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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
为解决灾后应急物资亟待配送到灾区的现实问题,提高应急物资配送效率,考虑灾区对应急物资的需求紧迫程度的差异,建立软硬时间窗综合约束情况下以应急物资配送的总延迟时间最短、软时间窗的惩罚成本最小、硬时间窗的不满足个数最少为目标的应急物资车辆配送路径方案生成模型。前期对路网数据预处理,形成配送中心到受灾点的多对多时间最短路径集合,后期根据目标和约束进行模型构建,并利用遗传算法求解。引入算例分析对模型的有效性进行验证。结果表明:该模型可综合考虑软硬时间窗的影响,形成高效的应急物资车辆路径配送方案,可对灾后整体的应急方案制定提供帮助,具有较好的可行性和现实意义。  相似文献   

2.
为科学、及时、合理地对城市应急物资进行调度,综合考虑突发事件发生后道路的实时通行状况,通过改变道路交通的交叉口限流以及物资运输路径,以最小化配送时间和成本为目标,构建1套完整的应急交通管制模型,使得所需的应急物资在被要求的最短时间窗内抵达受灾点;利用遗传算法进行编码设计求解模型,并通过仿真分析,设计配送路径的交叉口的支路限流方案;通过实例对所构建模型进行验证。结果表明:在日常道路动态变化情况下,该模型既能实现应急物资配送路径在支路限流下的交通协同方案;又可减少应急物资配送的时间成本,满足最短时间窗要求,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。  相似文献   

3.
针对灾后初期应急物资紧缺以及不同受灾点、不同应急物资时间窗约束亦不相同的情况,开展应急物资配送以及车辆路径规划问题研究;以最大化时间满意度和需求满意度为目标,同时兼顾应急救援过程中的公平性原则,构建基于综合时间窗约束下的应急物资配送路径方案生成模型;采用亚当斯的公平分配理论计算需求满意度,并通过遗传算法原理求解模型;结合实际案例,对比分析不同公平分配方法求解所得结果,从而选择最佳物资调配方案,并识别物资配送路径中关键路段,以便加强防护,保障物资运输通畅。结果表明:该方法可高效解决资源紧缺情况下应急物资调配及车辆路径方案生成问题,并能有效识别关键运输路段。  相似文献   

4.
为实现灾区应急物资的高效配送,采用时空网络约束调度车辆,以各受灾点实际需求率最大、应急物资运输成本最低和车辆运输风险最小为目标,建立多目标应急物资调度规划模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解模型,最后通过实例验证。研究结果表明:洪涝灾害中,降雨量的增加会导致实际物资需求率、配送风险以及配送成本的增加,最大化实际物资需求率有助于提高物资利用率,减少物资成本并降低物资配送风险。研究结果可为灾前预防和灾中决策提供参考。  相似文献   

5.
突发灾害的应急物资调度是减轻人民财产损失、防止次生灾害发生、保障社会稳定的必要支撑。借助模糊数学中的三角模糊数学方法对不确定的需求信息特征进行描述,用模糊函数积分确定车辆在路段的模糊行驶时间。以应急车辆调度的总时间最短为调度的主要目标,同时配送数量应最大限度地满足需求点的需求量为次要目标建立应急车辆调度模型。然后设计粒子群算法对模型进行求解。最后通过算例,验证建立的模型拟合现实中的情况,结果不是确定数值,而是模糊数值范围的优化。  相似文献   

6.
为有效开展应急物资配送工作,综合考虑灾后道路损毁及恢复情况、不同类型物资动态需求和应急物流的多个优化目标,构建最小化配送时间和成本,同时最大化物资分配公平性的应急物资配送中心快速选址模型;利用耦合Dijstra算法的分层序列法来求解模型,并通过数据仿真分析,设计耦合配送路径的多物资多周期应急物资配送中心选址方案。结果表明:该模型既能实现物资需求和道路状况动态变化情况下,耦合配送路径的应急物资配送中心快速选址;又可减少应急物资配送中心建设和使用中可能产生的资源浪费,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。  相似文献   

7.
为了研究应急物资配发站启用及配送方案优化问题,综合考虑灾难事件下的道路损毁状况、道路复杂程度、需求不确定以及物资拆分配送等特点,以应急物资配发站启用成本、车辆启动成本、运输成本之和最小化为目标,建立应急物资配发站启用及配送模型,设计头脑风暴优化算法,结合算例,对该问题进行仿真,并将结果与遗传算法进行对比,验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,在决策时考虑道路状况能够有效降低系统成本,提高救援效率。  相似文献   

