基于加權(quán)遺傳算法的雙目標(biāo)應(yīng)急物資配送車輛路徑優(yōu)化決策模型
發(fā)布時間:2021-06-30 16:10
災(zāi)害發(fā)生后,應(yīng)急物資調(diào)度是救援工作的核心,而應(yīng)急物資車輛路徑方案的選擇尤為重要。以配送時間懲罰成本最小化和駕駛員心理成本最小化為目標(biāo),建立雙目標(biāo)應(yīng)急物資配送車輛路徑問題整數(shù)規(guī)劃模型,并采用加權(quán)遺傳算法求解,得出在兩個目標(biāo)成本最小情況下的最優(yōu)近似配送方案。最后以四川省阿壩州九寨溝地震作為算例,驗證了該模型和算法的有效性和可行性,對災(zāi)害后應(yīng)急物資配送具有一定的參考價值。
【文章來源】:安全與環(huán)境工程. 2020,27(03)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
應(yīng)急物流系統(tǒng)VRP示意圖
加權(quán)遺傳算法流程圖
四川省阿壩州九寨溝地震共造成25人死亡、525人受傷、6人失聯(lián)、176 492人(含游客)受災(zāi),73 671間房屋不同程度受損(其中倒塌76間)。本次的研究對象為地震發(fā)生后第一天受災(zāi)最為嚴(yán)重的8個地區(qū),其中受災(zāi)點1~8分別為1(九寨溝縣)、2(若爾蓋縣)、3(紅原縣)、4(松潘縣)、5(平武縣)、6(文縣)、7(舟曲縣)、8(迭部縣),受災(zāi)區(qū)域地理信息分布圖見圖3,選定的配送中心為宕昌縣,假設(shè)配送中心與受災(zāi)點之間以及各受災(zāi)點之間的道路均可通行,每臺車輛所搭載的藥品數(shù)量也足夠滿足該車輛所經(jīng)過的受災(zāi)點的需要且每臺車輛在配送過程中保持相同的行駛速度(80 km/h)。為了研究整個配送過程的車輛配送時間懲罰成本和駕駛員心理成本,給出了駕駛員從配送中心(宕昌縣)到8個受災(zāi)點的時間和駕駛員從受災(zāi)點到受災(zāi)點所用的時間,見表1和表2。同時,為了最大程度地衡量駕駛員心理成本對配送方案的影響,賦予駕駛員心理成本一個較大的權(quán)重值,這樣可以將每個配送方案的駕駛員心理成本最大限度地刻畫出來,決策者可以根據(jù)駕駛員心理成本的大小選擇最優(yōu)配送方案。本文采用加權(quán)的方法對目標(biāo)函數(shù)中的車輛配送時間懲罰成本和駕駛員心理成本賦予兩個不同的權(quán)重因子m1,m2∈(0,1),其中賦予車輛配送時間懲罰成本的權(quán)重因子m2=0.01,賦予駕駛員心理恐慌成本的權(quán)重因子m1=0.99。依據(jù)駕駛員在不同階段的心理狀態(tài)(根據(jù)第1.4節(jié)中確定的方法原則),隨機設(shè)置了α、β、μ、C0、Ct,隨后以3 h作為柔性時間窗的上界,將駕駛員心理發(fā)生變化的時間臨界點和薪酬設(shè)置為100 min和3 000元,避免駕駛員的心理成本由于薪酬、休息的原因被過分地縮小,并根據(jù)休息時間和薪酬的大小選取了它們各自的權(quán)重系數(shù),然后將μ=0.9、α=0.1、β=0.5、t0=100、t1=180、C0=4、Ct=5、S0=3 000、S1=10、Ps=0.001、Pr=0.1、tr=30各項參數(shù)輸入計算機。表1 駕駛員從配送中心到8個受災(zāi)點所用的時間 (單位:min)Table 1 Driving time of drivers from distribution center to eight disaster areas(unit:min) 0→1 0→2 0→3 0→4 0→5 0→6 0→7 0→8 66.1 104.9 165.8 127.7 137 93.3 21.5 80.1 注:“0→1”表示駕駛員從配送中心到第1個受災(zāi)點所用的時間(其中“0”表示配送中心);其他含義同。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]不同性別駕駛員小轎車交通事故的影響因素分析[J]. 張圓,鄧院昌,林慶豐,史晨軍. 安全與環(huán)境工程. 2019(03)
[2]考慮動態(tài)行駛時間的無人駕駛車輛調(diào)度問題研究[J]. 徐君翔,張錦,郭靜妮. 工業(yè)工程與管理. 2019(05)
[3]基于雙中介模型的空中交通管制員薪酬滿意度對安全績效的影響研究[J]. 肖琴,羅帆. 安全與環(huán)境工程. 2019(02)
[4]前景理論下的末端物流干擾管理方法研究[J]. 寧濤,王旭坪,胡祥培. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2019(03)
[5]協(xié)作車輛路徑成本分?jǐn)倖栴}的B-T Shapley方法[J]. 饒衛(wèi)振,朱慶華,金淳,劉從虎. 管理科學(xué)學(xué)報. 2019(01)
[6]不確定同時取送貨車輛路徑問題及粒子群算法研究[J]. 馬艷芳,閆芳,康凱,李宗敏. 運籌與管理. 2018(12)
[7]基于擴展計劃行為理論的駕駛員疲勞駕駛行為心理影響因素分析[J]. 史晨軍,鄧院昌,林慶豐,張圓. 安全與環(huán)境工程. 2018(06)
[8]洋山深水港應(yīng)急車輛調(diào)度問題初探[J]. 杜戰(zhàn)其,譚綸,高家歡,蘇志彬,王琳. 物流工程與管理. 2018(09)
