应急物流配送车辆调度优化研究

摘要

我国幅员辽阔，每年都会发生大量的各种人为的或自然的灾害。在灾害发生之后，政府要投入大量的人力、物力、财力到灾害的救助中去。在突发性自然灾害和人为灾害造成的巨大人员伤亡和财产损失中，由于应急物流造成的损失约占总损失的15﹪至20﹪，如2003年SARS给中国造成的损失总额达176亿美元，其中应急物流的损失约30亿美元<'[1]>’。由于应急物流的特殊性，人们往往更注重其时间方面的及时性和最终的救灾效果，而忽视了这一物流过程中的物流经济性。对于应急物流配送车辆调度优化问题的研究可以在满足应急物流时间要求的前提下，更合理的安排车辆的调度运行，可以最大程度的节省物流成本。 本文首先介绍了应急物流的概念和特点，对国内外相关研究文献进行了回顾与总结；特别的对车辆调度优化问题的研究情况进行了专门的介绍；然后通过分析应急物流车辆调度问题的特点，结合实际情况，确立了一般性非满载应急物流车辆调度优化的数学模型，同时根据由繁化简的思路，利用节约算法对多点共同出救问题的边界点进行了任务分派，使该类问题的求解能够回到本文所主要研究的问题上来，并在此基础上把遗传算法和免疫算法进行了对比，通过对比可以知道免疫算法在继承了遗传算法的优势的同时，能更好的避免遗传算法的“早熟”和收敛速度慢现象，最终本文应用免疫算法对所研究的问题的算例进行编程求解，结果证明免疫算法求解该类问题效果比较好。

目录

文摘

英文文摘

大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明

第1章 绪论

1.1本文研究的目的和意义

1.2应急物流概述

1.2.1应急物流的定义和特点

1.2.2应急物流的研究内容

1.3国内外相关研究文献综述

1.3.1国内外应急物流研究文献综述

1.3.2国内外车辆调度优化研究综述

1.4本文主要内容

第2章车辆调度优化的基本问题

2.1车辆调度优化问题概述

2.1.1车辆调度优化问题的提出

2.1.2车辆调度优化问题的分类

2.1.3问题基本解决方法

2.2物流配送车辆调度优化的模型

2.2.1非满载车辆调度优化问题

2.2.2满载车辆调度优化问题

2.3问题求解算法

2.3.1系统仿真法

2.3.2人机互动法

2.3.3精确解法

2.3.4启发式算法

第3章微观应急物流车辆调度优化模型的建立

3.1问题的提出

3.2模型的建立

3.2.1模型的假设条件

3.2.2模型的数学描述

3.3模型所需要的基本信息

3.4复杂问题的简化处理

3.5求解问题的算法选择

第4章应用免疫算法对模型求解

4.1免疫算法概念及研究现状

4.2基本免疫算法

4.2.1免疫算法的基本概念

4.2.2基本步骤

4.2.3免疫算子

4.3应用免疫算法对问题求解

4.3.1解的编码

4.3.2初始抗体群的构造

4.3.3亲和力函数

4.3.4排斥力函数

4.3.5免疫算子

4.3.6算法停止条件

4.3.7对免疫算法的改进

4.3.8改进的算法流程

4.3.9结果分析

第5章结论

5.1结论

5.2下一步研究方向

参考文献

附录　免疫算法主要程序

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢

研究生履历