【摘要】：自然災(zāi)害中以大規(guī)模地震的破壞性較大,使建筑物、通信設(shè)施和道路受到嚴(yán)重破壞,導(dǎo)致通往災(zāi)區(qū)的交通中斷,基礎(chǔ)設(shè)施被毀,在短時間內(nèi)很難恢復(fù)正常,給人類造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。應(yīng)對地震災(zāi)害的挑戰(zhàn),需要建立一套科學(xué)、高效的地震災(zāi)害應(yīng)急物流系統(tǒng),從而在最短的時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)應(yīng)急救災(zāi)物資供應(yīng)及配送,以最大限度地降低地震災(zāi)害造成的損失和危害后果。如何定位應(yīng)急設(shè)施?如何優(yōu)化應(yīng)急物資運(yùn)輸路線?這兩個問題是震災(zāi)應(yīng)急物流系統(tǒng)優(yōu)化中的兩個關(guān)鍵問題,彼此之間存在相互依賴、相互影響的關(guān)系。 政府在地震發(fā)生后一般會立即啟動應(yīng)急預(yù)案,果斷地采取了一系列有力的措施來開展緊急救災(zāi),但如果缺乏合理規(guī)劃的應(yīng)急物流系統(tǒng)方案,就可能會出現(xiàn)有些災(zāi)區(qū)重復(fù)配送,致使供給過剩,而有些災(zāi)區(qū)又未接收到應(yīng)急物資,導(dǎo)致應(yīng)急物資配送效率低下。因此,對地震災(zāi)害應(yīng)急物流系統(tǒng)優(yōu)化中設(shè)施定位配給問題和車輛路線安排問題的集成優(yōu)化研究具有重要的理論和實(shí)踐意義。具體如下： (1)針對震后初期緊急響應(yīng)階段空運(yùn)應(yīng)急物流系統(tǒng)優(yōu)化問題,提出了一個以系統(tǒng)總耗時最少為目標(biāo)的單級設(shè)施LRP模型,據(jù)此對震害初期進(jìn)行應(yīng)急配送中心定位-分配和運(yùn)輸路線安排決策。設(shè)計(jì)基于兩階段分解的“三角”啟發(fā)式算法,并與改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行對比研究,結(jié)果表明“三角”啟發(fā)式算法性能優(yōu)越,具有較高的運(yùn)算效率。 (2)考慮震后空運(yùn)應(yīng)急物流系統(tǒng)中路網(wǎng)中斷情況下,以及由于飛機(jī)數(shù)量有限,每架飛機(jī)可能被重復(fù)使用,對初期LRP模型進(jìn)一步改進(jìn),建立一個兩級設(shè)施LRP模型,得出震后應(yīng)急救援過程中救災(zāi)物資集散點(diǎn)和應(yīng)急配送中心的定位以及運(yùn)輸機(jī)、直升機(jī)路線安排的聯(lián)合方案。根據(jù)該模型的特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的遺傳算法,采用特定實(shí)值編碼、罰函數(shù)法和物資需求量分割策略處理模型中的約束條件。給定問題規(guī)模下進(jìn)行算例研究,表明該模型和算法可以有效解決震后應(yīng)急物流系統(tǒng)中的LRP。 (3)針對震后應(yīng)急物流系統(tǒng)中LRP,考慮系統(tǒng)中的時效性、路網(wǎng)連通性、需求模糊性等特點(diǎn),建立了一個帶時間窗的多式聯(lián)運(yùn)模糊LRP多目標(biāo)優(yōu)化模型,據(jù)此進(jìn)行救援過程中的災(zāi)區(qū)外圍應(yīng)急物資集散點(diǎn)和災(zāi)區(qū)應(yīng)急配送中心定位以及應(yīng)急物資運(yùn)輸路線安排的聯(lián)合決策。針對該模型的特點(diǎn),提出了一種基于權(quán)重系數(shù)變換的改進(jìn)遺傳算法,為防遺傳算法過早收斂問題,使用了隨機(jī)遍歷抽樣法、重組策略和變化變異率法,并通過特定實(shí)值編碼、罰函數(shù)法和物資需求量分割策略處理模型中的約束條件。最后,通過算例分析驗(yàn)證了該模型和算法的有效性。 (4)考慮震后不同階段救災(zāi)物資需求強(qiáng)度的不同,應(yīng)急物資配送時間和成本因素的權(quán)重也會隨之發(fā)生變化,建立了一個多階段模糊LRP多目標(biāo)優(yōu)化模型,據(jù)此進(jìn)行救援過程中不同階段災(zāi)區(qū)外圍救災(zāi)物資集散點(diǎn)和災(zāi)區(qū)應(yīng)急配送中心的定位以及救援物資運(yùn)輸路線安排的聯(lián)合決策,在模糊優(yōu)化過程中,每條路徑(車輛)拜訪的最后救援點(diǎn),可能出現(xiàn)未滿足需求,需要采取緊急配送策略以應(yīng)對未滿足救援點(diǎn)的需求。根據(jù)該模型的特點(diǎn),提出一種基于多階段并行計(jì)算和權(quán)重系數(shù)變換法的改進(jìn)遺傳算法,采用特定實(shí)值編碼、罰函數(shù)法和物資需求量分割策略處理模型中的約束條件,并使用隨機(jī)遍歷抽樣法、重組策略和變化變異率法以防遺傳算法過早收斂問題。算例分析表明,該模型和算法可以較好地解決震后應(yīng)急物流系統(tǒng)中的LRP。 (5)考慮震后救災(zāi)物資需求的優(yōu)先級,建立了一個不同運(yùn)輸方式的多階段LRP多目標(biāo)優(yōu)化模型,據(jù)此得出不同階段應(yīng)急配送中心定位以及救援物資運(yùn)輸路線安排決策方案。根據(jù)該模型的特點(diǎn),提出一種基于多階段并行計(jì)算和權(quán)重系數(shù)變換法的改進(jìn)遺傳算法,并運(yùn)用罰函數(shù)法處理模型中的約束條件,算例分析表明了該模型和算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：X43;F259.2
【圖文】：

