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军事应急物流中多目标路径优化的研究

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基于多目标优化的应急救援物资分配模型与算法研究

基于多目标优化的应急救援物资分配模型与算法研究

应急管理研发攻关科技项目申报表项目名称：基于多目标优化的应急救援物资分配模型与算法研究申报单位：（公章）起止年限：2024年04月—2026年03月协作单位：（公章）联系人：联系电话：单位地址：邮编：1.1 研究目的和意义面对自然灾害、事故灾难等突发事件时，应急救援物资的快速、准确分配是至关重要的。

这不仅关乎到救援工作的效率和质量，更直接关系到人民群众的生命财产安全。

因此，对应急救援物资分配模型与算法的研究具有重要的现实意义和深远的影响。

近年来，各种自然灾害的发生呈逐年上升的趋势。

如图所示，这些灾害不仅对社会、环境和经济造成了重大威胁，而且为可持续发展也带来了挑战，特别是大规模自然灾害如洪水、地震和台风等，给人们的生命财产安全带来了巨大的损失。

合理调度辖区应急物资可以提高应对自然灾害的能力，通过科学的分析和评估，确定辖区内各个地点的应急物资需求，并进行合理的调配和分配，确保物资资源能够迅速到达受灾或紧急情况地区，有助于提高救援和灾后恢复的效率，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

图1 世界自然灾害数量趋势图对应急救援物资分配模型与算法的研究可以提高物资调度效率。

在救援工作中，时间就是生命。

快速、准确的物资调度能够为救援工作赢得宝贵的时间。

通过对应急救援物资分配模型与算法的研究，我们可以找到更优化的分配方案，减少物资在调度过程中的延误，从而为救援人员争取更多的工作时间。

对应急救援物资分配模型与算法的研究可以减少物资短缺情况。

救援工作需要各类物资的协同配合，任何一种物资的缺失都可能影响到救援效果。

通过对应急救援物资分配模型与算法的研究，我们可以更加科学地预测和评估各类物资的需求，确保在救援过程中不会出现物资短缺或浪费的情况，进一步提高救援工作的效率和质量。

图2 应急物资中心选址、调配问题示意图（3）结合大数据和人工智能技术的应用。

随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始尝试将相关技术应用于物资分配问题。

多目标应急物流调度优化研究

多目标应急物流调度优化研究

多目标应急物流调度优化研究应急物流是指发生突发应急事件时,对各类需求进行紧急配送的一种特殊物流活动。

随着社会经济的发展,人们处理突发应急事件的方法发生变化,应急物流也有了新的特点。

应急物流不仅要考虑如何减少配送成本还要保证配送的及时性,以降低突发应急事件带来的严重后果。

应急车辆调度问题是应急物流优化的关键,因此多目标应急物流调度优化配置的研究具有重要实际意义。

本文在国内外研究基础上,深入分析和研究了应急物流调度优化配置问题。

主要的研究内容包括：(1)论述应急物流调度问题的背景和意义,分析应急物流中车辆调度的特有属性,构建应急物流调度优化配置平台,并对该系统平台的技术架构、工作流程和功能模块进行详细说明,实现对应急物流调度的信息、案例和模型的全方面管理。

(2)提出基于AHP和NN的案例检索匹配方法。

由于应急物流调度问题非常复杂,往往需要参考旧案例的解决方法,再根据实际情况制定合理的决策方案。

本文基于这个问题提出了案例检索匹配方法,先采用AHP法求得案例属性权重,再通过语义距离求属性间相似度,然后采用NN求解问题案例与旧案例的综合相似度,最后通过试验表明该方法对案例检索匹配是有效的。

(3)提出基于免疫蚁群多目标算法的应急车辆调度模型。

根据应急情况下车辆调度的特点,建立以需求点满意度最大、配送成本最少以及配送时间最短为目标的车辆调度模型。

最后,采用基于免疫蚁群的多目标算法对模型进行求解,通过实验表明该模型可以有效解决应急车辆调度问题,并将文中算法与多目标经典算法NSGA-Ⅱ进行实验对比,结果证明文中算法可以更加有效求得帕累托最优解集。

