本文關(guān)鍵詞：需求不確定條件下的應(yīng)急物資儲備庫選址模型構(gòu)建研究　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾年各種突發(fā)事件頻頻發(fā)生,對人們的生命和生活造成了嚴(yán)重的威脅,為了能夠提高應(yīng)急突發(fā)事件的預(yù)防和處置能力,加強應(yīng)急物資儲備工作建設(shè),保障突發(fā)事件發(fā)生時對物資的需求,本文在前人的基礎(chǔ)之上探討了需求不確定條件下的應(yīng)急物資儲備庫選址問題,主要重點解決三個問題:需求量的預(yù)測、目標(biāo)函數(shù)的確定、求解方法的確定。本文針對這三個問題進行了深入的研究,構(gòu)建了多目標(biāo)決策的庫存選址模型,并以合肥市為例進行實證分析。對突發(fā)事件發(fā)生前應(yīng)該如何對應(yīng)急物資儲備庫布局選址的問題研究屬于前期預(yù)防階段研究,本文綜合運用管理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和選址的建模仿真等理論知識,通過定性分析和定量分析相結(jié)合,多角度考慮選址問題。首先,在考慮應(yīng)急物資儲備庫選址問題之前,要明確應(yīng)急物資儲備庫所涉及范圍內(nèi)的應(yīng)急物資的需求量,即需求量的預(yù)測。通常應(yīng)急物資的需求量會因為影響因素的變動而表現(xiàn)出不確定性,因此在考慮需求不確定的情況下對選址模型進行研究提高了模型的嚴(yán)謹(jǐn)性。通過閱讀文獻和查找相關(guān)的資料,發(fā)現(xiàn)對需求的不確定性的處理方式主要有以下三種:一是針對運用魯棒性對模型的不確定性進行優(yōu)化;二是運用模糊數(shù)表示不確定性因素;三是運用聯(lián)系數(shù)處理不確定性因素。其中,運用聯(lián)系數(shù)處理不確定因素的方法的優(yōu)勢是可以借助較少的樣本數(shù)據(jù),達到較精確的預(yù)測效果,較適用于突發(fā)事件數(shù)據(jù)短缺的情景,所以本文選擇采用聯(lián)系數(shù)的方法對需求進行預(yù)測。預(yù)測方法是先將需求區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)化為聯(lián)系數(shù)形式,再對基于聯(lián)系數(shù)的區(qū)間數(shù)進行灰數(shù)預(yù)測,最后得到基于聯(lián)系數(shù)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測結(jié)果。然后,對傳統(tǒng)的選址模型進行了總結(jié)、對比和研究,構(gòu)建包含應(yīng)急時間響應(yīng)程度,應(yīng)急物資覆蓋程度和應(yīng)急物資儲備庫使用成本的多目標(biāo)模型,從三個方面對選址模型進行了考慮。隨后對比多目標(biāo)函數(shù)的求解方法,運用改進的NSGA II對構(gòu)建的模型進行求解,在傳統(tǒng)的NSGA II算法中結(jié)合差分法,改善了解的分布情況,保證了解的多樣性和準(zhǔn)確性。最后進行算例分析,以整個合肥市為研究對象,根據(jù)人口、經(jīng)濟水平和交通通達情況確定合肥市各個區(qū)域的需求權(quán)數(shù),之后采用灰數(shù)預(yù)測法對需求量進行預(yù)測,然后運用NSGA II和DE-NSGA II方法對模型求解并分析。求解結(jié)果表明:一是基于聯(lián)系數(shù)的灰數(shù)預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確度;二是多目標(biāo)決策函數(shù)的解呈現(xiàn)離散型分布,三個目標(biāo)函數(shù)之間是相互聯(lián)系和制約的,DE-NSGA II方法在時間上優(yōu)于NSGA II,并且改善了可行解的分布情況。
[Abstract]:In recent years, all kinds of unexpected events occur frequently, causing a serious threat to people's life and life, in order to improve the prevention and disposal of emergency ability, strengthen the construction of emergency materials storage, security requirements on materials of unexpected incidents, this paper based on the previous study under demand uncertainty emergency material storage location problem, mainly focused on solving the three problems: demand forecasting, the objective function is determined, the solving method of determining. This paper makes an in-depth study on these three problems, and constructs a multi objective decision-making model of inventory location, and takes Hefei as an example to carry out an empirical analysis. On the occurrence of unexpected events should be how to study early corresponding prevention stage belongs to the study of problem base location emergency material reserves, science, statistics and the location of the modeling and Simulation of knowledge based management, through the combination of qualitative analysis and quantitative analysis, considering the location problem of multi angle. First, before considering the location problem of emergency material storage, we should make clear the demand for emergency materials in the scope of emergency supplies repository, that is, the prediction of demand. Usually, the demand for emergency materials will show uncertainty due to the change of influencing factors. Therefore, considering the uncertainty of demand, the location model is studied, which improves the rigour of the model. By reading the literature and find relevant information, there are mainly three kinds of demand uncertainty treatment: one is for the use of robustness to model uncertainty is optimized; two is the use of fuzzy uncertainty factors; three is the use of connection number to deal with uncertainty. Among them, the advantage of using connection number to deal with uncertain factors is that we can use fewer sample data to achieve a more accurate prediction effect, which is suitable for scenarios of shortage of emergency data. So this paper chooses connection number method to predict demand. The prediction method first transforms the demand interval number into the connection number form, and then forecasts the grey number based on the connection number interval number, and finally obtains the interval grey number prediction result based on connection number. Then, the traditional location models are summarized, compared and studied, and a multi-objective model including emergency response time, emergency material coverage and emergency material storage cost is built. The location model is considered from three aspects. Then we compare the solution of multi-objective function, and use the improved NSGA II to solve the model. In the traditional NSGA II algorithm, we combine the difference method to improve the distribution of knowledge, and ensure the diversity and accuracy of the understanding. Finally, the example analysis, the whole city of Hefei as the research object, according to the situation of population, economic level and traffic demand in various regions of the Hefei city to determine the weights, using grey prediction method to forecast the demand, and then use the NSGA II and DE-NSGA II method and analysis of model solution. The results show that: one is the gray number based on connection number prediction model has higher accuracy; two is a discrete distribution solution of multiobjective decision function, the objective function is between the three mutual connection and restriction, DE-NSGA II method is better than that of NSGA II in time, and improve the distribution of feasible solution.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F251

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本文編號：1347473