面向异构应急物流的路径协同优化研究

 2022-01-18 12:01

论文总字数:26263字

目 录

1 绪论 5

1.1 研究背景与意义 5

1.1.1 研究背景 5

1.1.2 研究意义 5

1.2 国内外文献综述 6

1.3 本文研究内容 7

2 基本理论与方法概述 7

2.1 基本车辆路径问题概述 7

2.2 基本蚁群算法概述 8

2.2.1 蚁群算法的基本思想 8

2.2.2 蚁群算法的基本数学模型 8

3 面向异构应急物流的路径协同优化模型 9

3.1 问题描述 9

3.2 异构应急物流网络结构 10

3.3 模型假设与符号说明 12

3.4 模型构建 12

4 仿真算例与参数分析 14

4.1 算例求解 14

4.2 算例结果与比较 16

4.3 参数分析 19

4.3.1 模型参数分析 19

4.3.2 算法参数分析 19

5 结论与展望 20

参考文献 22

致谢 23

面向异构应急物流的路径协同优化研究

马铮

, China

Abstract: This paper addresses the problem of emergency rescue under serious natural disasters. By innovatively integrating three heterogenous sub-networks (distribution network, shelter network, and medical network),it establishes a synergetic emergency network containing three types of facilities, and discusses the synergetic multi-vehicle routing problem with time windows considering heterogenous networks. Firstly, it designs a vehicle routing optimization model, aimed at minimizing traveling distance. Secondly, a modified ant colony algorithm is proposed to solve the model, the feasibility and effectiveness of which are verified by a numerical simulation later. Then it presents comparative analysis of rescue scheme on whether considering network synergy or not. Finally, model and algorithm parameters such as location of emergency shelters are analyzed to demonstrate their effects. The simulation results show that the proposed model and algorithm are more consistent with reality and the recue scheme costs less, which provides suggestions for construction of an effective emergency management system.

Key words: Heterogenous Network; Emergency Logistics; Vehicle Routing Problem; Ant Colony Algorithm

绪论

研究背景与意义

1.1.1 研究背景

自然灾害是自然异常变化或人为影响所导致的人员伤亡、财产损失、资源破坏、社会秩序混乱等一系列事件。目前,世界范围内常见的自然灾害包括:旱灾、洪涝、台风、冻害、海啸、地震、滑坡、泥石流等等。从空间角度看,自然灾害的发生具有广泛性和区域性,无论是海洋还是陆地,高原还是丘陵,只要有人类活动的地方,都有可能发生自然灾害;从时间角度看,自然灾害的发生具有频繁性和不确定性,近年来伴随着人类对自然界的影响力不断加大,对自然环境的破坏程度逐渐加深,世界范围内自然灾害发生的频率呈现增加趋势,且时间、地点和规模愈发难以预测。更重要的是,自然灾害难以规避:无论社会如何发展进步、经济实力如何提高,国家、政府和社会公众都无法回避潜在自然灾害将会造成的生命和财产损失。

2017年1月4日,德国慕尼黑再保险公司发布了全球自然巨灾损失报告[1],报告指出:2016年全球自然灾害损失创四年来新高,其中超过一半的损失发生在亚洲,如日本南部九州岛上熊本市附近发生两次地震,总体损失 310 亿美元;6月至7 月上旬,中国西南部及长江中下游地区发生暴雨洪涝灾害,总体损失将近200 亿美元。在我国,2016年,除6、7月巨大洪灾以外,江苏盐城龙卷风冰雹特别重大灾害、第14号台风“莫兰蒂”、福建泰宁县重大泥石流灾害等国家减灾委发布的“2016年全国十大自然灾害事件”均给人民生命财产安全和社会经济发展带来了不可估量的负面影响。因此,应急管理工作迫在眉睫,不可忽视。

应急管理工作贯穿自然灾害事件发生的全过程,一般分为预防准备、监测预警、处置救援和恢复重建四个阶段,其中处置救援是应急管理工作的重中之重。而将无伤灾民疏散到避难场所、将受伤伤员送往医疗中心和将应急物资送往各受灾点这三个处置救援的基本环节,均涉及到了运输车辆的最优路径选择问题。本文正是着眼于此,关注处置救援工作中三个异构网络的车辆路径协同优化,以期最大限度地降低自然灾害引发的人员伤亡率、减少财产损失,为相关部门的应急管理工作提供有益的参考意见。