(4)设计实现了面向食品配送的应急调度优化配置平台。

该系统平台将本论文中的案例检索匹配方法和应急车辆调度模型算法应用到系统中,对百诚物流在杭州城区的实际配送点,进行应急调度实证分析,为企业解决食品的应急配送问题提供有力支持。

军事物流基地多任务协同优化研究

军事物流基地多任务协同优化研究

军事物流基地多任务协同优化研究军事物流基地是军队实施作战任务的重要支撑和保障平台，承担着军队各类物资装备的储备、采购、配送、维修、综合保障等职责。

然而，军事物流基地在运营过程中面临着各种复杂的任务需求和资源限制，如何实现多任务协同优化成为了一个重要的研究方向。

一、军事物流基地多任务协同的意义军事物流基地的运营需要同时满足多个任务需求，如支援前线作战部队的物资需求，同时保障后勤保障单位的维修需求等。

基于多任务协同的优化，可以实现以下几个方面的意义：1. 提高军事物资调配效率：通过多任务协同优化，军事物流基地可以更加高效地满足各类任务的物资需求，提高装备的调配效率，保障前线作战部队的战斗力。

2. 优化资源利用和节约成本：多任务协同研究可以避免重复调配和浪费资源，实现军事物流基地资源的最佳利用。

同时，合理规划物资调配路径和运输规划，可以有效减少物流运输成本，提高资源利用效率。

3. 增强军事物流基地的应对能力：基于多任务协同的优化研究可以提升军事物流基地的应对能力和应急响应能力。

在紧急情况下，可以快速调配资源，保障作战需要。

二、军事物流基地多任务协同优化的关键问题在实现军事物流基地多任务协同优化的过程中，需要解决以下关键问题：1. 任务分配与调度：如何合理分配和调度军事物流基地的各类任务需求，确保各项任务得到及时满足，避免资源的闲置和浪费。

2. 资源匹配与配置：如何根据任务需求，合理匹配和配置军事物流基地的各类资源，包括人力、车辆、设备等，以实现最佳的资源利用效率。

3. 运输路径规划与优化：如何通过优化运输路径和物流调度计划，提高军事物流基地的物资配送效率，减少运输时间和成本。

4. 信息共享与协同决策：如何实现军事物流基地内外部信息的共享与协同，在决策过程中充分考虑各类任务需求和限制条件，以实现优化决策。

三、军事物流基地多任务协同优化的方法与技术为了实现军事物流基地多任务协同优化，可以借鉴以下方法与技术：1. 数据挖掘与分析：通过对历史物流数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和关联，为决策提供参考依据。

物流配送中的多目标路径规划算法优化研究

物流配送中的多目标路径规划算法优化研究

物流配送中的多目标路径规划算法优化研究引言在物流配送过程中，如何高效地规划配送路径是一个重要的问题。

传统的路径规划算法通常只考虑单一目标，例如最短路径或最短时间。

然而，在实际的物流配送任务中，往往存在多个目标，如最短路径和最小成本的平衡。

因此，研究多目标路径规划算法的优化对于提高物流配送的效率具有重要的实际意义。

多目标路径规划算法的优化方法1. 多目标路径规划算法的定义和问题建模多目标路径规划问题的定义是在给定的网络中，寻找一条路径，使得同时满足多个目标函数的最优值。

目标函数可以包括最短路径、最小成本、最小时间等。

为了建模这一问题，我们需要定义节点和边的属性，以及路径规划的约束条件。

基于这些信息，可以将多目标路径规划问题转化为一个数学规划模型，例如多目标线性规划或多目标整数规划。

2. 多目标路径规划算法的优化技术多目标路径规划算法的优化可以采用多种技术和方法。

以下是几种常用的优化技术：2.1 多目标遗传算法多目标遗传算法是一种基于自然进化过程的优化方法，通过模拟生物种群的进化过程，通过交叉和变异的操作产生新的解，并根据适应度函数评估解的质量。

