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应急物流运输调度理论与方法研究

黄戈文  
【摘要】:近年来随着环境的恶化,各类突发事件发生日益频繁,严重危害了人民群众的生命财产安全,为了减少损失,应急救援工作显得尤为重要。而应急救援中,应急物流运输调度是应急救援的关键环节,与救援效率的高低、灾后救援的成功与否紧密相关,但目前相关的研究成果还比较少。传统的物流运输调度研究多数以总的路径长度最小为目标,而在应急物流中,为了使救援物资尽快送达各受灾点,需要考虑在车辆限制、场地限制、物资量限制、路网限制等约束条件下,最小化等待时间。综上所述,对应急物流运输调度问题(Vehicle Routing Problems for Emergency Logistics,VRPEL)进行研究具有重要研究价值和社会意义。因此,针对应急物流运输中的车辆、场地、物资量、路网等约束,建立了多种场景下的应急物流运输调度模型,并设计了相应的算法进行优化求解。本文所做的主要工作如下:(1)提出了带最小延迟的应急物流运输调度问题的改进离散灰狼优化算法。针对应急物流中物资补给和人员撤离的综合运输调度需求,基于有限车辆的情况,以最小延迟为目标,建立了带最小延迟的应急物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem for Emergency Logistics with Minimum Latency,VRPELML)模型,并提出一种改进离散灰狼优化算法求解该模型。该算法在传统灰狼优化算法基础上采用带路径标识的整数编码实现灰狼空间与问题解空间的转换,建立了离散灰狼更新算子定义,提出劣势点优先邻域搜索策略来增强算法的探索能力和局部寻优能力,实现VRPELML的求解。通过对比实验,证明了改进离散灰狼优化算法的有效性。(2)提出了带容量约束的应急物流运输调度问题的文化基因灰狼优化算法。基于有限车辆数和车辆容量受限的情况,以最小延迟为目标,建立了带容量约束的应急物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem for Emergency Logistics with Capacitated Constraint,VRPELCC)模型,并提出一种文化基因灰狼优化算法求解该模型。该算法是基于文化基因思想对传统灰狼优化算法针对VRPELCC的求解进行改进,提出了基于分组和重组的双向转换策略进行灰狼位置向量和车辆路径组之间的双向转换。在灰狼优化域,提出了围猎位置片段定义、灰狼遗传优化策略和自适应灰狼更新策略来提高全局搜索能力;在问题空间域,对问题解的优化提出了轮盘选择邻域搜索优化策略和基于路径创建的最优解持续优化策略,优化了算法的全局搜索能力,提高了算法的精度。通过算例分析实验证明了模型和算法的有效性,通过算法对比实验进一步证明了算法和策略的有效性。(3)提出了收货场地受限的应急物流运输调度问题的混合烟花灰狼算法。基于有限车辆数、车辆容量受限、场地受限的情况,考虑为每个受灾点设定接货点作为中心配送车辆和需求点自助车辆交接点,以最小延迟为目标,建立了收货场地受限的应急物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem for Emergency Logistics with region restriction,VRPELRR)模型,并提出一种混合烟花灰狼算法求解该模型。该算法引入了 2-1交换邻域搜索策略和3-opt局部搜索策略,提高了算法的搜索能力,并提出了位置方向预估法以提高寻优速度。实验结果表明:该算法能够有效求得受灾点的配送次序和各受灾点接货点位置;所提模型的等待时间比VRPELCC模型降低了 14.19%,比CVRP模型降低了 42.11%,充分证明了模型的实用性和算法的有效性。(4)提出了路网全损的应急物流运输调度问题的混合扫描灰狼优化算法。针对路面道路不可用,采用无人机代替路面车辆配送轻质关键应急物资的应急场景,基于无人机数量受限、无人机负荷受限和无人机能耗受限的情况,考虑飞行状态和负荷对无人机能耗的影响,以最小延迟为目标,建立了路网全损的应急物流运输调度问题(Road-independent Vehicle Routing Problem for Emergency Logistics,RIVRPEL)模型,并提出一种混合扫描灰狼优化算法求解该模型。该算法采用带出发点分隔的整数编码将灰狼空间转化为RIVRPEL解空间,提出了概率选择中央位置定义,设计了相应的离散灰狼更新算子;针对问题的多重约束,算法提出了扫描法初始解生成策略提高算法稳定性,提出了采用部分反转算子的灰狼搜寻策略和带有方位角的2-opt局部搜索策略来提高全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明,混合扫描灰狼优化算法能有效求解RIVRPEL模型;求解RIVRPEL模型得到的结果比能耗约束CVRP模型降低了 26.49%,证明了模型和算法具有较好的实用性。。(5)提出了带二次分配的应急物流运输调度问题的混合灰狼优化算法。基于有限车辆数、车辆容量受限、物资量有限的情况,在提出时间满意度、物资满意度和综合满意度定义的基础上,建立了最大时间满意度车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem with Maximum Time Satisfaction,CVRP-MTS)模型和最小加权满意度标准差应急物资分配(Emergency Material Distribution Problem with Minimum Weighted Standard Deviation of Satisfactions,EMDP-MWSDS)模型,并提出一种两阶段应急物流运输与物资二次分配策略求解该模型。第一阶段针对CVRP-MTS模型设计了一种混合灰狼优化算法进行求解,该算法采用了最优分割过程分组解码策略,并采用了混沌搜索策略、2-opt局部搜索策略和1-1交换邻域搜索策略提高算法的搜索能力;第二阶段针对EMDP-MWSDS设计了混沌灰狼优化算法求解。实验结果表明:两阶段应急物流运输与物资二次分配策略得到了较高的时间满意度和较好的物资分配结果,证明了所提模型和算法的有效性,较好地平衡了灾民的心理诉求和物资利用效能。(6)提出了多目标应急物流运输调度问题的动态灰狼优化算法。基于有限车辆数、车辆容量受限和车辆运行时长受限的情况,考虑车辆在需求点卸货时间的影响,以最小延迟以及最小车辆运行时长超额成本作为优化目标,建立了多目标应急物流运输调度问题(Multi-Objective Vehicle Routing Problem for Emergency Logistics,MOVRPEL)模型,并提出一种动态灰狼优化算法求解该模型。该算法是对灰狼优化算法针对多目标问题求解进行改进,采用等分随机键与ROV规则结合的方法进行解码,提出了动态非支配解集更新策略,建立非支配解集的暂存机制和基于动态非支配解集的头狼产生机制,提出了针对MOVRPEL的多目标改进2-opt局部搜索策略以提交算法收敛速度,有效对MOVRPEL进行求解。通过实验证明了所提出的动态灰狼优化算法能够有效求解MOVRPEL。最后,对全文进行了总结和展望。


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