本文選題：應(yīng)急物流 + 中心選址�。� 參考：《濟南大學》2015年碩士論文

【摘要】：車輛路徑問題是當前應(yīng)急物流領(lǐng)域研究中的熱點問題,對突發(fā)事件的應(yīng)急救援起著重要作用。國內(nèi)外專家學者的研究主要集中在應(yīng)急物資中轉(zhuǎn)站選址和配送路徑優(yōu)化兩個方面。本文結(jié)合實際情況探討了災(zāi)區(qū)內(nèi)應(yīng)急物資臨時中轉(zhuǎn)站選址與路徑優(yōu)化集成解決的問題,分別構(gòu)建了在靜態(tài)與動態(tài)需求條件下的中轉(zhuǎn)站選址與路徑優(yōu)化模型,并根據(jù)構(gòu)建的模型設(shè)計了改進的蟻群算法進行求解,算例分析和實證研究驗證了模型的有效性與算法的優(yōu)越性。研究結(jié)果對于突發(fā)事件發(fā)生后應(yīng)急管理部門的及時應(yīng)對和有效決策具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。本文的研究主要分為以下幾個部分:第一部分,緒論。主要闡明了應(yīng)急物流車輛路徑問題研究的背景和意義,并在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行綜述分析的基礎(chǔ)上,總結(jié)了當前該領(lǐng)域的研究成果和進一步研究空間,提出了本文的研究方法、研究路線及主要的創(chuàng)新之處。第二部分,應(yīng)急物流車輛路徑問題相關(guān)理論概述。結(jié)合我國在應(yīng)急物流領(lǐng)域的相關(guān)研究現(xiàn)狀,對研究所涉及的應(yīng)急物流、車輛路徑問題、蟻群算法、動態(tài)規(guī)劃等理論進行了概括分析,進一步完善和充實了理論基礎(chǔ)。第三部分,靜態(tài)需求條件下應(yīng)急物流中心選址及路徑優(yōu)化。主要研究了帶軟時間窗的多供應(yīng)點多需求點多物資需求的應(yīng)急物流車輛路徑問題。首先,引入應(yīng)急需求最大化覆蓋思想和時間、成本最小化思想,集成構(gòu)建了應(yīng)急物資中轉(zhuǎn)站選址與路徑優(yōu)化的多目標規(guī)劃模型;其次,針對構(gòu)建的多目標規(guī)劃模型,結(jié)合多種智能算法思想,在信息素更新與限制、禁忌表共享、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率等方面對蟻群算法進行了改進,提高了算法的收斂速度和求解質(zhì)量,并對適用于相應(yīng)模型的改進蟻群算法進行了設(shè)計;最后,通過算例分析驗證了模型的有效性,并通過對比分析顯示了改進算法的優(yōu)越性。第四部分,動態(tài)需求條件下應(yīng)急物流路徑優(yōu)化。在靜態(tài)路徑優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上引入動態(tài)規(guī)劃思想,對比分析靜態(tài)路徑優(yōu)化問題與動態(tài)路徑優(yōu)化問題的特性,提出了本文要解決的動態(tài)路徑優(yōu)化問題;結(jié)合實際情況,重點考慮了出現(xiàn)新的受災(zāi)點、原有受災(zāi)點改變需求信息、原有受災(zāi)點撤銷應(yīng)急需求、道路阻塞等動態(tài)因素,構(gòu)建了動態(tài)需求條件下的路徑優(yōu)化模型;對已有的求解動態(tài)路徑優(yōu)化問題的算法進行分析,結(jié)合本文構(gòu)建的模型做了部分改進,得到了有效的模型求解思路;在算例分析階段利用改進蟻群算法進行了多種動態(tài)事件的模擬分析,驗證了算法的有效性。第五部分,實證分析。以某次地震災(zāi)害為例,探討了靜態(tài)需求與動態(tài)需求條件下的路徑優(yōu)化問題;根據(jù)實際評價和比較分析,指出了應(yīng)急物流車輛路徑模型和相應(yīng)算法在解決實際問題中的局限性;結(jié)合本文研究,針對當前應(yīng)急物流管理中存在的問題,從不同的角度提出了相應(yīng)的對策建議。第六部分,結(jié)論與展望。首先,對于本文所取得研究成果進行了總結(jié);其次,分析了本文在研究動態(tài)路徑優(yōu)化問題與實證分析中存在的不足;最后,針對物資初始分配、權(quán)重優(yōu)化處理、改進蟻群算法的性能等方面的未來研究方向提出了相關(guān)建議。
[Abstract]:The vehicle routing problem is a hot issue in the research field of emergency logistics, emergency rescue emergency plays an important role. The research experts and scholars at home and abroad mainly transit station location and distribution path optimization in two aspects of emergency supplies. Combining with the actual situation, discussed the disaster emergency supplies temporary station location and path integrated optimization problems were constructed in static and dynamic transit demand under the condition of station location and path optimization model, and the improved ant colony algorithm was presented according to the model design, case analysis and empirical research to verify the effectiveness of the model and algorithm. The research results have important theoretical value and the practical significance for effective decision-making and timely response to the emergency department of emergency management. This paper is mainly divided into the following sections: Part of introduction mainly clarifies the background and significance of the research on emergency logistics vehicle routing problem, and summarized the research situation on the basis of the analysis, summarized the current research achievements in this field and further research space, put forward the research methods, research route and the main innovation. The second part. Emergency logistics vehicle routing problem with an