本文關鍵詞：應急救援物資配送模型及算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來各種自然災害頻繁發(fā)生.應急救援物資配送是快速挽救生命、避免災害擴大、減少災民損失、降低經(jīng)濟損耗的關鍵環(huán)節(jié),越來越受到政府以及廣大國內外學者的關注和研究.目前應急救援物資配送的研究主要集中在以應急救援物資配送的總時間最短、總成本最小為目標的數(shù)學優(yōu)化模型,探討應急救援物資供應地選址、對受災地區(qū)的應急救援物資分配、運輸車輛路徑安排(VRP)等領域,并針對各類應急救援物資配送問題研究了多種求解算法.但是由于應急救援物資配送具有突然需要、復雜多變、時間緊迫、約束條件不一、需求量不確定等特點,很難構建出通用的應急救援物資配送的數(shù)學優(yōu)化模型.本文結合災后應急救援物資配送方面的實際情況探討了更具現(xiàn)實應用的應急救援物資配送的數(shù)學優(yōu)化模型,并結合K-均值聚類算法和粒子群算法設計了更優(yōu)的應急救援物資車輛配送路徑.文章主要做了如下研究工作：(1)在考慮受災地區(qū)對應急救援物資需求量大的基礎上,建立以應急救援物資配送的總成本最小、總的運輸時間最短、供應地和中轉地啟用個數(shù)最少為目標的數(shù)學優(yōu)化模型.研究了包括備選省級應急救援物資供應地、備選市縣級應急救援物資中轉地、救援物資急需地三層結構的車輛安排、路徑選擇、物資配送的應急救援物資配送問題.并使用遺傳算法,通過Matlab7.1進行仿真實驗,求解獲得了近似最優(yōu)的三層應急救援物資配送方案.(2)提出了一種結合K-均值聚類算法和粒子群優(yōu)化算法的新型的求解方法.在考慮受災點較多、分布較集中、救援物資需求量較小的基礎上,以總的救援物資運輸時間最小為目標,建立數(shù)學優(yōu)化模型,研究了一種新型的應急救援物資車輛路徑(VRP)優(yōu)化方案.首先通過K-均值聚類算法聚類得到多個集群的配送點及其配送范圍內的受災點,然后在各個集群的受災區(qū)域采用粒子群優(yōu)化算法設計出最優(yōu)的應急救援物資車輛配送路徑.運用Matlab7.1軟件編程,對應急救援物資車輛配送路徑的模型進行仿真實驗,驗證了算法的有效性.
【關鍵詞】：救援物資配送 車輛路徑安排 遺傳算法 K-均值聚類 粒子群算法
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：D63;O224
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 應急救援物資配送問題的研究背景11-12
• 1.2 研究意義12
• 1.2.1 理論意義12
• 1.2.2 實踐意義12
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 應急救援物資配送方面12-13
• 1.3.2 應急救援物資供應地選址方面13-14
• 1.3.3 求解算法方面14
• 1.4 本文主要研究內容及其組織結構14-17
• 第二章 應急救援物資配送問題與求解算法17-28
• 2.1 應急救援物資配送的基本概念與特點17-18
• 2.1.1 基本概念17
• 2.1.2 應急救援物資配送的特點17-18
• 2.2 應急救援物資配送的優(yōu)化目標18
• 2.3 網(wǎng)絡結構和模型約束18-21
• 2.4 應急救援物資配送問題的求解算法21-27
• 2.4.1 遺傳算法21-24
• 2.4.2 粒子群優(yōu)化算法24-26
• 2.4.3 聚類算法26-27
• 2.5 本章小結27-28
• 第三章 基于遺傳算法的三層大規(guī)模應急救援物資配送策略28-40
• 3.1 引言28
• 3.2 數(shù)學模型28-32
• 3.2.1 問題背景描述28-29
• 3.2.2 符號說明29-30
• 3.2.3 三層大規(guī)模應急救援物資配送的數(shù)學模型30-32
• 3.3 求解三層大規(guī)模應急救援物資配送的算法設計32-34
• 3.3.1 遺傳算法求解模型的基本框架32-34
• 3.3.2 算法的具體步驟34
• 3.4 算例分析34-39
• 3.5 本章小結39-40
• 第四章 基于聚類-粒子群優(yōu)化算法的應急救援VRP研究40-48
• 4.1 引言40
• 4.2 應急救援VRP問題的數(shù)學模型40-42
• 4.3 求解應急救援VRP的聚類-粒子群優(yōu)化算法設計42-44
• 4.4 算法流程圖44-45
• 4.5 算例仿真45-47
• 4.6 本章小結47-48
• 結論48-50
• 參考文獻50-54
• 攻讀學位期間發(fā)表論文54-56
• 致謝56

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