应急物流路径优化问题研究论文.docx

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1、基于遗传算法的应急物流路径优化的研究目录1.绪论211研究背景212研究意义21.3国内外研究现状2131国外研究现状2132国内研究现状32 .相关概念32.1 应急物流概述32.1.1 应急物流的定义32.1.2 应急物流的性质与特点32.1.3 应急物流的主要缺陷42.2 车辆路径优化理论概述42.2.1 车辆路径问题的定义42.2.2 车辆路径问题需满足的前提条件42.2.3 车辆路径问题的模型分类42.3 遗传算法的概念63 .应急物流车辆路径问题的优化系统及模型构建63.1 应急物流车辆路径问题的优化系统构建63.1.1 系统的输入63.1.2 系统的优化过程63.2 应急物流车辆

2、路径问题的模型构建7321问题描述73.2.1 问题彳段设83.2.2 应急安全违背成本的量化83.2.3 车辆载重负荷与道路阻塞83.2.4 模型的建立94 .求解应急物流车辆路径问题的自适应遗传算法设计94.1 染色体构造94.2 种群初始化104.3 适应度函数104.4 选择算子H4.5 交叉算子115 .结论12参考文献12致谢错误!未定义书签。1结论11研究背景面对频繁的自然灾害，不断完善防灾体系，必须继续改善自然灾害发生后的应急管理。在发生自然灾害时，救灾工作的有效性在很大程度上取决于应急后勤系统的有效运作。目前，应急物流领域的研究已引起社会各界的关注。中国目前在应急物流领域的研

3、究可以分为：应急资源的分配与规划，应急物流网络，应急物流计划，评估应急物流的有效性，应急物流系统和应急物流决策支持。作为自然灾害后紧急救援行动的重要组成部分,对应急资源的分配和调度的研究主要包括为武警部队在应急后勤运送车辆和物资分配的问题。其中，紧急情况下车辆路径任务的有效优化实施，是提高应急救援水平，提高应急能力的重要保证。尽管近年来，中国各级政府在应对自然灾害时的紧急情况管理方面做得非常出色而富有成果，但应对重大灾害的被动形势却揭示了应急机制，物资储备和优化的决策过程。缺乏尊重。同时，中国的公共卫生基础设施发展欠佳，在紧急情况下缺乏经验。为了最大程度地减少自然灾害造成的损失并确保受影响人员

4、的生命和财产安全，不仅需要对实施紧急物流的内涵、法律机制和方法进行系统的研究，而且还需要在销售渠道中紧急运输物料的车辆。进一步研究了优化决策理论和任务路由方法，以提高应急物流的效率。12研究意义基于应急物流的特点和车辆路径问题的模型，建立了应急车辆路径优化的优化系统。根据该优化系统，建立了适当的数学模型，并在车辆路径问题的优化过程中添加了建模解决方案的几个参数，例如：各种运输材料的重要权重，时间限制，交通拥堵条件和惩罚函数参数，对各种影响的定量评估关于运输计划有效性的可变决策。本文将目标距离最小的传统运输车辆问题转化为运输规划效率最高的应急物流车辆的多用途任务，为进一步研究武警部队在应急物流运

5、输车辆的多用途问题提供了理论依据。本文具有重要的实践意义。13国内外研究现状1.3.1 国外研究现状FiedriCh(2000)探讨了在有限的时间，资源的数量和质量的情况下，讨论了资源的有效利用以提高救援质量并最大程度地减少死亡人数，并开发了一种优化的计划模型，以将资源分配和运输到地震后受灾的多个地方。JaeYoungChOi(2(X)3)网介绍了在未定义道路网络的情况下如何分配有限的资源(例如救护车和其他应急设备)以将受害者运送到医院，目标是最大程度地增加受救者人数。1inet(2004严讨论了紧急运输计划，该研究假设当前和将来的物料供应有限，当前所需的物料数量已知，并且可以预测未来所需的物

