［摘 要］根據(jù)裝載地域分配影響因素，建立了裝載地域分配的數(shù)學(xué)模型，并分析了裝載地域分配組合優(yōu)化問題的復(fù)雜性，同時設(shè)計(jì)了遺傳算法對問題進(jìn)行求解。
　�。坳P(guān)鍵詞］ 軍事物流 裝載地域分配 遺傳算法
　　
　　裝載地域保障是部隊(duì)在軍事物流過程中，以鐵路為主要方式進(jìn)行輸送的重要物質(zhì)和設(shè)備基礎(chǔ)，是編制保障方案的重要內(nèi)容之一。選擇良好的具有保障部隊(duì)不同進(jìn)度條件下實(shí)施鐵路輸送能力的裝載地域，對于保障部隊(duì)安全、快速、正點(diǎn)地實(shí)施軍事物流具有十分重要的意義。裝載地域各裝載點(diǎn)的優(yōu)化分配方案可以有效地縮短部隊(duì)的整體輸送時間。長期以來，各裝載站分配方案的制定，通常采用人工試探的方法，這種方法不僅費(fèi)時費(fèi)力，且經(jīng)驗(yàn)型東西太多，具有很大的局限性，很難適應(yīng)未來戰(zhàn)時部隊(duì)鐵路輸送的需要。因此，研究部隊(duì)鐵路輸送保障中的裝載地域分配問題的數(shù)學(xué)模型和求解算法，并應(yīng)用于相關(guān)鐵路軍事運(yùn)輸輔助決策系統(tǒng)，是未來非線性戰(zhàn)爭中提高軍交運(yùn)輸指揮效能的客觀要求。
　　本文根據(jù)裝載地域分配使用影響因素，建立了以對列車梯隊(duì)分配裝載站的總得分值為依據(jù)的裝載地域分配模型，分析了該問題的復(fù)雜性，并設(shè)計(jì)了遺傳算法來進(jìn)行求解。
　　一、裝載地域分配影響因素分析
　　鐵路軍事運(yùn)輸?shù)难b載需要在技術(shù)設(shè)備條件良好，運(yùn)輸組織方法適合的鐵路車站上進(jìn)行。在戰(zhàn)役部隊(duì)鐵路輸送時，由于部隊(duì)駐地和到達(dá)裝載地域的不同，為保證輸送進(jìn)度和序列實(shí)施，就需要選擇多個鐵路車站承擔(dān)部隊(duì)輸送的裝載作業(yè)，這些車站就構(gòu)成了部隊(duì)的裝載地域。影響裝載地域中裝載站分配的因素很多，其中最主要的有以下幾個：
　　1.裝卸載能力。裝卸載地域的裝卸載能力是由該地域內(nèi)各裝卸載站的裝卸載能力決定的。它的定義是：在一定的固定和活動設(shè)備以及裝卸載和行車組織方法的條件下，一個裝卸載地域在單位時間內(nèi)（通常為一晝夜）所能裝卸載的最大列車數(shù)。裝卸載地域能力的大小，直接影響被運(yùn)部隊(duì)的輸送進(jìn)度和輸送序列。
　　2.部隊(duì)駐地與各裝載站的距離。部隊(duì)駐地距離裝載站越遠(yuǎn)，部隊(duì)的機(jī)動距離就越長，耗費(fèi)也就越大。所以，應(yīng)盡量選擇離部隊(duì)駐地近的裝載站，這樣可以減少部隊(duì)的摩托化或徒步行進(jìn)的距離，便于部隊(duì)組織管理和進(jìn)行各種保障。
　　3.部隊(duì)輸送進(jìn)度。輸送進(jìn)度是指部隊(duì)每晝夜按平均間隔發(fā)出的列車數(shù)。輸送進(jìn)度必須與裝載地域的裝載能力相匹配。
　　4.部隊(duì)輸送序列。輸送序列是指各被運(yùn)部隊(duì)的開進(jìn)順序。
　　二、裝載地域分配模型的建立
　　裝載地域分配問題的描述為：在某個裝載地域有n個裝載站，待輸送部隊(duì)共有k個梯隊(duì)，筆耕文化傳播，輸送期限為m天，輸送進(jìn)度為P，問如何對各梯隊(duì)分配裝載站，使得滿足輸送序列和輸送進(jìn)度要求。
　　定義如下變量：
　　si表示第i個裝載站；tj表示第j個梯隊(duì)；表示車站i在第l天輸送的列車梯隊(duì)數(shù)，列；表示車站i的裝載能力，列；表示第j個梯隊(duì)離開裝載地域的時間；P表示部隊(duì)輸送進(jìn)度；表示梯隊(duì)j選擇車站i的得分值；
　　式(1)是目標(biāo)函數(shù)，表示對列車梯隊(duì)分配裝載站的總得分值最大的那種分配方案；式(2)是裝載能力限制，表示各裝載站在任意一天內(nèi)發(fā)出的列車數(shù)均不超過該裝載站的裝載能力；式(3)是輸送序列限制，表示各列車梯隊(duì)必須按輸送序列發(fā)送；式(4)是輸送進(jìn)度限制，表示各裝載站每天的裝載列數(shù)都必須等于輸送進(jìn)度。