1.1.2 研究意义

在应急管理问题中,灾民疏散、伤员救援和物资配送三项工作分别形成各自的物流网络。这三个网络尽管在构成元素、需求性质和需求流向等方面均存在差异,但是它们在独立运作的同时存在不可忽视的协同可能性。本文重点探究三个异构网络在车辆路径优化时的协同可能性,旨在提供自然灾害下面向异构网络的车辆路径优化方案,帮助应急救援决策人员构建更加科学合理的应急物流救援系统。具体研究意义分为理论和现实两方面:

从理论意义上讲,一方面,在充分考虑了需求性质、流向等场景特点,对物资调配、灾民疏散和伤员救援场景下的车辆路径问题进行分别研究的基础上,以车辆行驶路径总和最短为目标函数,把握三个异构网络的内在联系,关注场景协调下如何进行路径选择;另一方面,在求解算法上,采用基于种群的模拟进化算法——蚁群算法,并在原有算法的基础上进行相应改动,以满足新的协同模型的需求。综上,本文一定程度上丰富了当前应急救援车辆路径优化的理论研究,具有一定的参考价值。

从现实意义上看,本文的研究着重应急处置救援阶段疏散、救援和物资配送等基本工作在车辆路径规划中的协同性,改变“一种车仅负责一项任务”的现状,从系统和全局角度出发,加强合作,充分发挥各车型在应急救援工作中应有的作用和价值,为政府部门寻找过往管理缺陷、制定未来应急决策方案提供参考。进而对于提高应急响应水平、减少人民人身安全和财产安全损失,改善人民生活质量乃至全社会的可持续发展都具有一定意义。

1.2 国内外文献综述

在应急物流管理中,受灾点需求可以分成三类:物资需求、伤员转运需求和灾民疏散需求。相应地,学者们在解决有关车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)时,对物资调配、伤员救援和灾民疏散这三种实际场景的研究也有所侧重:物资调配方面,郭子雪等为了提高对应急物资需求的响应能力,引入三角模糊数描述应急调度的不确定属性,建立三角模糊信息环境下应急物资调度问题的时间最小化模糊优化模型[2];马祖军等基于应急物资需求的限制性、多次往返配送等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标模型[3];王新平等针对“应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程”这一实际,创新性地考虑了应急物资在各个疫区之间的横向转运,提出纵向配送和横向转运的协同配送模式,通过求解多目标随机规划模型提出了多疫区多周期应急物资协同优化方案[4];薛坤等为了平衡灾后应急物资严重短缺和灾民对物资分配公平性的要求,通过在负效用函数中引入灾民需求未满足的比例对公平进行量化,建立了公平关切下以负效用加权的到达时间最小化为目标的应急物资局部配送问题的运筹学模型[5];Pérezrodríguez等沿用福利经济学中“剥夺成本”的概念,以剥夺成本表征灾民缺乏应急物资所导致的痛苦的经济价值,进而建立了一个最小化社会成本的路径优化模型[6]

伤员救援方面,Talarico等将伤员分为可以就地接受治疗的轻伤伤员和必须被送往医院诊治的重伤伤员,并针对这两类伤员限定不同的时间窗约束,提出了一个以救援服务完成时间最小化为目标的VRP模型[7];Knyazkov等考虑了交通流、动态路网结构、人员流动性、医院接受救治人员上限等不确定源对救护车路径安排的影响,并以圣匹茨堡为例设计出了一个提高医疗服务效率的决策支持系统[8];灾民疏散方面Liu N.以核泄漏事件为例,构建了一个考虑了二次疏散可能性的、以最小化车辆行驶时间和二次疏散成本为目标的VRP模型;袁媛等[10] 考虑灾害扩散对疏散网络通行状况的实时影响,将各弧段上的通行速度表示为随时间的连续递减函数,建立了应急疏散路径选择的双目标优化模型[9]。为了解决这三类实际场景下的VRP问题,文献[11]-[14]分别设计了粒子群算法、蚁群算法、变邻域搜索算法、遗传算法等多种启发式算法来求解,均取得了一定的效果且求解效率逐步提高。

以上这些应急救援车辆路径问题的丰富理论研究,充分考虑了需求性质、流向等各自的场景特点。但目前仅有少量文献关注场景协调下的路径选择问题:易宣齐等研究直运方式下一个救援中心、多个受灾点之间单位物资调运需求和伤员转运需求协调转运的调度优化模型[15];Wei Yi等分阶段考虑疏散、救援与配送需求建立了一个混合整数多商品网络流模型[16];Jiuh-Biing Sheu等通过集合避难、医疗、物资配送三个子网络设计出了一种无缝式物流供应网络,并构建了一个以距离最短、运营成本和心理成本最小的三阶段优化模型以顺次解决三种需求下的路径选择[17]

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