基于鲁棒优化的不确定需求下应急物资配送多目标决策模型

针对应急物资配送决策具有不确定性和突然性等特点,提出了一种基于多目标鲁棒优化不确定需求下的应急物资配送决策模型。在分析应急需求的随机性、应急物流设施点的需求不确定风险和路网中断风险的因素上,确定了以物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小以及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,构建了多目标鲁棒优化模型,并运用Matlab软件求解。以一个山区发生自然灾害作为突发事件为例,验证了多目标鲁棒优化模型的有效性和正确性。研究结果表明：不确定需求下应急物资配送中,决策者可以依据本文多目标鲁棒优化模型权衡利弊,制定出既具有应对风险能力,又能快速反应的救援方案。     

突发公共卫生事件应急物资无接触式配送路径优化

为解决突发公共卫生事件下大批量应急物资配送问题,研究了“卡车-无人车”联合配送模式。针对多约束客户点聚类问题,设计了防止K值变动偶然性的改进K-means++聚类算法;根据紧迫度大的客户点优先配送的原则,提出2类客户点并行配送的无人车调度方案,构建以配送时间最短为目标的路径优化模型。结果表明：改进K-means++算法得到的聚类数量K更为稳定;相同聚类结果的情况下,改进多种群遗传算法迭代次数更少、最优解更佳;改进后的算法组合最优解远优于其他3种组合算法。     

基于遗传算法的三层大规模应急救援物资配置策略

在考虑受灾地区对应救援物资需求量大的基础上,研究了包括备选省级应急救援物资供应地、备选市县级应急救援物资中转地、救援物资急需地三层结构的车辆安排、路径选择、物资配送的应急救援物资配置问题;以应急救援物资配置的总成本最小、总的运输时间最短、供应地和中转地启用个数最少为目标,建立数学优化模型.使用遗传算法求解获得近似最优的三层应急救援物资配置方案.     

雷达组网探测系统应急巡检路径的优化方法

结合雷达组网探测系统的设计特性和运用特点,以组网雷达重要度和固有可用度等作为约束条件,给出了系统应急巡检路径选择优化模型及其算法,并通过算例进行了分析.     

基于剥夺成本分析的应急救援路径优化研究

针对震后路径受损导致受灾人员救援困难的情形,构造了考虑患者剥夺成本和兼顾救援效率与公平的应急救援模型.在区域协同应急救援的场景下,从主观角度出发分析患者遭遇痛苦的心理代价,以伤员总剥夺成本最小和总等待时间最小作为决策目标,应用蚁群算法对传统模型和新模型进行实验求解,讨论研究新模型中职能的划分是否能够为救援提供帮助并且达到减少重伤患者的心理创伤程度和优化路径的效果.实验结果表明：与基于时间和基于距离等传统模型相比,新模型的剥夺成本小于传统模型,具有一定的优越性.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

在考虑实际复杂道路条件的情况下,对军事应急物流路径建立了多目标优化问题的数学模型,选用NSGA-Ⅱ作为求解多目标优化问题的算法基础,对NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序环节进行改进,然后选择Matlab作为软件工具进行代码编写。2种算法仿真结果的比较分析结果表明:所建军事应急物流路径优化问题的数学模型具有现实可行性,改进的NSGA-Ⅱ算法在克服早熟现象,提高算法效率、算法稳定性和种群多样性方面是有效的。     

考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法

为提高应急管理水平,量化各受灾点物资需求紧迫度,提出考虑紧迫度的车辆最优路径规划方法。采用K-means聚类算法确定应急物资配送中心的选择以及受灾点的划分,以应急救援过程中的总时间最短、救援所花费的总费用最小以及受灾点紧迫度排序指数最大为目标,构建多目标的应急车辆路径优化模型,并设计改进的布谷鸟-蚁群组合算法进行求解。以汶川地震为背景构造算例,验证模型的有效性,结果表明:与不考虑需求紧迫度的车辆路径方案相比,考虑需求紧迫度的路径优化方案在所需运输总时间上升1.92%、救援过程总费用增加3.43%的前提下,紧迫度排序指数提高了11.2%。考虑需求紧迫度的车辆路径优化模型在保障突发灾害救援效率的同时,兼顾了不同受灾点的物资需求程度,提高了应急物资运送的公平性。     

基于能量和传输路径的时间同步算法优化

在无线传感器网络中时间同步技术决定着各个节点之间是否可以精确及时地传输各种所需的数据.传统的分簇式时间同步算法是通过簇首节点广播各自的时钟信息,计算本地时间并补偿时钟偏移,因为簇首节点需要进行数据融合大范围的广播时钟信息,造成簇首节点的能量消耗十分巨大和时间同步效率的降低.针对这个缺陷,本文提出一种基于能量选择和最优传输路径的分簇式时间同步算法CSET(clustering time synchronization algorithm for energy selection and transmission path).其通过增加一个节点消耗能量与节点频率和节点广播距离之间的关系,限制节点的广播距离,并寻找节点与节点之间最佳的通讯路径.经过仿真证明,其可以有效地降低单个节点的能耗以及提高时间同步的精度.     

多车场带时间窗车辆路径问题的粒子群优化算法

针对粒子群算法解决多车场带时间窗车辆路径问题时产生不可行解较多的问题,设计了对不可行解根据个体极值进行调整的策略,优化不可行解的粒子群算法,并且引入变异算子,增强了粒子寻找最优解的能力.实验结果表明,该算法可以快速求得多车场带时间窗车辆路径问题的目前最优解,提高算法的精度,加快收敛速度,跳出局部最优.