理和分发”的全信息流程;发展至重视大数据处理应用，综合集成数据采集、处理平台和分析系统，统一优化管理“战场数据采集、传递、分析和应用”的全数据流程。即通过对海量数据进行开发处理，大幅度提高从中提取高价值情报的能力，从而实现对战场综合态势的实时感知、同步认知，进一步压缩“包以德循环”(OODA Loop)，即观察-调整-决策-行动的指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力。
随着数据挖掘技术、大规模并行算法及人工智能技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。在武器装备上，将特别注重各作战平台的系统融合和无缝链接，以保证战场信息的实时快速流转，缩短从“传感器到射手”的时间差，实现“发现即摧毁”的作战目标。
比如近几年迅速发展的无人机作战平台，其本质就是一个智能系统。其可以成建制地对实时捕获的重要目标进行“发现即摧毁”式的精确打击，还能通过融合情报的前端和后端，使数据流程与作战流程无缝链接并相互驱动，构建全方位遂行联合作战的“侦打一体”体系，从而实现了体系化的“从传感器到射手”的重大突破。
7.推动战争形态的演变
大数据可以改变未来的战争形态。美军一直追求从传感器到平台的实时打击能力，追求零伤亡。
由大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台，将使得这些追求成为可能。例如，目前全世界最先进的无人侦察机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的类型。现今，美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶的飞机，或许不久的将来，美军将向以自主无人系统为主的，对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进。
无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。
目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一趋势的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。
总之，基于大数据的实时、无人化作战，将彻底改变人类几千年来以有生力量为主的战争形态。
8.引导军事组织形式变革
大数据即大融合，它有望打破军种之间的壁垒，解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
就组织形态而言，扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合应该更符合大数据时代的要求。军事方面的相关趋势有：
(1)网状化。军队的指挥体系逐步发展为“指挥网”，原先的“树状结构”变为“网状结构”。一个师的指挥系统一旦被打垮，师以下各级可通过“网”与上级或其他作战单元联系。这就改变了传统军事指挥体系由“树干、树枝、树叶”编成的组织形态，避免了机械化战争时期“打断一枝、瘫痪一片”的指挥弊端，有效提高了局部战争中的指挥效能。
(2)小型化。发达国家的陆军多由军、师、团、营体制向军、旅、营制转变，使作战集团更加轻便灵活，机动性更强。根据部队的不同功能优化组合，基本作战单位不需要加强补充就能实施多种作战，从而全面提高应对多种安全威胁，完成多样化军事任务的能力。将营作为基本战术“模块”，将旅作为基本合成单位，以搭积木方式进行编组，战时根据需要临时编组，看迅速生成担负不同作战任务的部队。
世界各主要国家都非常重视军队组织形态变革，并致力于发展新兴军兵种，及时设计和建设新型部队。
2009年，美国国防部宣布组建网络战司令部。2013年3月，美国网络战司令部司令亚力山大宣布，美国将增加40支网络战部队。美国、俄罗斯等国都在积极筹划或正在建设能在太空进行作战的“天军”部队、“机器人”部队。
随着新兴军兵种的建立，军队的组织形态将出现新面貌，未来战争的触角不断延伸，网络、电磁频谱领域的争夺方兴未艾，太空不再是寂寞世界，天战也不再遥远。
(3)一体化。军队信息化必然要求一体化，信息化程度越高，一体化特征越明显。适应新形势下强军目标的要求，我军必须对战斗力要素进行一体化整合，推进武装力量一体化、军队编成一体化、指挥控制一体化、作战要素一体化，提高整体效益。
9.大数据将使体系作战能力大幅提升
从作战手段角度看，大数据及其支撑的新型武器装备的应用，将丰富军队的作战体系;从作战效能角度看，大数据下的作战行动循环(包以德循环)所耗时间将大为缩短，更符合“未来战争不是大吃小，而是快吃慢”的制胜规律。相关变革的结果，将是军队体系作战能力大幅提升。
10.提升军队的信息化建设水平
大数据给了各国军队(尤其是像我军这样的信息化发展水平参差不齐的军队)一个契机，可以牵引、拉动自身的信息化建设向更高层次发展，同时拉齐整体水平，因为大数据意味着“整体”。
具体来说，应以提高决策速度、反应速度和联合作战能力为目标，以数据为中心，以搜索分析处理数据为中枢架构，自上而下建设军事“数据网络”;加快组建云计算中心，把对大数据分析处理作为军事信息化建设的重中之重，努力建构精确分析处理大数据的硬件系统、软件模型，实现大数据“从数据转化为决策”的智能化和瞬时化。
同时，也要抓好末端的单兵及单件武器装备的数据采集、存储设备设计，从而为海量数据的挖掘和整合奠定基础。

