本文關(guān)鍵詞：基于免疫粒子群算法的多供應(yīng)主體應(yīng)急物資供應(yīng)模型求解

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【摘要】：為了彌補(bǔ)政府應(yīng)急物資庫(kù)供應(yīng)能力不足,提升救災(zāi)物資供應(yīng)種類、時(shí)效和能力,提出由政府認(rèn)證的協(xié)議供應(yīng)商參與的多供應(yīng)主體模式,并以供應(yīng)偏差影響度最小和供應(yīng)耗時(shí)最少為目標(biāo),構(gòu)建了多目標(biāo)多周期混合整數(shù)應(yīng)急物資供應(yīng)模型,以解決應(yīng)急物資多種類動(dòng)態(tài)供應(yīng)問(wèn)題。結(jié)合免疫信息運(yùn)作機(jī)制和粒子群算法的免疫粒子群算法,以青海玉樹(shù)地震物資供應(yīng)數(shù)據(jù)為例,求出物資供應(yīng)方案。分析了方案與實(shí)際供應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)比差異,以及模型的有效性。結(jié)果表明:多供應(yīng)主體參與的物資供應(yīng)模式較傳統(tǒng)物資庫(kù)供應(yīng)在救援及時(shí)性和需求滿足度上有明顯優(yōu)勢(shì);免疫粒子群算法對(duì)多供應(yīng)主體模型的求解時(shí)間較CPLEX求解器有大幅縮短,提升了模型在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用的可操作性。
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(310822151030) 陜西省自然科學(xué)基金青年人才項(xiàng)目(2015JQ7272)
【分類號(hào)】：F259.21;TP18
【正文快照】： 0引言應(yīng)急物流與傳統(tǒng)的商業(yè)物流不同,具有突發(fā)性、不確定性、弱經(jīng)濟(jì)性和非常規(guī)性[1-2]的特點(diǎn)。為保證救災(zāi)快速有效開(kāi)展,我國(guó)政府考慮地域特點(diǎn)和人口分布在全國(guó)設(shè)立了20余個(gè)中央物資儲(chǔ)備庫(kù)以及多個(gè)地方儲(chǔ)備庫(kù)以應(yīng)對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的災(zāi)害,這些儲(chǔ)備庫(kù)在近年災(zāi)害發(fā)生時(shí)發(fā)揮了重要作

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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