運(yùn)方式不能滿足災(zāi)區(qū)物流需求，還有路線連通的災(zāi)區(qū)救援點(diǎn)，或道路已經(jīng)修復(fù)，采用汽車運(yùn)輸?shù)冉M合運(yùn)輸方式以滿足災(zāi)區(qū)日常物流需求。因此，在震后多層級復(fù)雜應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)(圖1一2)中，如何定位應(yīng)急設(shè)施?如何優(yōu)化應(yīng)急物資運(yùn)輸路線?如何進(jìn)行有效配送?這是震后急需解決的問題。外災(zāi)區(qū)圍災(zāi)區(qū)介\電泊亡了陣?yán)钇摺?〕〕〕><〔〔〔二口集散點(diǎn))<}未建集散點(diǎn)未建配送中心~一奮巡回路徑~叫.卜滿載運(yùn)輸從第l階段到第。階段的網(wǎng)(二)配送中心泛(絡(luò)變化又:刃災(zāi)區(qū)救援點(diǎn)圖l一2震后應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)示意圖上圖1一2表明:①震后應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)由多級設(shè)施構(gòu)成，是一個多層次復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中集散點(diǎn)、應(yīng)急配送中心和物資需求點(diǎn)是多對多關(guān)系。第一級，災(zāi)區(qū)外圍物資集散中心，需要解決的是定位一分配問題，即它的下游節(jié)點(diǎn)(臨時配送中心、災(zāi)區(qū)救援點(diǎn))如何分配給己經(jīng)建立的物資集散點(diǎn);該級對下游節(jié)點(diǎn)的配送是直配型;第二級，災(zāi)區(qū)臨時配送中心，需要解決的是定位一路線安排問題，即從備選點(diǎn)選擇建立適當(dāng)規(guī)模和數(shù)量的臨時配送中心，并對分配給該臨時配送中心的救援點(diǎn)選擇最佳的運(yùn)輸方式和配送路線

在模型其它參數(shù)不變情況下，我們把設(shè)立應(yīng)急配送中心(1號到4號)的固定支出變?yōu)?.8、0.8、0.6、0.8。重新計(jì)算，運(yùn)行10次，從中選擇最好的結(jié)果如下表3一5所示，以及LRP網(wǎng)路圖如下圖3一4。表3一5計(jì)算結(jié)果定位一分配集散點(diǎn)定位應(yīng)急配送中心定位 1234設(shè)立設(shè)立設(shè)立設(shè)立1設(shè)立了了X了2設(shè)立XX了X運(yùn)輸航線安排運(yùn)輸機(jī)二類直升機(jī)一類直升機(jī)8任務(wù)冬國(506)令首次任務(wù)重復(fù)使用重復(fù)奪國(329)今6任務(wù)冬19(2oo卜山l國一⑦一⑧一。一。一團(tuán)歐。一吞。一團(tuán)9任務(wù)冬國(447卜今重復(fù)匹12(200關(guān)山2團(tuán)一③④一O一團(tuán)歐0一0一團(tuán)未重一7任務(wù)，12(200卜山3回一吞。一。一。一⑧國國一吞。一。國10任務(wù)冬口(500升會重復(fù)匹12(200關(guān)山4口一冬⑨一⑧圖團(tuán)一孕。一吞圖重復(fù)今一回(465)一今5圖一③一0一團(tuán)④一0一0一團(tuán)目標(biāo)函數(shù)值(h)42.83程序運(yùn)行時間 (5)404.97

而運(yùn)行時間從 391.875增加到1358.975。因此，在200個種群規(guī)模和300次迭代下已經(jīng)得到較為滿意的結(jié)果，增加種群規(guī)模和最大迭代次數(shù)這兩個參數(shù)，不再使目標(biāo)函數(shù)較大幅度降低了。圖3一5給出其算法性能跟蹤圖。

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王紹仁;任飛宇;;基于公私應(yīng)急物流資源整合下的VRP研究[J];商業(yè)研究;2013年05期

本文編號：2792817