F. 军事运筹学的应用

军事运筹学在中国的应用，开始于50年代初军队院校中有关火力运用理论的教研工作。1956年中国科学院力学所成立了第一个运筹组织，它对后来的军事运筹学发展起了促进作用。60年代中到70年代初优选法和统筹法广泛开展，军事部门也得到了应用。70年代末到80年代初，军事运筹学的研究和应用工作，又有了进一步的发展，其范围正逐步扩大到军事领域的各个方面。
运用军事运筹学，可培养指挥员数学分析和逻辑思维的能力，善于对作战、训练和其尺拆他军事活动进行定量分析，从多方案中选优决策，以提高军事活动的效率，在客观条件下用最少的人力、物力消耗来达到预陵嫌枣期的军事目的，或用一定的人力、物力消耗去获取最大的军事效果。但是，军事斗争实践中存在着许多难以定量的因素，诸如指挥员的才能，士兵的训练程度及士气等，因而军事运筹学的应用也者亩有一定的局限性，指挥员必须结合其他各种难以定量的因素进行综合分析，才能正确地解决军事决策问题。

G. 请系统全面地讲讲军事运筹学

军事运筹学是应用数学工具和现代计算技术，对军事问题进行定量分析，为决策提供数量依据的一种科学方法。它是一门综合性应用学科，是现代军事科学的组成部分。

解决现代条件下国防建设和军事活动中一系列复杂的指挥控制问题，不但要有高度的指挥艺术，还必须有一整套进行高速计算分析的现代科学方法，军事运筹学就是这种科学方法。

军事运筹学发展简史

运筹一词出自中国古代史书《史记·高祖本纪》“夫运筹帷幄之中，决胜于千里之外。”

虽然军事运筹学作为一门学科，是在第二次世界大战后逐渐形成的，不过军事运筹思想在古代就已经产生了。中国春秋末期军事家孙武的《孙子兵法·形篇》中，就有许多关于军事运筹的论述，他把度、量、数、称等数学概念引入军事领域，通过双方对比计算，进行战争胜负的预测分析。他在《孙子兵法·计篇》中还说“夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！”这里的“算”就是计算筹划之意。此外，《孙膑兵法》、《尉缭子》、《百战奇法》等历代军事名着及有关史籍，都有不少关于运筹思想的记载。

《史记·孙子吴起列传》载：战国齐将田忌与齐威王赛马，二人各拥有上、中、下三个等级的马，但齐王各等级的马均略优于田忌同等级的马，如依次按同等级的马对赛，田忌必连负三局。田忌根据孙膑的运筹，以自己的下、上、中马分别与齐王的上、中、下马对赛，结果是二胜一负。这反映了在总的劣势条件下，以己之长击敌之短，以最小的代价换取最大胜利的古典运筹思想，也是对策论的最早渊源。

成功地应用运筹思想而取胜的战例很多，如齐鲁长勺之战中曹刿对反攻时机的运筹，齐魏马陵之战中孙膑对出兵时间、决战时机、决战地点的运筹等。此外，在中国历史上还有不少善于运用运筹思想的人物，如张良、曹操、诸葛亮、李靖、刘基等。

第一次世界大战前期，英国工程师兰彻斯特发表了有关用数学研究战争的大量论述，建立了描述作战双方兵力变化过程的数学方程，被称为兰彻斯特方程。和兰彻斯特同时代的美国科学家爱迪生，在研究反潜斗争中也应用了数学方法，他主要是用概率论和数理统计，研究水面舰艇躲避和击沉潜艇的最优战术。但当时这些方法尚处探索阶段，未能直接用于军事斗争。后来，英国国防部成立以生理学教授希尔为首的研究雷达配置和高炮效率的防空试验小组(后改名为作战研究部)，这是最早的运筹组织。

