基于改進螢火蟲算法的地震災害事件應急救援車輛調度研究
發(fā)布時間：2021-07-09 22:14
近年來,地震災害事件頻發(fā),在最短的時間進行應急救援,將人員和財產損失降至最低限度是應急救援的首要工作,地震災害事件情景下的應急救援車輛調度與車輛路徑優(yōu)化問題日益成為應急管理領域的研究熱點。在日趨復雜的社會交通網絡下,救援過程的不確定性導致應急救援工作的困難也隨之增加。本文針對地震情景下的應急救援車輛調度問題展開以下研究。首先,本文通過文獻綜述法歸納整理了近年來國內外關于應急救援工作的研究重點,指出應急救援過程關于車輛調度工作存在的問題:救援路徑最短非救援時間最短,在合理的救援路徑范圍內,選擇救援時間最短的應急救援車輛行駛路徑更能達到在最短時間實施應急救援計劃的目的,以減少人員傷亡和財產損失。然后,本文對應急救援車輛調度的特點進行詳細地分析,同時,根據路徑最短并非時間最短的特點,考慮救援過程中各種影響時間的因素,分析時間求解方法的缺陷,建立了應急救援的單邊模糊時間窗模型以及有需求變動的應急救援干擾調度模型對救援路徑進行求解。再次,通過對應急救援車輛調度求解算法的綜述,指出算法的不足之處,運用多種群思想,改進基本螢火蟲算法,采用新的編碼方式和算法求解過程的處理方法,利用常用測試函數(shù)驗證了算...
【文章來源】：安徽工業(yè)大學安徽省
【文章頁數(shù)】：64 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
Sphere單種群GSO求解結果
第四章 改進螢火蟲算法函數(shù)求解結果對比如下表 4-2 所示：表 4-2 測試結果函數(shù)名稱 算法 結果 原文獻結果Sphere單種群 GSO 6.64e-257.01 e -013多種群 GSO 5.77e-37Shaffer’sf7單種群 GSO 2.13e-0130.54多種群 GSO 2.78e-015Schwefel’s problem2.22單種群 GSO 8.57e-0137.05e-14多種群 GSO 1.03e-018Griewank單種群 GSO 5.49e-220.013多種群 GSO 1.04e-025Rosenbrock單種群 GSO 0.00142.25e-005多種群 GSO 6.93e-006
Schwefel’s problem2.22單種群 GSO 8.57e-0137.05e-14多種群 GSO 1.03e-018Griewank單種群 GSO 5.49e-220.013多種群 GSO 1.04e-025Rosenbrock單種群 GSO 0.00142.25e-005多種群 GSO 6.93e-006圖 4-4Sphere 單種群 GSO 求解結果 圖 4-5Sphere 多種群 GSO 求解結果
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多目標帶時間窗的車輛路徑問題的單親遺傳混合蟻群算法[J]. 劉云,張惠珍. 公路交通科技. 2016(06)
[2]基于多目標VRP的離散型螢火蟲算法研究[J]. 董文波,周康,劉朔,高全勝. 武漢輕工大學學報. 2016(02)
[3]應急物資車輛調度的魯棒雙層優(yōu)化模型[J]. 劉波,李硯. 系統(tǒng)工程. 2016(05)
[4]模糊需求車輛路徑優(yōu)化及實時調整[J]. 張曉楠,范厚明. 上海交通大學學報. 2016(01)
[5]基于模擬退火算法的城市物流多目標配送車輛路徑優(yōu)化研究[J]. 裴小兵,賈定芳. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(02)
[6]考慮供應不足的應急物流車輛路徑優(yōu)化模型及算法[J]. 程碧榮,趙曉波,秦進. 計算機應用研究. 2016(06)
[7]求解帶時間窗車輛路徑問題的動態(tài)混合蟻群優(yōu)化算法[J]. 葛斌,韓江洪,魏臻,程磊,韓越. 模式識別與人工智能. 2015(07)
[8]預知信息和有限運載能力下應急車輛路徑選擇問題[J]. 吳騰宇,徐寅峰,溫新剛. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2015(05)
[9]應急救援中多目標車輛路徑問題研究[J]. 張曉倩. 交通科技與經濟. 2015(01)
[10]基于DNA-蟻群算法的車輛路徑優(yōu)化問題求解[J]. 費騰,張立毅,孫云山. 計算機工程. 2014(12)
博士論文
[1]應急物流規(guī)劃與調度研究[D]. 李曉暉.南京航空航天大學 2015
