泥石流等突發(fā)自然災(zāi)害造成的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失十分巨大,而應(yīng)急配送中心選址問題則是應(yīng)急救援方案中的核心環(huán)節(jié),但是在我國仍然存在著布局不均衡、缺乏科學(xué)規(guī)劃等問題,因此亟需對大規(guī)模應(yīng)急配送中心選址問題進(jìn)行深入的研究.影響應(yīng)急配送中心選址的因素極為復(fù)雜,本文將救濟(jì)物資效用、受災(zāi)區(qū)域滿意度以及臨時(shí)配送中心個(gè)數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),建立多目標(biāo)動態(tài)選址模型,提出一種改進(jìn)的非支配遺傳排序算法（NSGA-Ⅱ-TS）,采用經(jīng)典測試函數(shù)ZDT1、ZDT2、ZDT3、DTLZ2分析以及算例實(shí)證,驗(yàn)證NSGA-Ⅱ-TS算法的可行性和有效性.具體研究工作及創(chuàng)新如下:首先,對于多目標(biāo)動態(tài)選址模型進(jìn)行研究.針對突發(fā)事件具有突發(fā)性、動態(tài)性、時(shí)效性等特點(diǎn),考察在固定應(yīng)急配送中心無法持續(xù)給需求點(diǎn)提供物資供給時(shí),以最大化救濟(jì)物資效用和受災(zāi)區(qū)域滿意度以及最小化臨時(shí)應(yīng)急配送中心個(gè)數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),建立多目標(biāo)動態(tài)選址模型.與傳統(tǒng)靜態(tài)選址模型的主要區(qū)別在于將需求點(diǎn)需求量的不確定性考慮進(jìn)來,使得模型的適用范圍更廣.其次,對于多目標(biāo)優(yōu)化問題（MOP）的求解算法進(jìn)行研究并改進(jìn).傳統(tǒng)非支配遺傳排序算法（NSGA-Ⅱ）得到的解集雖然均勻性和多樣性較好,... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-2個(gè)體i擁擠度示意圖

44(g) DTLZ2-30-GD (h) DTLZ2-100-GD圖 4-3 測試函數(shù)世代距離的箱線圖 為 NSGA-II-TS、NSGA-II、以及 MOEA/D 的 GD 指標(biāo)值的平均值表4-2可得, 在ZDT1變量個(gè)數(shù)為30時(shí), NSGA-II-TS的GD均值為5, 中位數(shù)為 0.0020, 優(yōu)于 MOEA/D 和 NSGA-II, 且 NSGA-II 的均II-TS 大一個(gè)數(shù)量級, 結(jié)果顯示 NSGA-II-TS 的收斂性比 NSGA-II性要好, 且其每次試驗(yàn)的結(jié)果差異變化較小. 這一性質(zhì)隨著 ZDT100 時(shí)更為明顯, 當(dāng)自變量個(gè)數(shù)增加至 100 時(shí), NSGA-II-TS 的世代NSGA-II則增加1.6, MOEA/D增加0.36, 由此說明NSGA-II-TS比

測試函數(shù)的SP箱線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]考慮不確定性的醫(yī)療中心動態(tài)選址方法[J]. 陳希,趙柳,張曉.  工業(yè)工程與管理. 2017(03)
[2]一種新的MOEA/D中鄰域更新策略研究[J]. 周歡,王麗萍,林夢嫚,江波.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(04)
[3]周期性變量分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法研究[J]. 邱飛岳,莫雷平,王麗萍,江波.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2016(06)
[4]基于大規(guī)模變量分解的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法研究[J]. 邱飛岳,莫雷平,江波,王麗萍.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(12)
[5]多周期多目標(biāo)再制造物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)施動態(tài)選址研究[J]. 丁于思,李雪,高陽.  管理學(xué)報(bào). 2014(03)
[6]基于改進(jìn)的NSGA-II的衛(wèi)星星座構(gòu)型分層優(yōu)化策略[J]. 常輝,胡修林.  華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(01)
[7]給定限期條件下應(yīng)急選址問題的量子競爭決策算法[J]. 劉勇,馬良,寧愛兵.  運(yùn)籌與管理. 2011(03)
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[9]物流配送中心動態(tài)選址模型及算法研究[J]. 稅文兵,葉懷珍,張?jiān)姴?  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(12)
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博士論文
[1]基于全局優(yōu)化和局部學(xué)習(xí)的進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法[D]. 左益.西安電子科技大學(xué) 2016
[2]復(fù)雜問題的多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化算法研究[D]. 王晗丁.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]大規(guī)模應(yīng)急救援資源布局與調(diào)度優(yōu)化方法研究[D]. 高學(xué)英.吉林大學(xué) 2012
[4]高維目標(biāo)空間中的進(jìn)化算法研究[D]. 謝承旺.武漢大學(xué) 2010

碩士論文
[1]非支配點(diǎn)排序算法在電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 魏岸.武漢大學(xué) 2017
[2]基于多目標(biāo)優(yōu)化的粒子群算法研究及其應(yīng)用[D]. 李艷麗.西南交通大學(xué) 2014
[3]多目標(biāo)優(yōu)化算法及其在油藏經(jīng)營中的應(yīng)用[D]. 杜開程.西南石油大學(xué) 2012
[4]物流配送中車輛路徑問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法研究[D]. 衛(wèi)田.清華大學(xué) 2007
[5]帶精英策略的非支配排序遺傳算法的研究與應(yīng)用[D]. 鄭強(qiáng).浙江大學(xué) 2006



本文編號：3342660