[9]基于城市道路限行的多能源多車型車輛路徑優(yōu)化[J]. 肖建華,王超文,陳萍,牛云云. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(05)
本文編號:3258067
【文章來源】:安全與環(huán)境工程. 2020,27(03)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
應(yīng)急物流系統(tǒng)VRP示意圖
加權(quán)遺傳算法流程圖
四川省阿壩州九寨溝地震共造成25人死亡、525人受傷、6人失聯(lián)、176 492人(含游客)受災(zāi),73 671間房屋不同程度受損(其中倒塌76間)。本次的研究對象為地震發(fā)生后第一天受災(zāi)最為嚴(yán)重的8個地區(qū),其中受災(zāi)點1~8分別為1(九寨溝縣)、2(若爾蓋縣)、3(紅原縣)、4(松潘縣)、5(平武縣)、6(文縣)、7(舟曲縣)、8(迭部縣),受災(zāi)區(qū)域地理信息分布圖見圖3,選定的配送中心為宕昌縣,假設(shè)配送中心與受災(zāi)點之間以及各受災(zāi)點之間的道路均可通行,每臺車輛所搭載的藥品數(shù)量也足夠滿足該車輛所經(jīng)過的受災(zāi)點的需要且每臺車輛在配送過程中保持相同的行駛速度(80 km/h)。為了研究整個配送過程的車輛配送時間懲罰成本和駕駛員心理成本,給出了駕駛員從配送中心(宕昌縣)到8個受災(zāi)點的時間和駕駛員從受災(zāi)點到受災(zāi)點所用的時間,見表1和表2。同時,為了最大程度地衡量駕駛員心理成本對配送方案的影響,賦予駕駛員心理成本一個較大的權(quán)重值,這樣可以將每個配送方案的駕駛員心理成本最大限度地刻畫出來,決策者可以根據(jù)駕駛員心理成本的大小選擇最優(yōu)配送方案。本文采用加權(quán)的方法對目標(biāo)函數(shù)中的車輛配送時間懲罰成本和駕駛員心理成本賦予兩個不同的權(quán)重因子m1,m2∈(0,1),其中賦予車輛配送時間懲罰成本的權(quán)重因子m2=0.01,賦予駕駛員心理恐慌成本的權(quán)重因子m1=0.99。依據(jù)駕駛員在不同階段的心理狀態(tài)(根據(jù)第1.4節(jié)中確定的方法原則),隨機設(shè)置了α、β、μ、C0、Ct,隨后以3 h作為柔性時間窗的上界,將駕駛員心理發(fā)生變化的時間臨界點和薪酬設(shè)置為100 min和3 000元,避免駕駛員的心理成本由于薪酬、休息的原因被過分地縮小,并根據(jù)休息時間和薪酬的大小選取了它們各自的權(quán)重系數(shù),然后將μ=0.9、α=0.1、β=0.5、t0=100、t1=180、C0=4、Ct=5、S0=3 000、S1=10、Ps=0.001、Pr=0.1、tr=30各項參數(shù)輸入計算機。表1 駕駛員從配送中心到8個受災(zāi)點所用的時間 (單位:min)Table 1 Driving time of drivers from distribution center to eight disaster areas(unit:min) 0→1 0→2 0→3 0→4 0→5 0→6 0→7 0→8 66.1 104.9 165.8 127.7 137 93.3 21.5 80.1 注:“0→1”表示駕駛員從配送中心到第1個受災(zāi)點所用的時間(其中“0”表示配送中心);其他含義同。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]不同性別駕駛員小轎車交通事故的影響因素分析[J]. 張圓,鄧院昌,林慶豐,史晨軍. 安全與環(huán)境工程. 2019(03)
[2]考慮動態(tài)行駛時間的無人駕駛車輛調(diào)度問題研究[J]. 徐君翔,張錦,郭靜妮. 工業(yè)工程與管理. 2019(05)
[3]基于雙中介模型的空中交通管制員薪酬滿意度對安全績效的影響研究[J]. 肖琴,羅帆. 安全與環(huán)境工程. 2019(02)
[4]前景理論下的末端物流干擾管理方法研究[J]. 寧濤,王旭坪,胡祥培. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2019(03)
[5]協(xié)作車輛路徑成本分?jǐn)倖栴}的B-T Shapley方法[J]. 饒衛(wèi)振,朱慶華,金淳,劉從虎. 管理科學(xué)學(xué)報. 2019(01)
[6]不確定同時取送貨車輛路徑問題及粒子群算法研究[J]. 馬艷芳,閆芳,康凱,李宗敏. 運籌與管理. 2018(12)
[7]基于擴展計劃行為理論的駕駛員疲勞駕駛行為心理影響因素分析[J]. 史晨軍,鄧院昌,林慶豐,張圓. 安全與環(huán)境工程. 2018(06)
[8]洋山深水港應(yīng)急車輛調(diào)度問題初探[J]. 杜戰(zhàn)其,譚綸,高家歡,蘇志彬,王琳. 物流工程與管理. 2018(09)
[9]基于城市道路限行的多能源多車型車輛路徑優(yōu)化[J]. 肖建華,王超文,陳萍,牛云云. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(05)
本文編號:3258067
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