近年來頻繁發(fā)生的地震災(zāi)害表明，震災(zāi)的發(fā)生通常都引發(fā)了災(zāi)區(qū)對應(yīng)急物資需求的急劇膨脹，這給應(yīng)急物資籌集活動帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。低效率、高成本的應(yīng)急物資籌集活動可能會加重災(zāi)區(qū)人員傷亡和財產(chǎn)損失程度，并誘發(fā)次生災(zāi)害發(fā)生。因此，震災(zāi)發(fā)生后，如何高效率、低成本地開展應(yīng)急物資籌集活動已成為應(yīng)急物流領(lǐng)域持續(xù)研究的熱點問題。 然而，現(xiàn)有的應(yīng)急物資籌集研究主要圍繞應(yīng)急物資籌集系統(tǒng)中部分環(huán)節(jié)或單一的應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展開了研究，缺乏對應(yīng)急物資籌集相關(guān)理論和決策方法的系統(tǒng)研究，導(dǎo)致大多數(shù)研究成果難以應(yīng)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(zāi)應(yīng)急物資籌集的效率和效益，保障應(yīng)急物資的快速和穩(wěn)定供給，有必要對應(yīng)急物資籌集系統(tǒng)中的關(guān)鍵管理環(huán)節(jié)進行系統(tǒng)的研究，尤其是研究應(yīng)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(guān)研究文獻甚少。 本文以應(yīng)急物資動員理論、震災(zāi)應(yīng)急階段劃分理論、應(yīng)急狀態(tài)終止理論及軸幅式網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，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(shù)以及定性與定量相結(jié)合等多種研究方法，深入研究了應(yīng)急物資需求預(yù)測、軸幅式應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)優(yōu)化與籌集決策、應(yīng)急物資籌集的隨機終止模型及其網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性評價等前沿性課題。 首先，提出了震災(zāi)軸幅式應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建思想，分析了軸幅式應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)站點的選擇方法，提出了適應(yīng)不同階段應(yīng)急物資籌集任務(wù)的軸幅式網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和拓撲結(jié)構(gòu)。 其次，在震災(zāi)應(yīng)急初期階段，以震災(zāi)應(yīng)急期間的任務(wù)轉(zhuǎn)換和應(yīng)急管理目標為依據(jù)，分別探討了三類與應(yīng)急物資籌集聯(lián)系緊密的關(guān)鍵性優(yōu)化決策問題：一是在軸幅式應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)運行環(huán)境下，為解決信息不完全情況下的應(yīng)急物資需求預(yù)測問題，分析了震災(zāi)應(yīng)急初期與人口數(shù)量呈正相關(guān)的應(yīng)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(yīng)急物資需求預(yù)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(yīng)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(yīng)急物資籌集模型。 再次，在震災(zāi)應(yīng)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(yīng)急物資籌集系統(tǒng)受籌集數(shù)量、籌集成本約束下的應(yīng)急物資籌集策略和有限制期模糊籌集時間下的Multi-hub應(yīng)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(yīng)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(yīng)急物資籌集時間為模糊區(qū)間數(shù)的雙層Multi-hub應(yīng)急物資籌集優(yōu)化決策模型。在震災(zāi)應(yīng)急后期，根據(jù)應(yīng)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(zāi)應(yīng)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(gòu)建了基于Markov和最優(yōu)停止決策方法的應(yīng)急物資籌集隨機終止模型。 最后，針對應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)運行的適應(yīng)性評價問題，建立了基于改進的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CFNN）的適應(yīng)性評價系統(tǒng)。通過指標提取和模型構(gòu)建，有效地解決了應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)評價中籌集時間、籌集成本和網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練，有效地彌補了常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)引入到應(yīng)急物資籌集網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建之中，建立了系統(tǒng)的應(yīng)急物資籌集理論與決策方法，旨在解決目前應(yīng)急物資籌集管理決策中的薄弱問題，有望對發(fā)展應(yīng)急物流管理理論、實現(xiàn)震災(zāi)應(yīng)急物資籌集的快速響應(yīng)和提高震災(zāi)應(yīng)急物資籌集的效率、效益起推動作用。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：P315.9
【部分圖文】：

圖 2-5 軸幅式網(wǎng)絡(luò)演化圖Figure 2-5 Evolution of hub-and-spoke network表 2-6 直送式網(wǎng)絡(luò)與軸幅式網(wǎng)絡(luò)的特征對比Table 2-6 Features comparison between direct network and hub-spoke network特征類別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直送式 軸幅式網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)線路數(shù)目特征 n(n-1)/2 條線路 n 條線路經(jīng)濟效益特征 密度經(jīng)濟、規(guī)模經(jīng)濟難以形成支線易產(chǎn)生密度經(jīng)濟，干線易產(chǎn)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(xùn)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(jié)果比較Table 3-6 The compare of the testing result to death rates比較模型 預(yù)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(xùn)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(jié)果比較Table 3-6 The compare of the testing result to death rates較模型 預(yù)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