第二次世界大战中，英国空、海、陆军都建立了运筹组织，主要研究如何提高防御和进攻作战的效果。美国军队也陆续成立了运筹小组，其中海军设立最早，是由莫尔斯博士发起和组织的，主要研究反潜战。加拿大皇家空军也在1942年建立了运筹学小组。而运筹学作为一个独立的新学科，是于20世纪50年代初 才开始形成的。

军事运筹学的基本内容

军事运筹学的基本理论，是依据战略、战役、战术的基本原则，运用现代数学理论和方法来研究军事问题中的数量关系，以求对目标的衡量准则达到极值的择优化理论。它通过描述问题——提出假设——评估假设——使假设最优化，反映出假设条件下军事问题本质过程的规律。

模型方法是指运用模型对实际系统进行描述和试验研究的方法。反映实际系统的模型方法很多，有逻辑模型、数学模型、物理模型、混合模型等，军事模拟活动中应用最多的是数学模型。数学模型是用来描述研究对象活动规律并反映其数量特性的一套公式或算法，其复杂程度随实际问题的复杂程度而定，一般简单的问题可用单一的数学方法解决。如兰彻斯特方程，就是确定性数学模型，可宏观地描述双方战斗的毁伤过程。

对复杂的军事问题，必须根据问题的需要，选择各数学分支方法，构成一个整体的混合模型或组合模型，此项工作称之为构模。运用模型方法研究军事问题，以协助指挥员分析判断，是军事运筹学发展的重要途径。

作战模拟是研究作战对抗过程的仿真实验，即对一个在特定态势下的作战过程，根据预定的规则、步骤和数据加以模仿复现，取得统计结果，为决策者提供数量依据。过去运用沙盘对阵、图上作业和实兵演习等进行模仿战争全部或部分活动的过程，都是作战模拟。

由于现代战争的规模增大，复杂程度日益增加，上述传统的作战模拟方法已难于进行较精确的定量描述。在新的数学方法及电子计算机出现后，开始有可能对较大规模的复杂战斗过程作近似描述，现代作战模拟开始得到广泛应用。

现代作战模拟可以看成是一种“作战实验”技术。它可部分地解决军事科学研究中难以通过直接实验的手段进行反复检验的难题，还可节省时间和人力、物力，因而是军事科学研究方法上的一个重大进步。通过现代作战模拟，能对有关兵力、装备使用的复杂关系，从数量上获得深刻了解。

作战模拟可用于作战训练、武器装备论证、后勤保障以及军事学术研究等各个方面。其分类因角度不同而异。按军种、兵种分：有合成军作战模拟，陆军、空军海军作战模拟；按规模分：有战役模拟、战术模拟；按现代化程度分：有手工作战模拟、计算机辅助作战模拟和计算机化作战模拟。

决策论是研究如何选择最佳有效决策方案的理论和方法。无论是平时还是战时，指挥员的重要职责就是分析判断情况，选择可行的或满意的决策方案，定下决心进而组织实施，以完成上级赋予的各项任务。决策论可以引导指挥人员根据所获得的各种信息，按照一定的衡量标准进行综合研究，从而使指挥员的思维条理化，决策科学化。

搜索论是研究如何合理地使用人力、物力、资金及时间，以取得最佳效果的一种理论和方法。搜索论用在军事方面，主要是研究提高对某一区域内的目标进行侦察搜索的效果。在第二次世界大战中，英国为研究提高飞机对德国潜艇的搜索效率，首先运用并发展了这种理论。由于现代战争中搜索问题比较复杂，涉及的因素 比较多，所以搜索理论尚在发展中，还难于建立统一的通用模式。

规划论是研究在军事行动中，如何适当地组织由人员武器装备、物资、资金和时间等要素构成的系统，以便有效地实现预定的军事目的。规划论分线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划。

