震后应急物流设施不确定失效情景下的LRP研究

针对震后应急物流设施不确定失效情景下的定位-路径问题,综合考虑灾区路网存在部分损毁、应急物资多方式配送与运达时间限制等因素,以应急物流设施最坏失效情景下的需求点覆盖期望最大、应急物资总配送时间最短为目标,采用情景建模方法构建多目标定位-路径问题的数学模型,并根据模型特点设计基于分层序列法的两阶段混合启发式求解算法,第一阶段设计改进贪婪算法进行应急物流设施定位分配,第二阶段采用蚁群算法优化应急物资配送路线。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

考虑需求不确定的多级应急物流设施选址研究

为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施选址模型。采用去模糊化方法将三角模糊数转化为确定数,利用成本和时间的单目标的最优结果将多目标转化为相对值,再对时间和成本目标进行加权处理,既消除了不同目标之间的单位及数量级差异,还可以进行动态调整。设计了遗传算法对模型进行求解,通过实际算例表明了模型和算法可以有效地解决应急物流设施选址问题。     

随机需求应急物流多阶段定位-路径鲁棒优化研究

为提高应急物流系统的应急反应能力,论文针对需求随机变化的应急物流定位-路径问题,利用鲁棒优化的思想将灾区物资需求量表示为区间型数据,将应急救援过程划分为多个阶段,以总救援时间和系统总成本最小为目标,构建了多物资多运输车辆应急物流定位-路径优化模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解。实例计算结果表明,该模型和算法可以有效地解决应急物流系统中需求随机变化的定位-路径问题,为政府机构应对重大突发事件提供科学的决策参考。     

震后应急物流系统中带时间窗的模糊动态LRP

针对震后应急物流系统中多层次设施定位－运输路线安排问题(LRP),考虑系统中的动态性、时效性、路网连通性、需求不确定性等特点,建立了一个带时间窗的模糊动态LRP优化模型,据此进行救援过程中不同周期灾区外围应急物资集散点和灾区应急配送中心的定位以及应急物资运输路线安排的联合决策。针对该模型的特点,提出了一种基于动态规划的改进遗传算法,为防遗传算法过早收敛问题,使用了随机遍历抽样法、重组策略和变化变异率法,并通过特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。最后,通过算例分析验证了该模型和算法的有效性。     

求解应急医疗设施分层递进式选址问题的改进免疫算法

针对应急医疗设施的特点,提出分层递进式选址方法,对应急医疗设施进行合理选址.首先,通过熵权法对选址所需要考虑的因素进行权重计算,并进行初步选址;其次,考虑设施点的服务容量、重大公共卫生事件下轻重症患者的治疗与转移的实际情况,建立双层级整数规划模型;再次,根据模型的具体特点,设计改进的免疫优化算法对其进行求解;最后,以湖...     

基于海空协同的群岛救援方案优化模型及算法

针对边远群岛的物资供给受突发事件影响可能出现中断,需要开展紧急救援的实际情况,以中心岛屿为救援出发地,采用海空协同运输方式,以选择救援路线和分配救援物资批量为优化内容,对中心岛屿周边各岛救援用时最短为目标,建立了考虑海空协同的群岛应急救援模型。根据所建模型的特点,对基于运输点划分的遗传算法(PB-GA)进行进一步的改进,提出一种能够同时考虑两种运输方式、多批次运输的双层搜索遗传算法进行求解。最后,以南海群岛开展紧急救援为算例进行了优化分析。采用不同算法分别进行比较后显示,本文算法在优化结果、运算时间等方面均更优,从而验证了所建模型和算法的合理性与有效性。本文研究为制定群岛海空联合救援的应急预案提供了分析方法。     

基于第三方回收的废旧家电逆向物流网络设计

针对第三方参与废旧家电回收问题进行研究,以第三方家电回收企业利润最大化和回收中心对居民产生的负效用最小化为目标,考虑废旧家电在回收数量、回收质量以及客户需求量等方面的不确定性,建立多周期多目标的废旧家电逆向物流网络模型.采用改进加权平均求解法将双目标规划转化为单目标规划后,再采用区间规划方法对模型进行确定性转化.模型数值仿真得到的优化解能为企业在物流设施选址以及不同周期下的市场缺货量、设施间流量分配等提供一个灵活的决策方案.     

风险应对视角下不确定需求定位-路径鲁棒优化研究

及时准确地配送应急救援物资是突发公共事件救援过程中的关键环节,综合考虑应急救援过程中出现的需求随机性,路网的连通能力下降和设施点失灵等情况,采用车辆与直升机联合运输方式进行配送,以应急系统中各物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,对多式联运三级网络应急物流系统定位—路径优化问题进行研究,建立了多目标定位—路径模型,并改进了遗传算法。最后,以汶川地震应急救援相关数据为例,对模型和算法的有效性进行了数据仿真验证,通过实验结果的对比分析,证明了鲁棒优化方法在处理不确定需求和设施失灵风险方面的有效性,进而为抵御突发公共事件发生后出现的风险,为解决突发公共事件发生后救援物资的安全及时准确配送提供了有效的方法。     

线状需求下的长江航道危险品应急中心选址优化

本文分析了长江航道危险品船舶对应急中心救援服务的线状需求特征,基于点状需求的设施选址模型,构建了全覆盖下的最小成本选址模型,实现了线状需求特性与最小成本的最优结合。将点状需求的设施选址研究延伸到线状需求的设施选址研究领域。并且针对模型设计了确定性规划算法和遗传算法。最后以长江航道为具体算例,对比了确定性规划算法和遗传算法对模型进行求解的效率及精度。实例表明,本文建立的基于线状需求的应急中心选址模型是符合实际的,确定性规划算法相对于遗传算法可以在更短时间内求得较稳定的最优解;遗传算法运行时间相对较长,且结果稳定性较差。     

基于情景分析的应急疏散车辆配置模型

在情景模式影响疏散点疏散人员数量及疏散最晚完成时间限制的条件下,研究了避难所应急疏散车辆配置计划及各种情景模式下的车辆出车任务安排,以疏散车辆出车安排为下层模型,以期望疏散总时间最小化车辆配置计划为上层模型建立了车辆配置及出车任务安排的双层规划模型。设计了结合CPLEX内置算法的模拟退火算法,最后用算例进行了仿真研究。