8.
为解决不同受灾点应急物资公平调度的问题,受分区分级精准防控思想的启发,考虑同级间各灾点应急物资最小未满意度为基准设计公平性衡量指标,以最小化调度时间和最大化应急物资分配公平性为目标,构建一种新的考虑差异化灾情分级的应急物资公平调度优化模型,运用遗传算法求解模型,以新冠疫情重灾区湖北省作为案例仿真模拟.结果 表明:该模型...  相似文献   

9.
时间和成本最低的应急车辆调度研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研究灾害发生后如何科学地进行救援,考虑受灾地区物资需求量及车辆运输时间为模糊变量,利用三角模糊数法建立以物资调度时间和成本最小为目标的非线性多目标模型。首先应用Buckley提出的模糊量处理方法,通过α截集和加权法将模型转化为单目标线性规划模型,最后求解得到初始模型最优可行方案和各目标值。仿真实验表明了算法的可行性,在考虑了调度成本和调度时间两个目标前提下,能较好地满足应急救援车辆调度优化需求。  相似文献   

10.
为了满足新冠疫情防控的应急性需要,基于传染病扩散模型提出了一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点,考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响,以最小化感染人数和使用车辆数为目标,联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征,提出了两阶段优化方法,分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行求解,并结合具体算例将所提方法与其他配送策略进行了比较分析。结果表明,相较于其他策略,所提优化模型可有效减少13.9%~40.0%的感染病例和17.6%~30.0%的调度车辆,优化后的周期滚动决策方法,在节省人力物力的同时,有效避免了配送中心出现“爆仓”现象,为后续研究和实践提供参考。  相似文献   

11.
为有效解决应急物资调运决策问题,提高应急物资利用率。总结应急物资调运基本流程、管理方法及存在问题,分析应急物资调运系统动静态资源、灾害分布及优先级等因素,借鉴动态调配 Multi Agent方法研究应急救援保障部门间协同作用,对应急物资调运系统供需路径与救援时效进行分析,构建应急物资调运系统高效、及时、低成本的动态调度模型,同时基于多源时间最短路径问题以及Floyd Warshall算法对模型进行求解仿真,得出应急物资最优调运路径和参与调配储存点组合。结果表明:动态调运决策模型可从备选集合中快速搜索应急调运所需最佳方案,能为应急救援提供更加可靠的保障。  相似文献   

12.
应急物资库存与运输问题是应急管理领域中2个重要研究方向,针对受灾点对应急物资需求的不确定性,将应急物资库存和运输2个环节相结合,采用机会约束规划模型的思想,建立应急物资库存与运输优化模型,采用遗传算法对模型进行求解,并通过具体算例说明模型的有效性,进而给出1个应急物资库存周期内,应急物资储备中心最佳订货量及应急物资运输车辆的最佳配送路径,从而保证整个系统运行费用最小。  相似文献   

13.
为打破对物资送达时间的绝对性限制,均衡关注关键考量因素,提出需求时间的概念,借助ArcGIS绘制需求时间服务范围;考虑救援需求的不确定性,在需求时间服务范围内建立模型对应急资源进行分级调度,并对关键路段及交叉口制定应急交通管控预案。模型包括2部分,在路径决策方面,建立带需求时间和畅通可靠度阈值约束的路径选择决策综合评价模型;在资源调度方面,考虑救援时间和调度物资数量提出救援效率概念,建立救援成本最低、救援效率最高的双目标优化模型,基于NSGA-Ⅱ算法引入TOPSIS法求解。结果表明:采取需求时间服务范围分级调度和应急交通管控,可充分满足救援需求、保障救援时间,为应急资源调度提供有效参考。  相似文献   

14.
为提高突发公共卫生事件背景下应急救援物资分配效率,减少人员伤亡与经济损失,以应急物资需求未满足所导致的损失最小及物资分配总距离最短为目标,研究重大公共卫生事件爆发后不同阶段下应急物资分配问题。构建优化模型,并通过某城市中13个物资需求点的应急物资分配案例验证模型的科学性与合理性。结果表明:本文方法能有效解决动态需求下应急物资分配问题,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供参考和借鉴。  相似文献   

15.
为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化(MFO)算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化(LMFO)算法相比,基于双自适应因子的改进MFO(DAMFO)算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。  相似文献   

16.
研究大型装备备件供应网络面临大规模突发事件时的应急备件调度问题。首先采用信息熵理论对应急维修点进行优先度权重排序;其次建立应急响应时间和需求满意度函数,并将量化后的时间满意度和需求满意度以作为模型的目标函数,构建了网络供应状态下应对突发事件的备件调度规划模型;最后以某大型装备企业备件的应急备件调度为例,验证了模型的有效性,给出调度优化方案。  相似文献   

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