该算法可以同时优化多个目标函数，并生成一组最优解，称为“Pareto前沿”。

2.2 多目标蚁群算法多目标蚁群算法是一种基于蚁群行为的优化方法，通过模拟蚂蚁在搜索食物路径的过程中的信息交流和协作行为，找到最优路径。

在多目标路径规划中，可以引入多个信息素的概念，使蚂蚁能够同时搜索多个目标函数的最优解。

2.3 多目标模拟退火算法多目标模拟退火算法是一种随机搜索的优化方法，基于物理世界中固体的退火过程进行模拟。

它通过随机选择领域解和接受或拒绝新解的方式逐渐接近最优解。

多目标模拟退火算法可以同时优化多个目标函数，并在搜索过程中保持一组解的多样性。

3. 多目标路径规划算法的实际应用多目标路径规划算法在实际物流配送中有广泛的应用。

例如，在城市快递配送中，物流公司通常需要同时考虑最短路径和最小时间的优化目标。

基于多目标规划的应急物流优化设计研究

基于多目标规划的应急物流优化设计研究

基于多目标规划的应急物流优化设计研究作者：谢杨林张钰琛来源：《经营管理者·下旬刊》2017年第05期摘要：本文立足于我国近年来频发的突发事件对社会造成的损害，考虑到应急物资的调度是否及时有效将直接影响救灾工作是否可以顺利进行，从当代基于多目标规划的应急物流系统研究出发，分析应急物流中多目标模型发挥作用的过程。

文章介绍应急物流多目标规划模型的描述、建立、求解的基本模式，进而分析其中存在的部分局限性，提出相关改进建议并基于以上展望了未来基于多目标规划的应急物流系统发展方向。

关键词：应急物流多目标规划局限性建议一、引言在当代，随着经济社会的高速发展，各种突发事件发生频率骤增，造成了巨大惨重的生命财产损失的同时，其背后更是隐藏着难以估量的隐性伤害。

仅在近年，就有一系列的突发事件敲击着我们的心灵：2014年12月31日跨年当晚上海外滩发生踩踏事件，造成36人死亡，49人受伤；2015年6月1日东方之星旅游客轮在长江倾覆，客轮上共有454人，遇难442人，生存无几；2015年8月12日天津滨海新区发生大爆炸，遇难者总人数升至165人……因此加强对突发事件的监控和预警，建立突发事件迅速响应救援机制体系对持续性的保障人民的生命财产安全，稳定社会的可持续性的发展具有重要的研究意义。

应急物流在整个突发事件反应救援机制里面扮演者重要的角色，因为应急物资的供给关系着灾害事件的救援过程能否顺利进行，良好完善的应急物流系统在救援过程中能够发挥相当大的作用。

基于多目标规划的应急物流概念的提出使应急物流的理论发展在原有基础上再次前进一步。

应急物流在决策过程中需要考虑的目标因素往往不止一个，时间是必须考虑的目标要素之一，但是效率、经济等问题也必须要考虑，在同时满足多目标需求的条件下选择最优的应急物流发生方案才能真正发挥应急物流系统在救援过程中的作用和价值。

所以基于多目标规划的应急物流系统具有一定的优越性。

本文主要研究当代基于多目标规划的应急物流系统，介绍应急物流多目标规划模型的描述、建立、求解的基本模式，进而分析其中存在的部分局限性，提出相关改进建议并基于以上展望了未来基于多目标规划的应急物流系统发展方向。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化
陈勤;陈毅平;王伟嘉;宁亚辉;张洪萍
【期刊名称】《重庆理工大学学报》
【年(卷),期】2012(026)010
【摘要】在考虑实际复杂道路条件的情况下,对军事应急物流路径建立了多目标优化问题的数学模型,选用NSGA-Ⅱ作为求解多目标优化问题的算法基础,对NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序环节进行改进,然后选择Matlab作为软件工具进行代码编写。

2种算法仿真结果的比较分析结果表明：所建军事应急物流路径优化问题的数学模型具有现实可行性,改进的NSGA-Ⅱ算法在克服早熟现象,提高算法效率、算法稳定性和种群多样性方面是有效的。

【总页数】7页(P76-81,96)
【作者】陈勤;陈毅平;王伟嘉;宁亚辉;张洪萍
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化 [J], 陈勤;陈毅平;王伟嘉;宁亚辉;张洪萍
2.基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法 [J], 张立毅;费腾;刘婷;张锦
3.基于改进NSGA-Ⅱ算法的危险品运输路径优化研究 [J], 李立;邓雨桐;牟玲玲
4.基于灰狼优化器改进蚁群算法的物流配送路径优化算法 [J], 周子程;梁景泉;刘秀
燕;黄毓培
5.基于NSGA-Ⅱ算法的应急物资运送路径选择 [J], 董雅文;杨静雯;刘文慧;赵小惠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