线性规划是当约束条件及目标函数均为线性函数时的规划，可用于解决对目标或作战地域分配同类兵力、兵器问题等。非线性规划是当约束条件或目标函数为非线性方程的规划，可用来解决向目标或作战地域分配不同类型的兵力、兵器等问题。人们在实际应用中为计算方便，常把非线性问题近似地处理成多级线性规划问题。

整数规划是规划论的特殊问题，要求变量和目标函数采用整数进行运算。因为有时人员、武器装备等只有整数才有意义。动态规划是解决多级决策过程员优化的一种数学方法，可把多级决策过程作为总体决策，构成决策空间，并对每个决策找出其定量评估优劣的准则函数，选出准则函数为员优值的决策方案。这即是决策过程的最优化。动态规划多用于多级指挥控制、计算使目标遭受最大损失的火力分配问题等。

排队论亦称“等待理论”、“公用服务系统理论”或“随机服务系统理论”。是研究系统的排队现象而使顾客获得最佳流通的一种科学方法。在军事系统中出现的排队现象很多，如指挥系统收发军事情报信息，反坦克武器对敌坦克的射击，防空系统对空中目标的射击，以及飞机的批次侦察轰炸，武器装备的修理等。

这些军事活动在排队论中被称为“服务”，而服务系统则为指挥控制系统、反坦克系统、防空系统、侦察轰炸系统、修理系统等。其中“顾客”是被指挥的部队，被射击的坦克和飞机，被侦察轰炸的目标，以及需要修理的武器装备等。当顾客要求服务的数量超过服务系统的能力时，就会出现排队现象。排队论即由此得名。

排队论可以用来解决指挥系统的信息处理能力及反坦克武器射击效率的估计分析；对空中侦察及防空武器提出相应的要求，估计不同设施的防空系统效率；武器装备维修及后勤保障的合理安排；人员、物资、装备等按时间序列流动的组织安排等。

对策论是研究冲突局势下局中人如何选择最优策略的一种数学方法。由于这门学问最初是从赌博和弈棋中提出的，因此亦称“博奕论”。

对策论的基本思想是立足于最坏的情况，争取最好的结果。在军事斗争中，通常并不掌握对方如何打算和行动的充足情报，在这种不确定情况下应用对策论最为合宜。如在对方采用一系列不同战术条件下，选择己方的有效战术问题；受对方攻击情况下设置假情报和实施伪装的问题；以及选择与对方对抗的各种武器装备的合理配置问题等。

随着科学技术和军事斗争的发展，航天技术中出现了机动追击的对策问题，原来的对策论就难以适应，于是美国兰德公司等在20世纪60年代开创了新的“微分对策”理论，从而使对策论的军事应用进入了一个新的发展阶段。

存储论亦称“库存论”，是研究在何时何地从什么来源保证必需的军用物资储备，并使库存物资及补充采购所需的总费用最少的理论和方法，它主要用于军队的后勤保障和物资管理方面。采用这种方法，可以确定维持军事系统的组织活动或经营管理正常运转所需的武器装备、备品备件、材料，及其他物资的最佳经济储备量。最佳经济储备量是由最佳经济采购量决定的，而采购量又与消耗量有关。

除上述各论外，军事运筹学常用的理论和方法还有网络法、火力运用理论、指挥控制理论、最优化理论、概率论和数理统计、信息论、控制论等。

应用军事运筹学需要特别注意其局限性。主要是运筹分析系统的简化和本质抽象中人的主观性，以及对军事问题中一些非定量因素，诸如人的水平、能力、爱好个性、士气、心理因子等，只能在假定条件下作近似的分析。

军事运筹学作为军事科学的一个组成部分，是定量研究其他军事学科的有关问题的手段和工具，其他军事学科是军事运筹学的应用领域。随着现代战争日趋复杂多变，且有大量随机现象出现，以及数学方法的研究上取得了新的成果，并且计算机技术的高速发展和大量使用，使得在军事上广泛应用运筹学方法日益有效，并且费用也越来越低。不过，现代战争仍然需要指挥人员的经验和创造性思维，需要科学方法和指挥艺术的有机结合。

