自然灾害应急救援系统的定位与路径问题研究

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1、华南理工大学学报(社会科学版)第10卷第6期JournalofSouthChinaUniversityofTechnologyVol.10No.62008年12月(SocialScienceEdition)December20083自然灾害应急救援系统的定位与路径问题研究曾敏刚,吴小燕(华南理工大学工商管理学院,广东广州,510640)摘要:自然灾害应急救援系统对于有效减少人员伤亡,降低各种灾后损失具有重要作用。通过建立以成本最小化为目标的定位与路径问题模型,利用最小包络法确定应急救援中心的定位配给问题。在求解路径问题时,运用logware软件和最近邻点法思想求解出K条较短运输

2、路径,以减小问题的规模。从选出的较短路径,以紧急救援的时间,安全性,经济成本和环境成本为目标,利用ANP法确定最优运输路径。关键词:应急救援系统;LRP模型;ANP法中图分类号:C931.1文献标识码:A文章编号:1009-055X(2008)06-0043-05当今物流系统的环境日趋复杂,而且物流地理LRP模型,并采用启发式聚类规则与禁忌搜索算法[4]分布也不断扩大,物流系统优化问题的各个子系统的混合策略进行求解。(比如设施定位问题,物品配送问题,运输车辆路随着集成物流系统的发展,割裂地研究两个问线安排问题等)之间的相互影响也越来越大。对许题会造成各自追求其子目标最大化,而无

3、法实现总多实际问题,要综合考虑以上问题,这就形成了定目标最大。因此综合研究应急救援系统中定位和路位-路径问题(LRP)。最早的研究可以追溯到20径问题,减少救援成本,提高救援效益,是应急救世纪60年代,当时有些学者已经提出一些类似的援系统研究的新趋势。概念;到了70年代,Cooper把定位问题与运输问题结合起来,优化供货位置,降低运输成本;Tapiero一、LRP的数学模型把时间的复杂性引入普通运输定位模型;到了70年代中期,一些学者在研究运输-定位问题时,开(一)建模流程分析始加入VRP的多点运输的特征,Watson-Gandy和由于在众多的路径中直接选取符合应急资源运Doh

4、rn是最早进行这方面工作的学者;后来Book2输特性的最优路径研究并不多,这样做所需成本很binder和Reece定义了三层多商品配送体系,建立高,而以成本最小化为目标的路径选择方法已发展了非线性混合整数规划模型,并将问题分解为定位得相当成熟,尤其是出现了相关的模型软件,能够配给和运输两部分。Jiuh-BiingSheu,Yen-Heng解决大规模问题,所以本文的研究思路如下:建立Chen(2005)提出采用混合模糊最优化模型来解决以成本最小化为目标的LRP模型,并用相关算法求以总人员伤亡数量最小化为主要目标的大规模救灾解定位和路径问题。在求解路径问题时,首先求解物资配送问题[

5、1][2]。JanMelechovsky(2005)使用了出K条较短运输路径,以减小问题的规模,再基于混合整数线性规划模型来解决设施定位—路径选择选出的较短路径,以紧急救援的时间,安全性,经问题,并利用一个结合了变邻域搜索算法和禁忌搜济成本和环境成本为目标,利用ANP法确定最优[5]索算法的改进算法来求解[3]。田肇云(2006)针对运输路径。模型流程如图1所示。逆向物流网络系统建立了一个混合整数规划R-收稿日期:2008-09-103基金项目:教育部人文社科研究规划基金项目(08JA630025),广东省哲学社会科学‘十五’规划资助项目(07YE01)作者简介:曾敏刚(197

6、2-),男,副教授,博士,主要研究方向为物流和供应链管理。44华南理工大学学报(社会科学版)第10卷(1)保证满足灾区需求量。约束条件(2)表示应急中心的个数限制,最后的两个约束条件保证满足取整数约束。二、两阶段启发式算法求解模型(一)求解定位配给问题利用最小包络法求解定位配给问题,具体操作如下:假设m个潜在应急物资中心对应的点及其坐标分别为PF1(X1,Y1),⋯,PFm(Xm,Ym);任意两个潜在应急物资中心PFi(Xi,Yi)和PFj(Xj,Yj),dij和Rij分别为PFi和PFj之间距离及距离的一半,221/2且满足dij=[(Xi-Xj)+(Yi-Yj)],灾区的数

7、量为N,灾区集C=[C1,C2,⋯,CN];各灾区对应的点及其坐标分别为C1(X1,Y1),⋯,CN(XN,YN);dip为任意一个潜在应急物资中心PFi到任意图1建模流程图灾区p的距离。以Rij=1/2dij为半径作相切圆O1,⋯,Om,对应半径分别为R1,⋯,Rm;若rip=1/2(二)模型的建立dip对应的坐标点CP落在某一圆Oi内,则将CP列配送系统中节点的最优数目是由节点成本和运入Oi类(CP由应急物资中心i提供服务),即满足输成本的权衡决定的,节点越多,运输成本越少,如下判定准则

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