6、料数量。假定不应将车辆返回到库存点，并且车辆的分配过程由一系列“断点”路线组成。目标是在请求的时间内使救援中心的需求最大化。该模型从几个要素分为两个网络流量问题。P1是线性的，以使需求点处的项目满意度最大化，P2是一个整数，以使车辆达到最大化认识P1o这两个模型通过拉格朗日松弛的迭代同时求解。JiUh-BingSheU(2010)如果大规模自然灾害发生后没有足够的信息，本文提出了一种用于应急物流运作的动态紧急需求管理模型，包括以下步骤：数据集中以预测受灾地区的物质需求；用模糊聚类将所有灾难分为几组：使用几组标准来确定这些组的优先级。他还通过实例验证了信息不完全的模型的动态预测和需求分配效果，实

7、验结果表明模型总误差小于10%o1.3.2 国内研究现状缪成、许维胜、吴启迪(2006)结合救援物资的运输和商业运输的各种特点,表明了救援物资的运输问题将几个货运网络中的流动问题与多个起止点和几种运输方式结合起来，并规划了车辆的满载问题，并以此为基础描述这个问题。通过递延计算成本和时间的方法，由分层网络构建多功能数学编程模型。本文提出了一种基于拉格朗日松弛法的解决方案，将原始问题分解为两个子任务：货物流和交通流，分别使用混合货物流和低成本流算法来解决。计算示例证实了该解决方案具有良好的收敛性和计算效率。卢茜(2009)采用最短路径理论选择地震发生时应急车辆的路径，以最短时间和最大数量为主要思想

8、。该模型考虑了时间、交通量、交通强度和其他因素之间的内部关系，以及交通流和影响安全性的因素的理论，定量确定了实际任务中时间和交通量的数学表达式，并建立了地震紧急情况的物流系统。用于选择平均道路上的运输路线的模型。邓敏皓、文振华(2011)由于对企业和个人的紧急物流有严格的时间要求，因此提出了一种改进的层次分析法来解决此类问题。为了减少判断矩阵的一致性检查的计算，对可以获取精确值的因子进行加权平均计算。通过测试，改进的AHP建模的结果变得更加合理。1.1.1 .相关概念2.1 应急物流概述2.1.1 应急物流的定义应急物流是一项特殊的物流活动，可根据紧急情况为材料，人员和设施的需求提供紧急支持。

9、紧急情况包括严重的自然灾害，应急公共卫生事件，公共安全事件和军事冲突的建设。与常规物流不同，紧急物流包括液体、载体、流向、过程、流量和其他因素以及时空的利用。在大多数情况下，应急物流通过物流效率实现其物流优势，而常规物流则强调效率和有效性。2.1.2 应急物流的性质与特点(1)应急物流的性质应急物流系统受社会利益驱动，为受灾地区的人们提供服务。当前，中国应急物流的特点如下：政府高度重视企业的积极参与，军民相互配合，军方拥有强大的登陆部队，通常需要提前进行准备工作并进行前期准备。(2)应急物流的特点突发性和不可预测性。这是应急物流区别于一般物流的最明显特征。时间约束紧迫性。应急物流的服务对象,即

10、受灾群众对物资的需求非常紧迫,关系到生命安全。弱经济性。应急后勤的原则是通过科学合理地分配劳动力、物资、设施和其他资源，在自然灾害影响的地方尽可能地挽救人们，并执行后勤任务。物流速度的重要性高于物流成本，这与一般物流不同。政府与市场共同参与。2.13应急物流的主要缺陷面对突发的自然灾害,应急物流过程当中最主要的问题是出现“救援真空九“救援真空”表示灾害发生后到灾民得到救援的这段时间。导致“救援真空”出现的原因主要有以下几点：(1)信息不畅通。重大灾害发生后通信设备一般会再短时间处于瘫痪状态,使得灾区与外界信息的交流中段。(2)物流路段不畅通。灾害发生后,尤其是大地震往往会伴随山体崩塌,造成道路

11、中段,导致部分物流路段通行受阻,影响了物资运输进度。(3)灾区物资需求点的需求时间限制。灾害发生后,各受灾区需求点对物资的需求具有时间限制,而由于总体运输任务重、人员及车辆不充等原因,难以将物资及时送往各个受灾点。此外,在制定货运代理工作计划的过程中，考虑到灾区人们对各种材料的紧迫性也很重要。例如，地震后的早期阶段的应急后勤应集中于运输医疗材料，随后集中于食品，帐篷，毯子和其他生活材料。在一定时间段内，如果在此时间间隔内无法满足需求，则将影响灾区人民的生命和安全以及紧急安全隐患的相关费用。各种材料需求的紧迫性应与紧急安全隐患的成本线性相关。在宏观层面上存在的不足主要在于：(1)应急平台系统不完