军队应急物资配送备选路径优化多目标规划模型研究

Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｉ ｌ ｔ ｄ ｅ ｈ ｏ ｔ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｆ ｌ ａｙ ｅ ｒ ｅ ｃ ｔ ｒａ ｉｔ ｂ ｔｏ ｇ ｉ ｓ ｅｂ ｃ ｇ ｏ ｎｄ ｏ ｒ ａ ｓ ｒ ｃ ： ｅ ｐ ｐ ｒｍａ ｎ ｙ ｓｕ ｉｓ ｔ ｅ ｒ ｕ ｅ ｏ ｔ ｍｉａｉ ｎ ｏ ｉ ｒ ｍｅ ｇ ｎ ｙｍａ ｅ ｌｄ ｓｒ ｕ ｉｎ ａ ａｎ ｔ ｍｉ ｔ ｉ ｉ ｈ ｔ ａ ｋ ｕ ｆｕ ｂ ｒ ｎ
ｔａ ｐ ｒ． ｔ ａ ｅ ｅｐｒ ｐ ｒｉ ｆ ｉ ｌ ｅ ｓａ ｄ ｓ ｃ ｒ ｙ ａ ｅ ｅ ａｕ ｔｏ ｄ ｃ ｓｆｒｍ ｌ ａ ｙ ｍａ ｅ ａ ｉｔ ｂｕ ｏ ｎ ｅ ｉ ｕｍｓａ ｃ ｓ — ｒ ｎｓ ｏ Ｉ ｋ ｓｔ ｏ ｅ ｙｏ ｍｅｉ ｓ ｅ ｕ ｔ ｓｔ ｖ ｌ ａｉ ｎ ｉ ｉ ｅ ｉ ｒ ｔｒ ｌｄ ｓｒ ｔ ｎ ｕ ｄ ｒｃｒ ｔ ｔ ｈ ｔ ｔ ｎ ｎ ｉ ｈ ｎ ｏｉ ｔ ｉ ｉ ｉ ｃ ｔｎ ｅ ｅ ｆ ｏ
Ｋｅｗｏ ｄ： ｌａｙｅ ｅｇｎｙ ｔｒ ｌ ｉｒ ｕｉｎｏｔ ｎ ｕｅｍｕｔ ｏｊｃｉ ｒｇａ ｍｉｇ ｙ ｒ ｓｍｉｔｒ；ｍ ｒｅｃ ｅ ａｄｓ ｉ ｔ ；ｐｉ ａｒ ｔ； ｌ— ｂｅｔｅ ｏｒｍ ｎ ｉ ｍａ ｉ ｔｂ ｏ ｏｌ ｏ ｉ ｖｐ
时 间是最宝贵 的资源之一 ，是任何 紧急态势下 不可忽视的决
ｍｅｇｎｙａｄｆｓｙｉｅｔｂｉ ｅ ｅｃ ｐｉ ｔｅ ｔ ａ ｍ ｄｌ ｒ ａｈｏ ｅｔｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｅｂ ｉ ｏ ｈｃ ｕ ｉｏｊｃｖ ｒ— ｒｅ ｃ ｎ ｒｔ ｓ ｌ ｈｓａ ｓｒ ｔ ｅｍａ ｍａｉ ｌ ｏ ｅｆ ｃ ｔ ｄｃ ，ｎｔ ａ ｓｆｗ ｉｈａｍ ｈ－ｂｅｔ ｅｐｏ ｉ ｌ ｔ ａ ｓ ｄ ｉ ｖ ｈ ｃ ｅ ｆ ｈ ｗ ｉ ｅ ｏ ｈ ｓ ｉ ｒ ｍ ｎ ｅ ｕｅ ｖｌ ｔ ｎ ｓｏ ｓ ｕｔ ． ｈｎ ｂ ｏｄｍｅｓ ａｚ ｅ ｂｅｔ ｅ，ｔｕｎｓ ｓｈ ｔ ｏｊｃｉ ｏ ｍ— ｇａ ｍｉｇ ｄ ｌ ｒ ｅｏ ｔｅａ ａｏ ｎｔ ｃ ｄＴ ｅ，ｙｎｎ ｉ ｎｉｎ ｉｉｇｈ ｊｃｖｓｉｆｒｉ ｅ ｅ ｌ— ｂｅｔｅ ｒｇａ ｍｏ ｆ ｔ ｒ ｕ ｉ ｉｃ ｒ ｅ ｏ ｈ ｏｌ ｎ ｔ ｏ ｉ ｈ ｔ ｍｕ ｉ ｖｐ ｒ

