不确定环境下应急物资配送优化研究

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1、兰州交通大学硕士学位论文更利于解决物资有效配送【28】。作者牛永量提出了更切合实际情况的三层次物流配送网络结构，针对其车辆选择的运输线路应用四叉树原理对服务区分区，采用两阶段启发式算法优化车辆行驶的线路，利用计算机编程实现算法的设计【251。作者卢安文建立了多种运输方式的物流配送模型，采用了O．1整数规划模型，其目标主要是以运输费用最小为目标【211。作者戴更新建立了多种模式的物资配送问题的模型，利用多处救灾物资的配送以及多种运输方式的模式，可以利用单种模式将其应用在多模式当中，对现实中的问题进行求解【23】。作者计雷在我国较早提出物资运送的问题模型，其主要建立在物资运输途中其运输费

2、用最小和运输所用的时间最少的多目标规划问题，其问题是没有建立相关的数学模型和相应的解决方法[20]。作者李全亮【29】利用分组匹配的亲和力算法解决带有时间窗的车辆路径问题的实际问题。作者李军【26]和樊建华【27】分别分析了多车场满载的VSP问题和车辆调度问题进行相应的建模和求解。作者傅克俊所建立的模型是将所研究的对象分开，然后再进行相应的分析研究，将物资配送过程中的影响因素分为货物状态、车辆状态和道路状态，针对以上三种因素分开进行细化研究瞄4l。对于应急救助物资配送方面的研究由于国外起步较早，研究成果也相对比国内多一些，技术也比较成熟。研究成果用于实际的应急物资配送问题中，给我们带

3、来了很大的帮助，从而减少生命和财产的损失。我国的学者对此问题的研究起步较晚，近年来才有相应的研究成果，并且大部分都是理论层面上应急物流的处理机制、应急物资的特点等。也有许多学者在应急物流配送优化模型方面做了研究，并使用一些优化算法对模型进行求解。但是许多国外学者的研究和我国的实际国情不符合，不能直接应用到我国的应急物资配送系统中，并且大部分文献只考虑了确定环境下的物流配送问题，本文将尝试研究在不确定环境下应急物资配送问题，国内外的相关研究成果将为本文的研究提供有价值的参考。1．3该研究领域存在的问题许多国内外学者在应急物资配送方面做了开创性研究，取得了很多成果，给政府和相关的决策部门

4、带来了很多帮助，但都没有考虑运输时间、运输风险等的不确定性，没有考虑不确定环境下的应急物资配送优化问题。事实上，在实际应急物资配送路径进行优化的过程中，由于道路情况、司机的驾驶水平、不同时间段、以及天气等原因，各个路段的走行时间和路径风险往往很难给出一个确定量。因此，很有必要考虑不确定环境下的应急物资配送问题。对于含有不确定变量的优化问题，一般不能用传统的优化算法进行解决。因此，本文将尝试建立随机环境下和模糊环境下的机会约束规划模型和相关不确定环境下应急物资配送优化研究机会规划模型，并结合模拟技术和遗传算法，设计混合智能算法求解该模型，并用两个实例来验证所建模型和算法的有效性。对于不

5、确定环境中的规划问题，我们没办法用传统的一些算法来解决，因为比较不确定变量的大小通常是很困难的。在期望值模型被提出之后，Chames和Cooper[54】于1959年提出了第二类随机规划，即机会约束规划。其显著特点是随机约束条件至少以一定的置性水平成立。机会约束模型采用的主要原则是允许所做的决策在一定程度上不满足约束条件，但是我们事先给定一个置信水平，最后选择的决策使约束条件被满足的概率应不低于我们事先给定的置信水平。在随机机会约束规划提出之后，Liu和1w锄ura【13】提出了模糊机会约束规划。为了求解机会约束规划模型，我们事先给定了一个置信水平，以便将其转化为等价的确定性模型，然

6、后可以用用传统的方法求解与其等价的确定性模型。然而，对于比较复杂的机会约束规划模型，有时我们很难讲机会约束转化成与其等价的确定性模型。为了极大化事件的机会函数，Liu[55】于1997年提出了随机相关机会规划。其主要思想是在不确定环境下，通过极大化随机事件成立的机会来给出最优决策。提出随机相关规划以后，LiuE56】又提出了模糊相关机会规划，使得选择决策时，让事件满足的可能性、必要性或者可信性最大。对于确定性规划、期望值模型和机会约束规划中，将问题的模型建好以后，可行集也就确定了，这样经常会导致在实际的求解过程中找不到最优解。相关机会规划不同于前几种方法，其可行集为不确定环境下的，在

7、求解实际的问题时，我们只要求尽可能地找到一个比较优的确定解。1．4本文的主要内容针对该领域存在的这些问题，本文的主要内容包括以下几个方面：(1)在第二章中介绍了应急物流的相关概念，介绍了应急物资的各种分类方法，并介绍了各种应急物资的特点，并区分了应急物流和一般的商业物流的区别。随后又介绍了应急物资调度的重要性、并详细说明了应急物资调度过程的准备阶段、评估阶段和实施阶段。救灾物流需求预测与预警、应急物资调度的过程以及应急物流系统的监控与反馈。(2)在第三章中