overview of the relevant theory. Combined with the status quo of China's research in the field of emergency logistics, emergency logistics involved in research, vehicle routing problem, ant colony algorithm, dynamic programming theory to carry on the summary analysis, to further improve and enrich the theoretical foundation. The third part, the static demand conditions of the emergency logistics center location and routing optimization. Emergency logistics vehicle routing problem of multi supply points with soft time windows multi requirement points and multi material demand. First of all, in emergency For maximum coverage of thought and time, minimizing the cost of thinking, construct integrated station location and multi objective programming model of route optimization of transit emergency supplies; secondly, the multi-objective programming model is constructed, combined with the idea of a variety of intelligent algorithm, the pheromone update and limitation, tabu list sharing, state transition probability has been improved the ant colony algorithm, improve the convergence speed and solution quality of the algorithm, and the corresponding model is suitable for the improved ant colony algorithm is designed; finally, through the example analysis to verify the validity of the model, and through comparative analysis shows the superiority of the improved algorithm. The fourth part logistics path optimization of emergency dynamic demand conditions the introduction of dynamic programming. Based on static path optimization model, the analysis of static and dynamic path optimization problem of path optimization characteristics, this paper proposes to Dynamic path optimization problems; combined with the actual situation, considered a key appear affected by the new and original disaster change demand information, the original disaster emergency revocation requirements, road congestion and other dynamic factors, constructs the path optimization model of dynamic demand conditions; algorithm of path optimization problem of dynamic analysis. This paper constructed the model to do some improvements, got the idea to solve the model effectively; in the example analysis of improved ant colony algorithm is simulated and analyzed several dynamic events using stage, verify the validity of the algorithm. In the fifth part, the empirical analysis of some earthquake disaster as an example, discusses the path optimization problem of static demand with the dynamic demand conditions; according to the actual evaluation and comparative analysis, points out the limitations of the emergency logistics vehicle routing model and its algorithm in solving practical problems; According to the research, in view of the current emergency problems in logistics management, this paper proposes corresponding countermeasures from different angles. The sixth part, conclusion and prospect. Firstly, the research results obtained in this paper are summarized; secondly, this paper analyzes on the study of dynamic path optimization problems and deficiencies in empirical analysis; finally, according to the material initial distribution, weight optimization, improved ant colony algorithm performance and other aspects of the direction of future research and put forward relevant proposals.

【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U116.2;F252

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本文編號：1762502