随着现代科学技术的迅速发展，军事运筹学的基本理论和方法也将进一步发展。其发展方向主要是，如何提高描述精度，如何通过直接和间接的数学方法以及其他科学方法，对目前难于用数量表示的那部分军事问题予以量化。以及如何通过人机联系的最新途径——人工智能等进行作战模拟。军事运筹学的应用范围将更加广泛，对研究解决作战、训练、武器装备、后勤管理等军事问题的作用将越来越大。

其它军事学分支学科

军事学概述、射击学、弹道学、内弹道学、外弹道学、中间弹道学、终点弹道学、导弹弹道学、军事地理学、军事地形学、军事工程学、军事气象学、军事医学、军事运筹学、战役学、密码学、化学战

军事运筹学
系统研究军事问题的定量分析及决策优化的理论和方法的学科。军事学术的组成部分。以军事运筹的实践活动为研究对象。研究领域涉及作战指挥、军事训练、武器装备研制与发展、军队体制编制、军队管理、后勤保障等各个方面。主要任务是为各类军事运筹分析活动提供理论和方法，用以揭示各类军事系统的功能、结构和运行规律，科学地辅助军事决策和军事实践，合理利用资源，提高军事效能，启发新的作战思想。词源 “运筹”一词，出自中国《史记·高祖本纪》:“运筹策帷帐之中,决胜于千里之外”。最早有“军事运筹学”含义的英文词operationalresearch出现于1938年，是由当时英国的鲍德西雷达站负责人A.P.罗威就整个防空作战系统的运行研究工作而提出的，原意为“作战研究”。在美国称为operationsresearch。英文缩写均为OR。自50年代起，虽然欧美一些国家将这种用于作战研究的理论和方法广泛用于社会经济各领域，但仍沿用原词，使OR的含义有了扩展。OR传入中国后,曾一度译为“作业研究”、“运用研究”。1956年,中国有关专家共同商定将OR译为“运筹学”。其译意恰当地反映了该词源于军事谋划又军民通用的特点，并赋予其作为一门学科的含义。随着适用于军事领域的这些理论和方法应用的不断扩展，军事运筹理论研究工作得到深入与发展，军事运筹理论逐渐形成为一门独立的军事学科，在中国称之为“军事运筹学”。简史 军事运筹学的形成经历了一个漫长的过程。早期的军事运筹思想可追溯到古代军事计划与实际作战运算活动中的选优求胜思想。如公元前6世纪孙武在《孙子》一书中，就有关于作战力量的运用与筹划的论述(见《孙子》中的运筹思想)。又如《史记·孙子吴起列传》中记载的春秋战国时期孙膑辅助齐将田忌与齐威王赛马，田忌采用孙膑建议的取胜策略，就体现了对策论中的最优策略思想。再如11世纪沈括的《梦溪笔谈》中根据军队的数量和出征距离，筹算所需粮草的数量，将人背和各种牲畜驮运的几种方案与在战场上“因粮于敌”的方案进行了比较，得出了取粮于敌是最佳方案的结论，反映了当时后勤供应中多方案选优的思想。古希腊数学家阿基米德利用几何知识研究防御罗马人围攻叙拉古城的策略，也是体现军事运筹思想最早的典型事例之一。中国共产党和毛泽东在领导中国革命战争中，继承和发展了古今中外的军事运筹思想。毛泽东的《中国革命战争的战略问题》、《论持久战》、《三个月总结》、《目前形势和我们的任务》、《党委会的工作方法》等一系列着作，均有关于军事运筹方面的论述。例如,土地革命战争时期，科学地分析战略形势,确定以农村包围城市的斗争道路；抗日战争时期，分析敌我力量对比，确定以持久战胜敌的思想；解放战争时期，计算战争进程，确定在3～5年内从根本上消灭国民党军队，推翻国民党反动统治等，都科学地运用了定量分析的方法。此外，他还利用作战经验及大量统计数据，提出作战理论原则，并把一些重要的数量依据，直接纳入原则体系，指导作战。十大军事原则中“每战集中绝对优势兵力(两倍、三倍、四倍、有时甚至是五倍或六倍于敌之兵力),四面包围敌人，力求全歼，不使漏网”(《毛泽东选集》，第二版,人民出版社,北京，1991，第1247页)的原则，就是一例。随着近代工业的兴起，大量新的科学技术开始应用于军事运筹活动，军事运筹学的理论与方法逐步成熟，其发展大致经历了以下三个阶段。