12、善,影响应急物流效率。(2)应急预案不完善O(3)国家应急救援物资储备不足。(4)缺少第三方物流企业的参与。(5)缺少应急救援专业队伍。2.2 车辆路径优化理论概述2.2.1 车辆路径问题的定义车辆路径问题(VehiC1eRoUtingPrObIem,简称VRP)是指在一定的约束下,根据已知的待服务客户的网点布局、物流配送中心的位置、车辆的最大负荷等信息，为车队组织出适当的行车路线分送货物。在满足客户的需求的同时,实现诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目标。车辆路径问题是现代物流系统研究中的一项重要内容。通过规划合理的运输路线,优化配置各类资源,可以提升对客户的响应速度,降低运输成本并提高

13、服务质量。2.2.2 车辆路径问题需满足的前提条件车辆路径问题存在不同的优化模型,但一般而言车辆路径问题的研究需满足一下条件假设：(1)客户即需求点的位置可知；(2)配送中心与各个客户即需求点的距离矩阵可知；(3)所有参与配送任务的车辆都以配送中心为起点,并在完成运输任务后返回配送中心；(4)每一条配送路径上各个客户即需求点的总需求量不超过车辆负载；(5)每个客户即需求点的需求由且仅由一辆车来满足。2.2.3 车辆路径问题的模型分类按照车辆路径问题所涉及的各类因素,可以对车辆路径问题的模型进行划分：(1)按照供应点与需求点数量划分:包括单供应点多需求点的简单车辆路径问题与多供应点多需求点的复杂

14、车辆路径问题；(2)按有无时间限制划分:包括有时间窗限制的车辆路径问题(VehiCIeRoutingProb1emwithTimeWindOW,VRPTW)与无时间窗限制的车辆路径问题。其中时间窗限制有分为硬时间窗限制与软时间窗限制,硬时间窗车辆路径问题要求每助运输任务必须在指定的时间内完成;软时间窗车辆路径问题指对于未在指定时间内完成运输任务给以一定的惩罚。如果将对单个点的运输任务效率与到达时间的线性关系作比较,能够更加直观地分析硬时间窗与软时间窗的区别,如下图2.1与图22图中,p表示对于单个需求点运输任务完成的效率,t表示货物到达的时间以表示时间窗的最早到达时间Jt表不时间窗的最晚到达时

15、间,M表不运输任务的效率值。其中硬时间窗VRP问题中,如果货物在时间窗外到达,则此需求点任务完成的效率为Oo而软时间窗VRP问题中,如果货物在时间窗外到达,任务完成的效率呈线性关系递减。图2.2软时间窗中效率与时间的关系(3)按客户需求量与车辆负载大小划分:包括满载车辆路径问题和非满载车辆路径问题。当单个客户需求量大于单车的载重负荷时,这个需求点的运输任务要由一辆以上的车来完成,此类车辆路径问题称为满载车辆路径问题。当单个客户需求量小于单车的载重负荷时,这个需求点的运输任务只需要由一辆车来完成,而一辆车可以完成一个以上的需求点的运输任务,此类车辆路径问题称为非满载车辆路径问题。(4)按客户需求类型划分:包括确定型需求车辆路径问题、模糊需求车辆路径问题(FUZZyVehic1eRoutingProb1em,FVRP)以及随机需求车辆路径问题(VehiCIeRoutingProb1emwithStochasticDemand,VRPSD)o随机需求车辆路径问题是指虽然明白客户即需求点的位置,但无法准确地指定客户的需求量。模糊需求车辆路径问题是指在车辆调度的过程当中,面对某些客户无法给出准确需求信息的情况,将模糊概念引入模型来解决此类问题。确定性需求车辆路径问题则指对客户即需求点的位置、需求量等信息都明确的车辆路