精敏人道物流的优化决策研究

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时间:2018-09-04

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1、国内图书分类号:F252密级:公开国际图书分类号:658西南交通大学研究生学位论文精敏人道物流的优化决策研究年级2015级姓名田小强申请学位级别工学硕士专业物流工程指导老师冯春教授二零一八年五月ClassifiedIndex:F252U.D.C:658SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONOPTIMALDECISION-MAKINGINLEAGILEHUMANITARIANLOGISTICSGrade:2015Candidate:TianXiaoqiang

2、AcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeSpeciality:LogisticsEngineeringSupervisor:Prof.FengChunMay.2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密□,在年解

3、密后适用本授权书;2.不保密,使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导老师签名:日期:日期:西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:(1)基于解释结构模型对人道物流精益性、敏捷性的影响因素进行了识别并通过其相互关联性构建了人道物流精益性和敏捷性的递阶结构模型,进而得到了精敏人道物流的系统分析结构模型,对精敏人道物流系统进行了较为细致的探讨;(2)以人道物流运作的精益性和敏捷性为目标,构造了复杂情景下的人道物流运作双目标优化决策模型,主要决策包括储备库选址、规

4、模设置,以及不同情景下物资分配方案的制定,结合灾前准备、灾后物资分配两阶段情形制定不同情景下的应急预案;(3)基于差分进化算法对模型进行求解,从编码技术和约束条件的处理两方面对差分进化算法进行了适当的完善,并通过龙门山地震带的相关数据对模型和算法的可行性和有效性进行了验证。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律

5、责任将由本人承担。学位论文作者签名:日期:西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要我国每年因自然灾害造成的人员伤亡和经济损失均居世界前列,并不断刷新着以往记录。在灾难救援过程中,人道组织的资金花费中物流成本的数额达到了整个救援费用的80%,如何利用有限的应急资源最大程度缓解灾民的痛苦程度,提高人道物流的精敏性,成为更多学者和实践者的研究重点。对人道物流运作系统中的关键环节进行识别并对救灾资源进行优化配置、构建高效的应急预案是人道物流成功的关键,将直接影响整个救援过程的效率和效益,即精敏性。因此本文重点关注两个方面:一是精敏人道

6、物流的系统结构分析,二是资源配置的优化模型。首先,总结了国内外相关研究现状及进展,从概念、参与者、运作模式等多个角度对人道物流进行了介绍,分别总结了人道物流精益性、敏捷性和精敏性及其研究方法,最后基于人道救援的多阶段特性,建立了基于时间维的精敏人道物流解耦模型;其次,按照解释结构模型的分析方法对人道物流精敏性影响因素进行识别、关联分析并构建出递阶结构模型,以构建精敏人道物流运作的系统结构。结果显示协同能力是精敏人道物流运作系统中精益性和敏捷性的交汇点,需要在救灾运行的所有阶段中突出体现;最后,按照人道物流精敏性系统结构,以人道

7、物流运作的精益性和敏捷性作为目标函数,利用情景建模方法来模拟复杂的不确定受灾情况并兼顾公平约束,构建人道物流运作的双目标优化模型,探究人道物流运作中精敏性优化决策的逻辑和实践过程,基于差分进化算法对模型进行求解。结果显示所建模型能有效反应救灾系统的复杂特性且算法收敛性较好,可以为决策者提供有效的理论和方法指导。关键词:人道物流;精敏性;解释结构模型;情景建模;差分进化算法西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractInrecentyears,thesocialandeconomiclossescausedbynatu

8、raldisastersinChinawereintheforefrontoftheworldandconstantlyrefreshedtherecord.Intheprocessofdisasterrelief,logisticscostaccountsfor80%dis

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