应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法

Key words： emergency logistics; heterogeneous vehicle routing problem; multi-criteria optimization; non-dominated sorting strategy; ant colony algorithm; variable neighborhood search
Journal of Computer Applications 计算机应用,2019,39(9):2765 -2771
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2019-09-10 http://www. joca. cn
文章编号：1001 -9081 (2019)09-2765-07
LI Zhuo, LI Yinzhen *, LI Wenxia
(School of Traffic and Transportation, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou Gansu 730070, China)
Abstract： For the actual background of the shortage of self-owned vehicles of the transporters in the early stage of emergency, the combinatorial optimization problem o£ hybrid vehicle paths with transportation mode o£ joint distribution of selfowned vehicles and vehicles rented by third-party was studied. Firstly, with the different interests between demand points and transporters considered, a multi-objective hybrid vehicle routing optimization model with soft time windows was established with the goal of maximizing system satisfaction and minimizing system delivery time and total cost. Secondly, the shortcomings o£ NSGA- II algorithm in solving this kind o£ problems such as poor convergence and uneven distribution o£ Pareto frontiers were considered, the heuristic strategy and pheromone positive feedback mechanism o£ ant colony algorithm were used to generate offspring population, non-dominated sorting strategy model was used to guide the multi-objective optimization process, and the variable neighborhood descent search was introduced to expand the search space. A multi-objective non-dominated sorting ant colony algorithm was proposed to break through the bottleneck of the original algorithm. The example shows that the proposed model can provide reference for decision makers to choose reasonable paths according to different optimization objectives in different situations, and the proposed algorithm shows better performance in solving different scale problems and different distribution type problems.

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化
ZHAO Wenfei;SUN Xijing;SI Shoukui;LIU Xiaolei
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2018(040)012
【摘要】针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物
资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支
配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相
比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快.
【总页数】8页(P2699-2706)
【作者】ZHAO Wenfei;SUN Xijing;SI Shoukui;LIU Xiaolei
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.军队应急物资配送备选路径优化多目标规划模型研究 [J], 佟常青;王景国;陈博文
2.军队应急物资配送备选路径优化多目标规划模型研究 [J], 佟常青; 王景国; 陈博
文
3.基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化 [J], 汤雪松;邓勇;刘鑫;龚仁兰;廖
勇
4.基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化 [J], 汤雪松;邓勇;刘鑫;龚仁兰;廖勇
5.基于模糊约束的同步带传动参数的多目标优化设计 [J], 何嘉洲;唐伟强
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应急救援中多目标车辆路径问题研究