[2]基于可靠性分析的城市道路交通網絡設計問題研究[D]. 許良.北京交通大學 2006
碩士論文
[1]舟山市石油儲運行業(yè)政府應急管理研究[D]. 胡昱昊.大連海事大學 2014
[2]重大突發(fā)事件災后應急救援車輛的路徑選擇與協(xié)調研究[D]. 黃園園.燕山大學 2013
[3]突發(fā)公共事件應急物流系統(tǒng)優(yōu)化中的定位—路徑問題研究[D]. 徐琴.西南交通大學 2008
[4]應急救災物資車輛最優(yōu)路徑選擇的研究與實現(xiàn)[D]. 龔亞偉.武漢理工大學 2008
本文編號：3274599
【文章來源】：安徽工業(yè)大學安徽省
【文章頁數(shù)】：64 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
Sphere單種群GSO求解結果
第四章 改進螢火蟲算法函數(shù)求解結果對比如下表 4-2 所示：表 4-2 測試結果函數(shù)名稱 算法 結果 原文獻結果Sphere單種群 GSO 6.64e-257.01 e -013多種群 GSO 5.77e-37Shaffer’sf7單種群 GSO 2.13e-0130.54多種群 GSO 2.78e-015Schwefel’s problem2.22單種群 GSO 8.57e-0137.05e-14多種群 GSO 1.03e-018Griewank單種群 GSO 5.49e-220.013多種群 GSO 1.04e-025Rosenbrock單種群 GSO 0.00142.25e-005多種群 GSO 6.93e-006
Schwefel’s problem2.22單種群 GSO 8.57e-0137.05e-14多種群 GSO 1.03e-018Griewank單種群 GSO 5.49e-220.013多種群 GSO 1.04e-025Rosenbrock單種群 GSO 0.00142.25e-005多種群 GSO 6.93e-006圖 4-4Sphere 單種群 GSO 求解結果 圖 4-5Sphere 多種群 GSO 求解結果
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多目標帶時間窗的車輛路徑問題的單親遺傳混合蟻群算法[J]. 劉云,張惠珍. 公路交通科技. 2016(06)
[2]基于多目標VRP的離散型螢火蟲算法研究[J]. 董文波,周康,劉朔,高全勝. 武漢輕工大學學報. 2016(02)
[3]應急物資車輛調度的魯棒雙層優(yōu)化模型[J]. 劉波,李硯. 系統(tǒng)工程. 2016(05)
[4]模糊需求車輛路徑優(yōu)化及實時調整[J]. 張曉楠,范厚明. 上海交通大學學報. 2016(01)
[5]基于模擬退火算法的城市物流多目標配送車輛路徑優(yōu)化研究[J]. 裴小兵,賈定芳. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(02)
[6]考慮供應不足的應急物流車輛路徑優(yōu)化模型及算法[J]. 程碧榮,趙曉波,秦進. 計算機應用研究. 2016(06)
[7]求解帶時間窗車輛路徑問題的動態(tài)混合蟻群優(yōu)化算法[J]. 葛斌,韓江洪,魏臻,程磊,韓越. 模式識別與人工智能. 2015(07)
[8]預知信息和有限運載能力下應急車輛路徑選擇問題[J]. 吳騰宇,徐寅峰,溫新剛. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2015(05)
[9]應急救援中多目標車輛路徑問題研究[J]. 張曉倩. 交通科技與經濟. 2015(01)
[10]基于DNA-蟻群算法的車輛路徑優(yōu)化問題求解[J]. 費騰,張立毅,孫云山. 計算機工程. 2014(12)
博士論文
[1]應急物流規(guī)劃與調度研究[D]. 李曉暉.南京航空航天大學 2015
[2]基于可靠性分析的城市道路交通網絡設計問題研究[D]. 許良.北京交通大學 2006
碩士論文
[1]舟山市石油儲運行業(yè)政府應急管理研究[D]. 胡昱昊.大連海事大學 2014
[2]重大突發(fā)事件災后應急救援車輛的路徑選擇與協(xié)調研究[D]. 黃園園.燕山大學 2013
[3]突發(fā)公共事件應急物流系統(tǒng)優(yōu)化中的定位—路徑問題研究[D]. 徐琴.西南交通大學 2008
[4]應急救災物資車輛最優(yōu)路徑選擇的研究與實現(xiàn)[D]. 龔亞偉.武漢理工大學 2008
本文編號：3274599
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