详情

原文传递面向疫情扩散的应急物资需求预测与车辆路径优化研究

论文题名：	面向疫情扩散的应急物资需求预测与车辆路径优化研究
关键词：	应急物流;疾病扩散模型;车辆路径优化;覆盖率最大化;车辆路径问题
摘要：	近年来，我国自然灾害、突发公共卫生事件、重大安全事故等频繁发生，从不同程度上对社会生产、生活秩序乃至人们的生命安全产生影响。应急物流管理系统作为应对突发性灾难的主力军，在整个应急救援过程中发挥着至关重要的作用。而应急物流配送路径的选择直接影响整个应急救援行动的效果，体现了应急物流管理系统的应急救援能力。目前对应急物流路径选择问题的研究主要集中在以时间效益和成本效益为目标，且多采用遗传算法进行求解，计算时间较长，易过早收敛。为了尽可能改善该领域研究存在的一些不足，论文选取传染性疾病扩散影响下的应急救援为研究背景，并对人工蜂群算法进行改进求解模型，进一步对车辆路径优化问题展开研究。论文的重点研究内容如下：　　(1)论文首先整理分析了国内外学者在物资需求预测和应急物流车辆路径优化领域的相关文献，梳理目前应急物流研究现状与存在的问题，提出论文将以突发性公共卫生事件为背景对不确定需求下应急物流车辆的路径优化展开研究。进一步，论文对应急物流和车辆路径优化相关定义和特点简单描述，总结现有文献中车辆路径问题模型及算法分类。为获取受灾点的物资需求信息，论文基于实际假设条件，引入已有文献研究提出的基于Holling-Ⅱ型功能反应函数的疾病扩散模型和物资需求量预测方法，预测各受灾点对应急物资的需求量，为论文后续求解车辆路径优化问题提供基础数据。　　(2)基于以上对各灾区应急物资需求量的预测，论文考虑配送至受灾点的应急物资覆盖率是否可达到最大化，引入亚当斯提出的公平理论描述覆盖率，建立考虑应急物资覆盖率满足一定范围约束条件下的配送车辆总行驶距离最短单目标应急物流车辆路径优化模型。其次对广泛应用于各领域的遗传算法进行优劣分析，总结现有文献利用人工蜂群算法相较于遗传算法求解车辆路径问题时的优势，基于标准人工蜂群算法设计适于求解所建单目标模型的改进人工蜂群算法。进一步，建立考虑带软时间窗的总成本最低和物资覆盖率最大应急物流车辆路径多目标优化模型，将非支配排序与人工蜂群结合，设计求解多目标优化模型的改进人工蜂群算法。　　(3)设计相关算例。各受灾点的预测需求量由疾病扩散模型及预测公式求解得出，基于此需求量数据，分别采用标准人工蜂群算法和改进人工蜂群算法求得单目标和多目标优化模型算例结果。实验结果表明，相较于标准人工蜂群算法，第3章设计的改进人工蜂群算法收敛速度快，所得总行驶距离目标优化效果更好；第4章借助非支配排序设计的改进人工蜂群算法在求解考虑成本最低和物资覆盖率最大应急物流车辆多目标优化模型时所用时间更短，全局搜索能力强，通过求解得到含有三种配送方案的pareto最优解集：当配送总成本最低时，覆盖率降低；当覆盖率实现最大化时，总成本小幅度升高；而方案三则实现了成本与覆盖率折中的优化目标。决策者根据实际情况可参考选择成本最低、物资覆盖率最大或兼顾成本和公平性的任何一种方案，以便更准确地进行路径决策。
作者：	张晓晓
专业：	交通运输工程
导师：	赵红星
授予学位：	硕士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2022