萌芽阶段 1909年，丹麦工程师A.K.埃尔朗首次提出了排队模型，用于研究排队系统运行效率和提高服务质量问题。1914年，英国工程师F.W.兰彻斯特提出了描述作战双方兵力变化关系的微分方程组，该方程组被称为兰彻斯特方程。1915年，俄国人M.奥西波夫独立推导出类似于兰彻斯特方程的奥西波夫方程，并用历史上的战例数据作了验证；同年，美国学者F.W.哈里斯首创库存论模型，用于确定平均库存与经济进货量，提高了库存系统的综合经济效益。第一次世界大战期间，美国人T.A.爱迪生应用“战术对策板”研究商船运行策略，减少了敌方潜艇对商船的毁伤；1921～1927年，法国数学家E.波莱尔发表的一系列论文，为对策论的创建奠定了基础，其中证明了极小极大定理的特殊情形。这些均是为适应不同的军事需要而逐步发展起来的早期运筹理论和方法。形成阶段 第二次世界大战初，为研究雷达在实战中的有效使用，英国皇家空军于1939年吸收多个学科的专家建立了最早的运筹学研究小组。1940年成立由着名物理学家P.M.S.布莱克特领导的英国防空指挥研究小组，对机载雷达发现船只、潜艇等作战问题进行研究。通过改变深水炸弹的爆炸深度，使皇家海军、皇家空军摧毁敌方潜艇的成功率分别增加了3倍、6倍。此后,英国的陆军、海军也都相继设立了运筹分析机构，专门从事军事运筹的理论和应用研究。美国的运筹分析工作开始于1940年。1942年成立了由P.M.莫尔斯领导的美国海军反潜战运筹小组，主要研究反潜作战效果等问题。如1943年的研究表明，使用B-29飞机夜间单机布雷效果最好，飞机损失率由10％～15%降低到1％～1.5%。第二次世界大战期间，加拿大军队中也建立了运筹组织。至战争结束时，英、美、加三国的军事运筹人员总数已超过700人。1945年，苏联学者A.H.柯尔莫哥洛夫提出了多发齐射毁伤目标的火力运用理论。1947年，美国学者G.B.丹齐克等创立了线性规划解法——单纯形法。1948年，美国组建了兰德公司。1951年，莫尔斯教授等在总结战时经验基础上公开出版了《运筹学方法》一书；同年，美国为培养高级军事运筹分析人员，在美国海军研究生院设置了运筹分析课程。1952年成立了美国运筹学会。此后，搜索论、决策分析等新的理论和方法相继产生。这些均标志着军事运筹学的理论和方法体系已基本形成。发展阶段 由于军事技术的不断发展和现代战争的日益复杂，指挥决策问题对科学理论方法的发展提出了更高的要求。电子计算机技术与现代数学方法的适时出现，有力地推进了军事运筹学的发展。50年代中期以来，许多国家广泛推广应用了军事运筹学的理论和方法。美国自1960年R.S.麦克纳马拉任国防部长后，军事运筹学在国防管理等领域中得到了进一步发展。如相继发展了计划评审技术、图示评审技术、风险评审技术等网络分析方法，规划计划预算系统，以及在武器装备研制过程中发展的费用一效果分析方法等。同时，国防系统有关部门还建立了数百个军事模型。这些模型除了用于武器装备论证外，还用于国际局势分析、战争预测、作战指挥、军事训练、后勤保障等方面的辅助决策。取得成功的事例有：确保美国对苏联具有核反击能力所需的最少弹头数的计算分析、阿波罗登月计划的制订、B一1轰炸机的研制等。特别是在1991年的海湾战争中，以美国为首的多国部队，在战场管理、军队指挥、后勤保障等方面，成功地应用了军事运筹学的理论与方法。在中国，军事运筹学的研究始于50年代初期军队院校有关火力运用理论的教学工作。1956年，在钱学森、许国志教授的倡导下，中国科学院成立了第一个运筹学专业研究机构，对军事运筹学的发展，起了积极促进作用。60年代中期至70年代初期，华罗庚教授提出的优选法和统筹法，在军事领域中也得到了推广和应用。1978年5月，中国航空学会在北京召开了军事运筹学座谈会，与会人员向有关部门提出了在中国人民解放军中开展军事运筹与系统工程研究试点工作的建议。1978年底，中国人民解放军成立了第一个由多个学科的专家组成的“反坦克武器系统工程试点小组”,开展了反坦克武器系统工程试点工作。