　　顯然，所建立的模型是帶有復(fù)雜約束的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型，屬于NP-hard問題。對于這類問題，傳統(tǒng)的精確算法存在很多的局限性。比如說窮舉法，它的時間復(fù)雜度為O(Nn)，N為問題的規(guī)模，n為運(yùn)行次數(shù)。當(dāng)N不斷增大時，運(yùn)行時間將迅速增加，如圖所示。如果假設(shè)運(yùn)算每一種分配方案所用時間為1s，那么計(jì)算3個裝載站，30個梯隊(duì)的部隊(duì)輸送裝載站分配問題所花費(fèi)的時間為6528765年。由此可看出大規(guī)模的部隊(duì)輸送裝載站分配問題的復(fù)雜性。
　　三、遺傳算法的設(shè)計(jì)
　　遺傳算法起源于對生物系統(tǒng)所進(jìn)行的計(jì)算機(jī)模擬研究。它具有實(shí)用、高效、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)，利用遺傳算法可以得到問題的滿意解。
　　1.設(shè)計(jì)染色體結(jié)構(gòu)。為了提高效率，采用自然數(shù)編碼，即序數(shù)編碼。則裝載地域分配的一條可行的染色體結(jié)構(gòu)為（i1, i2,…, it,…, ik），t∈[1, k]且為自然數(shù)，it∈[1, n]且為自然數(shù)。k為待運(yùn)部隊(duì)的梯隊(duì)數(shù)，n為裝載地域內(nèi)的車站數(shù)，it表示第t個列車梯隊(duì)所選定的裝載站。
　　2.確定初始種群。為了保證計(jì)算效率，群體規(guī)模不能太大，也不能太小，在這里規(guī)定群體規(guī)模取值為20到50之間。
　　3.確定適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)是由目標(biāo)函數(shù)變換而成的。由于本文的目標(biāo)是求對列車梯隊(duì)分配總得分值最大的裝載站，所以設(shè)計(jì)的適應(yīng)度函數(shù)為： Fit(z) = z
　　4.設(shè)計(jì)遺傳算子。對于選擇算子，采用精英策略和隨機(jī)競爭相結(jié)合的方法，在隨機(jī)競爭選擇時，每次按輪盤賭選擇機(jī)制選取一對個體，然后讓這一對個體進(jìn)行競爭，適應(yīng)度高的個體被選中，如此反復(fù)，直至選滿為止。對于交叉算子，可采用兩點(diǎn)交叉運(yùn)算。變異算子采用對換變異。
　　5.設(shè)定終止條件。由于遺傳算法具有較大的隨機(jī)性，本文設(shè)計(jì)了2個終止條件：一是若迭代次數(shù)達(dá)到1000代；二是若最佳染色體連續(xù)保持10代。當(dāng)遺傳算法運(yùn)算過程中滿足任一個終止條件，就結(jié)束運(yùn)算。
　　6.遺傳算法的步驟
　　Step1：設(shè)置遺傳算法的參數(shù)，即進(jìn)化總迭代次數(shù)maxgen，種群規(guī)模popsize，交叉概率pc，變異概率pm；
　　Step2：進(jìn)化迭代次數(shù)gen=0，隨機(jī)產(chǎn)生popsize條染色體生成初始種群；
　　Step3：計(jì)算種群所有個體的適應(yīng)度函數(shù)值；
　　Step4：選擇操作，采用精英策略和輪盤賭的方法從群體中選擇染色體作為父代染色體；
　　Step5：交叉操作，按照交叉概率對選擇出的染色體進(jìn)行交叉操作；
　　Step6：變異操作，按照變異概率對染色體進(jìn)行變異操作；
　　Step7：不斷進(jìn)行遺傳操作，直至生成的染色體的個數(shù)達(dá)到種群規(guī)模popsize，組成下一代群體，gen= gen+1；
　　Step8：如果gen>maxgen，算法結(jié)束，否則轉(zhuǎn)Step3。
　　四、結(jié)束語
　　通過實(shí)驗(yàn)，對一個師規(guī)模部隊(duì)，應(yīng)用遺傳算法在求解部隊(duì)鐵路輸送裝載地域分配問題時，可以在很短的時間內(nèi)求得一個比較優(yōu)的解。得到的裝載站的分配使用方案是合理的，不僅滿足裝載地域分配的基本要求，同時也保證了部隊(duì)的輸送進(jìn)度和輸送序列。本文建立了貼合部隊(duì)鐵路輸送裝載地域分配的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，并應(yīng)用遺傳算法對問題進(jìn)行了求解。部隊(duì)鐵路輸送中裝載地域分配問題是典型的NP問題，隨著問題規(guī)模的增加，優(yōu)化搜索的計(jì)算量迅速增長，算法效率必然會下降。因此，在保證算法求解精度的前提下，進(jìn)一步改進(jìn)算法，提高算法的效率，是下一步的研究方向。
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　　注：本文中所涉及到的
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