近年來頻繁發(fā)生的地震災害表明，震災的發(fā)生通常都引發(fā)了災區(qū)對應急物資需求的急劇膨脹，這給應急物資籌集活動帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。低效率、高成本的應急物資籌集活動可能會加重災區(qū)人員傷亡和財產損失程度，并誘發(fā)次生災害發(fā)生。因此，震災發(fā)生后，如何高效率、低成本地開展應急物資籌集活動已成為應急物流領域持續(xù)研究的熱點問題。 然而，現(xiàn)有的應急物資籌集研究主要圍繞應急物資籌集系統(tǒng)中部分環(huán)節(jié)或單一的應急物資籌集網絡結構展開了研究，缺乏對應急物資籌集相關理論和決策方法的系統(tǒng)研究，導致大多數(shù)研究成果難以應用和推廣，而且在研究方法上，描述性和宏觀性的研究偏多，定量、可操作性的研究偏少。為提高震災應急物資籌集的效率和效益，保障應急物資的快速和穩(wěn)定供給，有必要對應急物資籌集系統(tǒng)中的關鍵管理環(huán)節(jié)進行系統(tǒng)的研究，尤其是研究應急物資隨時間和空間變動時的籌集過程和優(yōu)化方法，但目前所涉及的相關研究文獻甚少。 本文以應急物資動員理論、震災應急階段劃分理論、應急狀態(tài)終止理論及軸幅式網絡理論為基礎，采用約束問題的多目標優(yōu)化方法、最優(yōu)停止決策、隨機過程、智能優(yōu)化技術以及定性與定量相結合等多種研究方法，深入研究了應急物資需求預測、軸幅式應急物資籌集網絡的動態(tài)優(yōu)化與籌集決策、應急物資籌集的隨機終止模型及其網絡的適應性評價等前沿性課題。 首先，提出了震災軸幅式應急物資籌集網絡的構建思想，分析了軸幅式應急物資籌集網絡站點的選擇方法，提出了適應不同階段應急物資籌集任務的軸幅式網絡的結構特征和拓撲結構。 其次，在震災應急初期階段，以震災應急期間的任務轉換和應急管理目標為依據，分別探討了三類與應急物資籌集聯(lián)系緊密的關鍵性優(yōu)化決策問題：一是在軸幅式應急物資籌集網絡運行環(huán)境下，為解決信息不完全情況下的應急物資需求預測問題，分析了震災應急初期與人口數(shù)量呈正相關的應急物資需求指標，并提出了能夠有效解決小樣本性、非線性和高維數(shù)特征的魯棒小波v SVM的應急物資需求預測模型；二是建立了無限制期約束下需求為模糊區(qū)間、樞紐節(jié)點為Single-hub情形的應急物資籌集模型以及無限制期約束下需求為模糊數(shù)、樞紐節(jié)點帶容量限制的Multi-hub應急物資籌集模型。 再次，在震災應急中期階段，在有需求限制期約束下，以實現(xiàn)籌集成本最優(yōu)化為重要優(yōu)化目標，重點探討了應急物資籌集系統(tǒng)受籌集數(shù)量、籌集成本約束下的應急物資籌集策略和有限制期模糊籌集時間下的Multi-hub應急物資籌集決策問題，建立了兩類不同籌集開始時間t0=0和t0≠0時的應急物資籌集量和籌集成本優(yōu)化決策模型及有限制期約束下應急物資籌集時間為模糊區(qū)間數(shù)的雙層Multi-hub應急物資籌集優(yōu)化決策模型。在震災應急后期，根據應急物資籌集狀態(tài)變化的隨機特點，采用Markov隨機決策方法和最優(yōu)停止準則對震災應急物資籌集終止的最大時間及最優(yōu)停止時間進行了探討，構建了基于Markov和最優(yōu)停止決策方法的應急物資籌集隨機終止模型。 最后，針對應急物資籌集網絡運行的適應性評價問題，建立了基于改進的補償模糊神經網絡（CFNN）的適應性評價系統(tǒng)。通過指標提取和模型構建，有效地解決了應急物資籌集網絡評價中籌集時間、籌集成本和網絡穩(wěn)定性指標的模糊性和非線性問題；通過動態(tài)全局優(yōu)化算法改進，使補償模糊神經網絡能從初始正確定義的模糊規(guī)則或初始錯誤定義的模糊規(guī)則進行訓練，有效地彌補了常規(guī)模糊神經網絡容易陷入局部優(yōu)化的不足，提高了模型的容錯性和魯棒性。 本文將軸幅式網絡引入到應急物資籌集網絡構建之中，建立了系統(tǒng)的應急物資籌集理論與決策方法，旨在解決目前應急物資籌集管理決策中的薄弱問題，有望對發(fā)展應急物流管理理論、實現(xiàn)震災應急物資籌集的快速響應和提高震災應急物資籌集的效率、效益起推動作用。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2014
【中圖分類】：P315.9
【部分圖文】：

圖 2-5 軸幅式網絡演化圖Figure 2-5 Evolution of hub-and-spoke network表 2-6 直送式網絡與軸幅式網絡的特征對比Table 2-6 Features comparison between direct network and hub-spoke network特征類別網絡結構直送式 軸幅式網絡基本結構特征支柱鏈流量特征流量一般較小 流量高度集中到 Hub 點貨物傳遞特征 點對點的直通形式 集中到 Hub 點，由 Hub 中轉線路數(shù)目特征 n(n-1)/2 條線路 n 條線路經濟效益特征 密度經濟、規(guī)模經濟難以形成支線易產生密度經濟，干線易產生規(guī)模效益載運工具數(shù)量特征載運工具數(shù)量較多 載運工具數(shù)量較少

圖 3-2 魯棒小波 v SVM 死亡率訓練曲線圖Figure 3-2 Death rates training curve of RW v SVM表 3-6 人員死亡率測試結果比較Table 3-6 The compare of the testing result to death rates比較模型 預測均偏差（%） 均方根誤差 運行時W v SVM 1.03 0.0286 0.SVM 4.06 0.0612 31BP 3.88 0.0488 235

圖 3-2 魯棒小波 v SVM 死亡率訓練曲線圖Figure 3-2 Death rates training curve of RW v SVM表 3-6 人員死亡率測試結果比較Table 3-6 The compare of the testing result to death rates較模型 預測均偏差（%） 均方根誤差 運行時 v SVM 1.03 0.0286 0SVM 4.06 0.0612 31BP 3.88 0.0488 23
【參考文獻】

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本文編號：2839148