化 等破 坏 ， 都将 直 接或 者 间 接地 造 成 道 路 中 断或 者 道 路容 量 的 降 低 。 因此 ， 在选择车辆路径 时， 必 须 考 虑灾 害造成 建筑 物 破坏 倒塌 、 阻断 道 路或 者 其 他
ｔ ｈ ａ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｔ ｈ ｏ ｆ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ
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相对 于传统 的车辆路径模型 ， 模 型中引入 道路通 畅率这一重要 因素作 为约束条件 ， 建立适合于解决 实际问题 的模 型
与算 法 。实例结果 表明 ： 相对 于传 统 的应急 车辆路 径求 解方 法 ， 该 模 型与算 法可 有效 地缩 短救援 时 间 ， 减 少救 援
成本 。
关键 词 ： 突发事件 ； 车辆路径 问题 ； 道路通 畅率 ； 模拟退火算法
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摘 要： 本文从军事应急物流的定义和特点出发建立 了多目标的路径优化模型， 并基于遗传算法总结归纳了解决多 目 ￣ ｔ － Ｊ问 ４ ｃ Ｌ４
题 的三种 方 法。
关键 词 ： 军事应 急物 流 ； 目标路 径优 化 ； 传算 法 多 遗
军事 应急 物流 是 相对 于一 般应 急物 流 和 ０＜ ， ｌ （ 少 ，已将 比较 重要 的 时间 目标转 化成 了约 束 ９ ） 传统 军事 物 流而 言 的 ，是指 由军队后 勤 部 门 条件 来处 理 ，那 么 同样 的道 理为 了降低 求解 Ｍ ～１ 作 为保 障主体 的 ，以提 供 突发性 公 共安 全事 ｆ ０ 的难 度 ，将 第二 重要 的安全 性 目标也转 化成 １１ ｓｎ ） ｎ ｉ（ ＝ ｇＲ 件 、 恐行 动 、 急 作 战 等所 需 应急 物 资 、 反 应 人 约束 条件 。 即将安全 性 系数限 制在某 个范 同 ， 员 、 金为 目的 ， 资 以追求 军 事 效益 最 大 化 ｌ 】 １ 和 ｓ ｎＲ ＝１ ｉ （） ｇ （１ 目标 函数转 化成 约束 条件如 下 ： １） 灾 害损失 最小化 为 目标 的非常 态物 流活动 。 ２＜ ＜ Ｓ （２ １） 为 了 满 足 军 事 应 急 物 流 对 时 间 实 时 性 的要 求 ，在 军事 应急 物流 巾必 须对 路 径进 行合 理 其 中 ，１ 、２ （ ）（ ）分别 为 目标 函数 Ｆ 和 Ｆ 。 ： 的规 划 ，即要 解 决这 种特 殊 物流 路径 优化 的 的定 义 式 ， Ｆ 是使 得 路 径 中 的安 全性 指 数 函 其 中 Ｐ 是 车辆 通 过 路 径 所要 求 的最 低 。 问题 。 数 值最 大 ，是使 得路 径 中的 配送 费用 函数 值 安全 系数 。 如此 ， 目标优化 模 型也就转 化为 多 １路 径优 化 问题 最 小 ；３ 、 ） 别是 时 间函数 的定 义式 和 作 单 目标 模 型 ，使 用遗 传算 法对 其进 行求 解就 （ ）（ 分 ４ 物 流 配送路 径优 化 问题 ，即所谓 的车 辆 为硬 时间 窗限 制 的约束 条件 ；５ 、６分 别 是 相对 简单 了。 （ ）（） 路 径 问题 （ ｅｉｅＲ ｕｉ ｒ ｌ Ｖ Ｐ 最 车辆在第 ｋ条路 径 中的行 驶距 离 和最 大行 驶 Ｖ ｈ ｌ ｏｔ ｇＰｏ ｅ Ｒ ） ｃ ｎ ｂ ｍ， ３３权重 法 ＿ 早 由 Ｄ ｎ ｉ 和 Ｒ ｍ ｅ 于 １５ 年 提 出 ， 于 距 离对路 径 长度 的约 束 ；７是 对安 全性 系 数 ａｔｇ ｚ ａ ｓｒ ９９ 属 （） 权 重法 是多 目标 优化 问题 的一 种常 用的 典 型 的复杂组 合优 化 问题１ 由于在军 事应 急 Ｐ 的约 束 ；８ 、９分 别是 对道 路 属性对 运 输 求 解方 法 ，其主 旨是 将所 有 的 臼标 函数 依据 ２ １ 。 ． （ ）（ ） 物 流 中 ，时 间上 的延误 会 对抢 险救 灾 和突 发 费用和运输速度 的影 响系数的约束 ；１ ） 其 重要 性乘 以一 个权 值 ，然 后求 和 生成单 一 （０ 、 性 军事行 动造 成不 可 挽 回的损 失 ， 因此 ， 军 （１分别 是第 ｋ 路径 判 断 函数 和 路径 存 在 的优化 目标 函数 。 在 １） 条 具体 到本模 型 中 ， 目标 函数 事 应 急物流 中时 间要 求必 须作 为 优先 优化 的 的条 件 ， 中 当 ｓ ａＲ 为 １ 表示 该 路 径 为 简 化 为 ： 其 ｉ （） ｇ 时 有 效 路 径 ， 之 为 无效 路 径 ， 反 而 表 示 节 点 ｍａ ｘ（ 【Ｆ 』 ９ ｊ ２ 目标 。 军事 物流 通 常 以军事 效益 为 目标进 行优 Ｖ、 ， 间有 无边 连接 ， １时有 边 连 接 ， 之 ｖ 入为 ． 其 中 ｍ 和 ∞ 分别 是 两个 目标 函数 的权 化 ，但在 资源 有 限 的情况 下也 必须 考 虑经 济 反 之无 边连 接 ；１）是 对 路径 中节 点数 的限 重 ，可 以通 过对 两个 日标 的重 要性 进行 评估 （２ 效 益１ 所 以在 军事 应 急物流 中有 三个优 化 目 制 。 ３ Ｉ 。 得 出适 当 的权值 ，中间 的负号 是为 了使 二者 标 ： 间最小 、 全性 最高 和成 本最低 。 时 安 参数 说 明 ： 是车辆 在正 常理 想道 路单 位 的优 化 方 向一致 。 同样 权 重法 的 目的也 是将 ｅ ２数 学模 型的建 立 路 径上 的运 输 费 用 ； ． 道 路属 性 对 运 输 费 多 目标转化为单 目标， ． 是 用遗传算法进行求解。 ＜一 为 了降低 优化 的 难度 ，将有 严 格要 求 的 用 的影响 系数 ， 道路 条件 越差 ， 费 用越 即 运输 ４结论 本 文 建 立 的 Ｖ Ｐ优 化模 型 与普 通 物 流 Ｒ 时 间性 目标作 为硬 时 间窗 限制 加入 约束 条件 高 ， 兀 大 ； 该系数 也越 Ｂ 是道 路属 性对 运输 车辆 巾， 把安 全性 函数 和成本 函数 作 为 目标 函数 ， 的速 度影 响系数 ， 即道路 条 件越 差 ， 输 车辆 中的 Ｖ Ｐ模型有 较 大区别 。 军事 应急物 流 运 Ｒ 在 ％ 该 的速 度越低 ， 系数越 小 。 中主要涉 及 的是应 急物 资在 各个 受灾 点或 战 建立 带有 硬时 间窗 的多 目标优化 模 型 。 配送 中心 ｖ、 户 ｖ 及 道路 运输 网络构 用 ３基 于遗传 算法 的求解 方法 斗配 置点 之 间的 配送 ，道路 条件 可能 会受 到 成 了一个 有 Ｓ 节点 的简 单 无 向 图 Ｇ （，） 个 ＝ＶＥ， 建立的模型是多 目标优化模型。遗传算 各种 自然 灾 害或敌 方破 坏 的影 响 ，所 以必 须 ＜一 ｖ表示 网络节点 集 ， Ｅ表示 网络边 集 。冈 Ｇ上 法作 为一种 优 良的启 发 式算 法具 有很 强 的全 考虑 道路 条件 属性 ，再 加上 应急 条件 下对 配 连接 节 点 ｖ、 ． 的边 ｅ 的距 离 为 ｄ 配送 时 局搜 索能 力 ，广 泛应 用 于解 决路 径搜 索 和优 送 的实 时性要 求也 很 高 ，因此所 建模 型较 普 Ｖ 段安 全通 过 ｅ 的可能 性 为 Ｐ ， 求 安排 一 条 化 问题 １ 通 过实 践证 明直 接去优 化 多个 目标 通物 流配送 模 型复 杂 的多 。本文所 建模 型考 ． ． ． ． 要 ４ ］ 。 合理 的路径 ，使 得这 条路 径 的安 全性 最高 且 是 比较 困难 的 ，在实 际操 作 中一 般要 将 多 目 虑 了多种 现实 条件 对路 径优 化 的影 响 ，对 实 成本 最低 。 