1979年10月,中国第一个军事运筹学研究机构——中国人民解放军军事科学院军事运筹分析研究所正式成立。1981年5月，成立了中国系统工程学会军事系统工程委员会。1984年12月，成立了中国人民解放军军事运筹学会。许多机关、部队也先后建立了各种专业性论证分析机构，在军内有组织地开展军事运筹学的研究与推广应用,并逐步扩大到军队工作的各个方面。1990年,中国国务院学位委员会和国家教育委员会发布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科专业目录》，把军事运筹学列为军事学的二级学科。此后，大多数军事院校陆续招收和培养了一批军事运筹学硕士研究生。1994年,开始招收第一批军事运筹学博士研究生。这一阶段的主要特点是：研究队伍的规模越来越大，研究问题的层次不断提高，应用范围已由战术规模逐步发展到战役规模和战略规模，研究的内容不断拓宽。基本理论 军事运筹学的基本理论主要有：概率论与统计学 概率论与统计学是军事运筹学中最基本的数学工具，在军事运筹分析中广泛应用。概率论是从数量角度研究大量随机现象，并从中获得规律的理论。统计学则是研究如何有效地搜集、整理随机数据，找出随机现象数量指标分布规律及其数字特征的理论。很多军事问题和基础数据均可运用上述理论进行描述或获取。数学规划理论 研究如何将有限的人力、物力、资金等资源进行最适当最有效的分配和利用的理论，即研究可控变量X=(x1,x2,···,xn)在某些约束条件下求其目标函数在X�处取极大(或极小)值的理论。根据问题的性质与处理方法的不同，它又可分为线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等不同的理论。在军事资源分配等方面的运筹分析中有着广泛的应用。决策论 研究决策者如何有效地进行决策的理论和方法。决策论指导军事决策人员根据所获得的各种系统的状态信息，按照一定的目标和衡量标准进行综合分析，使决策者的决策既符合科学原则又能满足决策者的需求，从而促进决策的科学化。通常在军事决策问题的运筹分析中有广泛的应用。排队论 研究关于公用服务系统的排队和拥挤现象的随机特性和规律的理论。军事上常用于作战、通信、后勤保障、C�I系统的运行管理等领域的运筹分析。库存论 研究合理、经济地进行物资储备的控制策略的理论。军事上主要用于后勤管理领域的运筹分析。网络分析 通过对系统的网络描述，应用网络理论，研究系统并寻求系统优化方案的方法。广泛应用于作战指挥、训练演习、武器装备研制、后勤管理等军事活动的组织计划、控制协调等方面的运筹分析。对策论 研究冲突现象和选择最优策略的一种理论。适用于军事对抗和冲突条件下的决策策略等方面的运筹分析。搜索论 研究在探测手段和资源受到限制的情况下，如何以最短时间和最大可能、最有效地找到某个特定目标的理论和方法。通常用于军事目标搜索、边防巡逻、搜捕逃犯以及军事情报检索等方面的运筹分析。武器射击运筹理论 关于武器系统射击效率及火力最佳运用的理论。主要用于武器系统的设计、研制与使用过程中的毁伤效果计算、精度分析、靶场试验及综合评价等方面的运筹分析。兰彻斯特方程 描述敌对双方交战过程中兵力变化关系的微分方程组。包括第一线性律、第二线性律与平方律。用以揭示在特定的初始兵力兵器条件下，敌对双方战斗结果变化的数量关系。主要用于作战指挥、军事训练、武器装备论证等方面的运筹分析。军事模型与模拟 对军事问题的抽象描述与仿真。军事模型是现实世界军事活动本质特征的近似描述，而不是全部属性的复制。模拟是指运用模型进行实验的过程。作战模拟是作战对抗过程的仿真实验。广泛应用于各类军事问题的运筹分析。相关的理论与方法 在研究解决军事运筹问题中，还经常用到一些相关理论和方法，如模糊数学、系统动力学、决策支持系统等。应用理论 随着自然科学与军事科学的不断发展，军事运筹学在军事领域中的应用研究日益广泛和深入,在各专门领域运筹分析实践的基础上,已经或正在形成一系列面向专门领域的理论和方法，主要有：军事战略运筹分析 对与军事战略有关的全局性问题进行定量研究和方案选优的理论和方法。