探讨应急物流运输方案的决策模型

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1、探讨应急物流运输方案的决策模型应急物流运输方案的决策模型论文导读:本论文是一篇关于应急物流运输方案的决策模型的优秀论文范文,对正在写有关于应急论文的写有一定的参考和指导作用,摘要:近几年来,应急物流越来越受到人们的瞩目。为了进一步加强应急物流的研究,本文从微观角度构建应急物资运输方案决策模型方向进行探索。鉴于有关应急物资运输方案决策的大量模型缺乏对风险决策的考虑,本文以运筹学风险决策工具效用函数为基础,提出在应急物流中面对的风险决策理由,以及如何利用效用函数构建模型进行决策才能达到目标的最优化,并与其他决策工具得出

2、的结果相比较进一步完善模型。  Abstract:Inrecentyears,emergencylogisticshasdraoreandmorepeople'sattention.Tofurtherstudytheemergencylogistics,thispaperexploredtobuildthedecision-makingmodelofmaterialstransportationemergencyprogramfromthemicroscopicpointofvieanydecision-makin

3、gmodelsofemergencytransportprogramarelackofriskdecision,basedontheoperationsriskdecision-makingtoolsutilityfunction,thispaperproposedtheproblemsinriskdecision-makingfacedbyemergencylogistics,anddiscussedhoakingmodelsbyusingutilityfunctiontooptimizethegoalandfu

4、rtherimprovethemodelbyparingotherdecision-makingtools.  关键词:应急物流;效用函数  Keyergencylogistics;utilityfunction  1006-4311(2011)22-0025-02  0引言  当今世界,人类文明虽日益进步,对各种自然灾害的预报已有相当水平,但是无论局部区域性,还是国家以致全球的突发危机事件都给全人类带来灾难和不可估量的损失。尤其近十几年来,自然灾害如印尼海啸,恐怖主义事件如9.11,及发生的各种战争都给世界人民带

5、来无法消去的痛苦。尤其近两次的金融危机,东南亚金融危机和今年席卷全球的美国次货引发的还在持续的危机,也预示着人类文明并未能主宰命运,促使一系列相关研究的发展应用。  从SARS危机事件之后,政府,学者及所有相关者才深切感到危机事件管理的迫切性。虽然比国外相关研究起步晚,水平相对落后。但从国外理论学习及自主研究也取得了一定的成果,各种理论都有相当发展。危机管理是个庞大复杂的边缘科学,从系统论,社会行为学,决策论,信息管理等各种角度都可以进行研究,都有所帮助。应急物流就在这样的背景下产生了,从物流运输角度研究来推动危机

6、管理理论的完善。应急物流最初与军事物流联系在一起,战争作为特殊突发事件,与应急管理有天然联系,由于现在的突发事件频发及影响重大,应急物流成为危机管理相关理论中独立研究的一个方向。众多突发事件的发生除了带来损失和痛苦,也给我们带来了深思。我国的危机管理系统还很不完善,危机事件处理差强人意,成本较高,要从各个角度对其改善。在危机事件发生过程中,对物资的运输无疑是重要的一环。如果决策正确,可以较快制约危机局面,避开损失以及不必要的浪费。相反,便可能使事件向更糟的方向发展,事倍功半,甚至产生贪污的机会。由于应急物流是在紧急

7、信息不完善情况下做出的决策,又有多目标、多种运输方式,多种类货物等约束条件,应急物流并具有动态需求,弱经济性等特点,使得应急救援物资运输理由的建构与解决非常复杂,目前讨论此理由的文献较少,不能与其重要性及目前应用需要相适应。而且多数文献是从商业物资运输理由的框架着手研究,没有考虑到突发性事件这个特定场景所产生一些特殊要求。比如很多文献建立模型都是以成本最小化作为目标函数。而救援物资运输的目标降低运输时间与减少运输成本相结合。按照研究对象的不同,相关文献可分为宏观系统层次的构建研究和微观方案建模研究。又在微观建模层次

8、应急物流运输方案的决策模型由专注毕业论文与职称论文的.提供,.有目标函数不同细分为成本最小化模型与时间最小化模型。  Barbarosoglu[1]提出了一个两阶段,多运输方式、多种类货物X络流模型,模拟救援物资的运输计划。通过提前确定发生地震范围与震级的概率,解决在第一轮救援行动中,没有得到灾情详细数据的情况下,物资供应与需求不平衡的理由。在该文中主要采用

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