标 优化 转换 为单 目标优 化 降低求 解 的难度 。 际 中解决 军事应 急 物流 路径 选择 有很好 的指 于是在 军事 应急 物流 情况 下 的数 学模 型 ３１基于 重要性 的分 层优 化方 法 ． 导意 义 。 可 以表示 为 ： 在 该模 型 中 ，由于安 全性 目标 和 成本 目 参 考 文 献 标 的重 要性 是有 区别 的 ， 以可 以对 其进 行 … 张 伟 ． 多 样化 军事 行 动 中 的应 急 物 流保 所 论 ｍｘ 兀 ａ ＝ （ 分层 优 化 。多个 目标 的最优 化 问题 不 同于一 障ｌ］ １ ） Ｊ 物流技 术 ，０ ９ ８１ １ ３ １７ ． ２０， （ ： —４ ． ２ ）４ 般 的约束 多 目标 优化 ，它 的特 点是 在 约束 条 ［】 立 军 ， 宏生． 于遗 传算 法（ Ａ 的配送 ２ 安 俞 基 Ｇ ） 件下 ， 个 目标不 是 同等地 被 最优 化 ， 各 而是 按 路 径 优 化 问题 研 究…． 流科技 ，０ ７ ： ～ 物 ２ ０ ０Ｄ ３ ）３ ｍ ＝ ・ ｉ ｃ ｎ ∑ ６． 不 同 的优化层 次先 后进 行最 优化 ［ 根 据应 急 ３ ５ １ 。 Ｓ． Ｔ 时的具 体要 求 ，将 安 全性 目标 作 为第 一层 优 １１ 国银 ， ３许 熊孝 和 ， 涛． 于 Ｇ Ｓ 林 基 Ａ Ａ算 法 的 Ｊ 解放 军 ｆ 化 ， 成本 目标 作 为第 二层 优化 ， 得原 来 的 成 品燃 油 战 时公 路 配 送 路 径优 化 『 ＿ 将 使 （ 两个 目标 函数 转化 为 ： ３ ） 理 工 大 学 学报 （ 自然科 学版 ） ０ ７ ｆ： ０ ， ０，２１ ～ ２ ８ ）８
ｍ ｘ ｌ ２） ａ（ １ ， Ｆ ＩＦ Ｌ ２
（） ４
一
（ ３ １）
】５ ８
其中， Ｉ 是优化的层次 ，分别为第 ｌ］ ｌｂ ｒ ． ｎ ｔ ｌｏｉ ｍｓｉ ｅｒｈ Ｌ和 ｜ ２ ４Ｇｏｄ ｅｇ Ｄ ＥＧｅ ｅｉ ａｇｒ ｈ ｎ ｓａｃ ． ｃ ｔ
ｄ ｄｏ ０
（ ５ ）
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３ ８一
中国新技术新产品
，
１
ห้องสมุดไป่ตู้
层 和第 二层 。 Ｏｐｉ ｚ ｔ ｎ ａ ｄ ｍａ ｈｎ ｌａｎｉｇＡｄ ｉｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｏ ｃ ｉｅ ｅ ｒ ｎ ｄ ｓｎ ｓｅ ．９８ ． 即 ，将 把 多 目标优 化转 换 为依 次对 两个 Ｗ ｅ ｌｙ１ ９ 目标进 行单 目标优 化 ，利用 遗传 算 法对 第一 『１ 苏北 ， 海军 ， ５李 王 宋协 武 ． 层 多 目标 优 化 分 Ｊ合 １ 自然科 学 （ 层 的 目标进 行优 化 得到 一个 安全 性 指标 的优 的 区间 算法 ｆ． 肥 工 业 大学 学报 （ ６ ） ． ０ （１： １一ｌ １． ２ １ 化解 集 ，然 后在 这 个解 集 中利用 枚 举法 进行 版 ） ０ ８１ １ ９ ５ ９ ７ （） 第二层 优化 挑选 出成本 最优 的解 ７ ３ ． 目标 函数转化 为 约束 条件 法 ２将 （ ８ ） 在 模型建 立 的过 程 中为 了将 目标 函数 减
』 ． ２ Ｃ ｉａＮｅ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓａ ｄ Ｐ ｏ ｕ ｔ ｈ ｎ ｗ Ｔ ｃ ｎ ｌｇｅ ｎ ｒｄ ｃｓ
信 息 技 术
军事 应 急物 流 中多 目标路 径优化 的研 究
高 庆 春 韩 应 征 张 立毅
（、 １ 太原理工大学信 息工程 学院 ， 山西 太原 ０ ０ ２ ２ 天 津商业大学信 息工程 学院 ， ３０ ４ 、 天津 ３ ０ ３ ） ０ １４