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基于群智能混合算法的应急物流配送路径优化研究

孙妮娜  
【摘要】:随着自然灾害、安全事故等突发性事件发生频率的增高,对及时响应突发事件、尽可能减少灾后人员伤亡、最大限度的挽救受灾地区的宝贵生命提出了更高要求。应急物流配送路径是应急物流系统管理的重要工作之一,如何选择适宜的配送路径确保灾区民众及时收到应急物资,对于解决突发事件的应急救援问题具有重要的理论意义和实用价值。论文首先针对特重大自然灾害灾区道路实际情况,对道路通行难易度概念进行了界定,分析了影响道路通行难易度的各因素,提出了将时间成本换算为路径当量长度的道路通行难易度系数计算方法。其次,构建了应急物流配送路径优化的网络模型,和基于多影响因素的应急物流配送路径优化数学模型。第三,提出了求解应急物流配送路径优化模型的粒子群与蚁群混合的群智能算法,并分析研究了算法的基本原理、数学描述、参数分析以及算法流程,和MATLAB程序设计。最后,论文针对宁强地震灾区城乡应急物流配送的实际问题,构建了具体的应急物流配送路径优化模型,基于MATLAB软件平台,对几种不同情况进行了模拟仿真分析,确定了宁强地震灾区城乡应急物流配送的最优路径,为应急物资配送方案制定提供了科学依据。论文对道路通行难易度的各影响因素进行定性与定量的分析,提出了道路通行难易度系数的计算方法,更真实的反映了客观实际,提高了应急物流配送路径优化方案的可实施性。取长补短设计了粒子群与蚁群混合群智能算法,为解决路径优化问题提供了一种更科学、更精确的方法。宁强县作为2008年汶川特大地震的重灾区,近几年余震频发,论文选取宁强地震灾区城乡应急物流配送路径进行优化研究,具有一定的现实借鉴价值。


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