發(fā)布時(shí)間：2018-12-17 10:53

【摘要】：在突發(fā)事件的應(yīng)急救援中,應(yīng)急物資配送是最為重要的工作之一。應(yīng)急物資及時(shí)送達(dá)物資需求點(diǎn)可以減少突發(fā)事件后由于救援工作延誤而引發(fā)的進(jìn)一步的生命和財(cái)產(chǎn)損失。針對(duì)突發(fā)事件的不確定性而導(dǎo)致的應(yīng)急物資配送中的歷史數(shù)據(jù)失效或者不存在需要由專家估計(jì)得出的情況,例如運(yùn)輸路況可能發(fā)生劇烈變化而導(dǎo)致原有的車輛運(yùn)輸時(shí)間等歷史數(shù)據(jù)失效,例如因救援工作需要而成立的物資需求點(diǎn)對(duì)應(yīng)急物資需求量的歷史信息是不存在的等,本研究引入了不確定變量來描述應(yīng)急物資配送中的專家估計(jì)參數(shù),基于不確定理論,從不同資源約束的角度逐步深入構(gòu)建基于不確定理論的應(yīng)急物資配送模型,主要?jiǎng)?chuàng)新性成果如下:(1)針對(duì)應(yīng)急物資配送過程中歷史數(shù)據(jù)失效或不存在而需要專家估計(jì)的情況,引入不確定變量來描述應(yīng)急物資配送中的數(shù)據(jù)參數(shù),例如車輛運(yùn)輸時(shí)間和物資需求量等,創(chuàng)建了新的以車輛運(yùn)輸時(shí)間和最小為目標(biāo)函數(shù),車載重量限制為約束條件的應(yīng)急配送規(guī)劃模型。基于不確定理論,推導(dǎo)并證明了模型的清晰等價(jià)形式。設(shè)計(jì)了新的帶元胞自動(dòng)機(jī)的遺傳算法(CGA)對(duì)模型進(jìn)行求解,并通過數(shù)值例子例證了模型的應(yīng)用,同時(shí)驗(yàn)證了 CGA算法求解的有效性和魯棒性。(2)針對(duì)應(yīng)急物資配送過程中車輛空間資源的約束,提出了三維裝箱策略,創(chuàng)建了考慮三維裝箱的應(yīng)急物資配送的規(guī)劃模型并基于不確定理論推導(dǎo)和證明了模型的清晰等價(jià)形式。由于應(yīng)急物資的種類不同,為了方便裝卸,應(yīng)急物資在車廂中是需要分類擺放的。根據(jù)每種物資的包裝箱長度不同的特點(diǎn),提出了分類擺放的三維裝箱策略,并根據(jù)裝箱過程中箱子堆的高度、長度和寬度與車廂的高度、長度和寬度進(jìn)行比較判斷,避免出現(xiàn)車廂空間不滿足需求物資擺放的車輛路徑?jīng)Q策。新創(chuàng)建的模型為混合整數(shù)規(guī)劃模型,本文改進(jìn)了之前的CGA算法形成改進(jìn)后的帶元胞自動(dòng)機(jī)的遺傳算法(ICGA),并使用ICGA對(duì)模型進(jìn)行求解。通過數(shù)值例子說明了考慮三維裝箱的重要性,并驗(yàn)證了 ICGA算法的魯棒性與有效性。(3)針對(duì)單出救中心的運(yùn)力不足或者應(yīng)急物資庫存不足的情況,漸次研究并分別創(chuàng)建了不考慮空間資源約束和考慮空間資源約束的多出救中心應(yīng)急物資配送規(guī)劃模型。引入不確定變量,依據(jù)不確定理論,分別推導(dǎo)并證明了模型在不確定正態(tài)分布和不確定折線分布下的清晰等價(jià)形式。將多出救中心的車輛統(tǒng)一編碼運(yùn)輸應(yīng)急物資,解決單出救中心運(yùn)力不足的問題。根據(jù)各應(yīng)急物資的庫存量,統(tǒng)一分配車輛的運(yùn)輸路線,解決單出救中心庫存量不足的問題。最后使用ICGA算法對(duì)模型進(jìn)行求解,并通過數(shù)值算例說明多出救中心的運(yùn)輸效率要高于單出救中心,并驗(yàn)證了算法的魯棒性和有效性。
[Abstract]:In the emergency rescue, emergency material distribution is one of the most important work. The timely delivery of emergency materials to the material demand point can reduce the further loss of life and property caused by the delay of rescue work. In view of the uncertainty of an emergency event, the historical data in the distribution of emergency materials is invalid or there is no situation that needs to be estimated by experts, For example, the drastic changes in transport road conditions may lead to the failure of historical data such as the original vehicle transportation time. For example, the historical information of the material demand points set up as a result of the need for rescue work does not exist for emergency material requirements, and so on. In this study, uncertain variables are introduced to describe the expert estimation parameters in emergency material distribution. Based on uncertainty theory, the model of emergency material distribution based on uncertainty theory is constructed step by step from different resource constraints. The main innovative achievements are as follows: (1) for the situation where the historical data is invalid or does not exist in the process of emergency material distribution, the uncertain variables are introduced to describe the data parameters in the emergency material distribution. For example, vehicle transportation time and material demand, a new emergency distribution planning model with vehicle transportation time and minimum as objective function and vehicle weight restriction as constraint condition is established. Based on the uncertainty theory, the explicit equivalent form of the model is deduced and proved. A new genetic algorithm (CGA) of cellular automata is designed to solve the model, and the application of the model is illustrated by a numerical example. At the same time, the validity and robustness of CGA algorithm are verified. (2) aiming at the constraints of vehicle space resources in the process of emergency material distribution, a three-dimensional packing strategy is proposed. The planning model of emergency material distribution considering three dimensional packing is established, and the clear equivalent form of the model is deduced and proved based on the uncertainty theory. Because of the different types of emergency materials, emergency materials need to be classified in the carriage to facilitate loading and unloading. According to the characteristics of the different packing length of each kind of material, a three dimensional packing strategy is put forward, and the height, length and width of the container stack are compared with the height, length and width of the carriage during the packing process. Avoid the vehicle path decision in which the compartment space does not meet the demand. The new model is a mixed integer programming model. In this paper, the genetic algorithm (ICGA),) of the improved band cellular automata (BCA) is formed by improving the previous CGA algorithm and ICGA is used to solve the model. The importance of considering three-dimensional packing is illustrated by numerical examples, and the robustness and effectiveness of ICGA algorithm are verified. (3) in the case of insufficient transportation capacity of single rescue center or insufficient stock of emergency materials, The planning model of emergency material distribution of multi-out rescue center without space resource constraint and space resource constraint is studied and established gradually. By introducing uncertain variables and according to the theory of uncertainty, the clear equivalent forms of the model under uncertain normal distribution and uncertain broken line distribution are derived and proved respectively. In order to solve the problem of the shortage of transportation capacity, the vehicles of extra rescue center are coded to transport emergency materials. According to the stock of emergency materials, the transportation route of vehicles is distributed uniformly, and the shortage of stock in single exit rescue center is solved. Finally, the ICGA algorithm is used to solve the model, and a numerical example shows that the transport efficiency of the extra rescue center is higher than that of the single escape center, and the robustness and effectiveness of the algorithm are verified.
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F224;F252

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本文編號(hào)：2384102