它涉及的问题包括：战略环境、战略目标、常备力量与后备力量建设、国防动员体制、战略后勤、国防经济、军事外交、军备控制和裁军、军事威慑与军事冲突、局部战争与全面战争、常规战争与核战争等方面的分析、预测和评估。由于战略问题不确定因素多，有些问题难于单纯用定量方法解决，因此需要定量分析与定性分析结合，计算机与人的判断结合。国防科技发展运筹分析 对国防科技发展的方针、政策、目标、规划等有关问题进行定量分析和方案选优的理论和方法。可用于解决诸如重大项目评价、国防科技投资方向以及新技术在国防中应用的可行性研究等问题。作战运筹分析 对作战的有关问题进行定量分析和方案选优的理论和方法。内容主要包括：综合分析判断敌情、评估交战双方作战能力、优化兵力编成、部署和协调作战及各种保障计划等。主要用于作战辅助决策等。军事训练运筹分析 对军事训练的组织与实施进行定量分析和方案选优的理论和方法。主要内容包括：训练体制和训练内容、训练的组织实施、训练效果评估等方面的论证分析。后勤保障运筹分析 对后勤保障进行定量分析和方案选优的理论和方法。内容主要包括：后勤指挥、军费需求与分配、武器装备保管与维修、卫生勤务保障、军队运输方面的优化分析等。武器系统运筹分析 对武器系统的发展、部署和使用进行定量分析与方案选优的理论和方法。主要内容包括：武器系统作战效能、武器系统全寿命费用、武器系统费用效能、武器系统可靠性、易损性与生存能力等方面的分析、预测与评估等。军队组织结构与干部管理运筹分析 对军队组织的各部分或要素的组合方式与干部队伍结构、需求和规划控制等进行定量分析与方案选优的理论和方法。涉及的问题包括：军队整体的宏观分析与具体单位的微观分析；军队结构的控制幅度、指挥层次、职权区分、单位编制、相互关系以及干部编制结构、培养任用、流动规律、考核评估、进退升流等管理方面的分析。与相关学科的关系 军事运筹学是不同领域的科学家运用自然科学、社会科学、军事科学的相关理论，在研究分析军事问题的运筹实践活动中产生的边缘学科。它与数学、物理学和电子计算机技术等有着密切联系，在军事科学领域中与相关学科也有着密切的关系。与军事系统工程的关系 军事运筹学与军事系统工程，都是在早期作战研究的基础上发展起来的。它们都强调定量分析和整体效益，注重优化决策等。但军事运筹学侧重于定量分析现有系统的作业情况，而军事系统工程则是以定量与定性相结合的方法，解决工程技术及其他方面的组织管理技术问题。有的学者认为军事运筹学是军事系统工程的基础理论，也有的学者认为两者同多

H. 军事运筹学的介绍

军事运筹学是应用数学工具和现代计算技术对军事问题进行定量分析，为决策提供数量依据的一旦辩种科学方法。它是一门综合性应用学科模则缺，是现代军事科学的组成部分。解决现代条件下国防建设和军事活动中一系列复杂的指挥控制问题，不但要有高度的指挥艺术，还必须有一整套进行高速计算分析的现代科学方法，军事运筹学就是这盯汪种科学方法。

I. 定量分析的方法

一：定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
二：基本方法
1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。
2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。
3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。
4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。
5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。
以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。