基于道路毁损程度的应急物资调配问题研究

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1、基于道路毁损程度的应急物资调配问题研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:姜春霞指导教师:但斌教授专业:企业管理学科门类:管理学重庆大学经济与工商管理学院二O一三年五月EmergencyresourcesschedulingproblemconsideringtherodedamagedegreeAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofManagementByJiangChunxiaSupervisedbyProf.DanBinSp

2、ecialty:BusinessManagementSchoolofEconomicsandBusinessAdministrationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2013重庆大学硕士论文中文摘要摘要大规模突发性灾害涉及范围广,破坏性极强,给人类的生命财产带来了严重损失。灾后如何将救援物资及时、足量的配送至灾区应急点,以保障救援人员和灾区人民的基本生活和救灾需求,是应急救援工作的重点。另外,灾害的发生往往造成当地交通道路不同程度的损坏,道路通行能力明显下降,甚至彻底不能通行,应急物资配送车辆需要在不确定的路网结构中运转,这些情况都会增

3、加配送时延,给应急物资调配工作带来极大不便。在这种背景下,制定最佳的道路维修策略及应急物资调配策略,将应急物资快速、有效、准确的配送至各应急点,避免混乱调度,减少物资浪费和损失显得至关重要。首先,分析了大规模突发性灾害应急物资调度的相关管理内容,包括应急物资调度的特点、调度过程模型、调度的实施评估等内容。其次,考虑道路毁损情况、毁损程度以及可修复性对车辆运行时间的影响,以配送延迟最小为优化目标建立多供应点多应急点多种应急物资的调度有优化模型,并利用改进遗传算法对模型进行求解。最后,根据灾害对道路的毁损程度以及发生结构性破坏的道路的可修复性对各个路段上的车辆运行时间进行修正,建立单供应点

4、多应急点多种配送物资的车辆路径优化模型,并利用遗传算法进行求解,通过算例验证了模型及其求解方法的可行性和合理性。关键词:道路毁损程度,可修复性,应急物资调度,车辆路径优化,遗传算法I重庆大学硕士论文英文摘要ABSTRACTInrecentyears,Large-scalenaturaldisastersoccurredfrequently,sopeoplepaymoreattentiontotheemergencyrescuework.Emergencymaterialsdispatching(includingtransportationoptimization,routingsel

5、ection,emergencycenterplan,asavepointselectionandsoon)asakeylinkoftheemergencyrescuework,becomesaresearchhotspotinthefieldofemergencylogistics.Differentfromcommercialenterprisesmaterialdispatching,intheinitialstageofemergencyrescue,timeminimizationisthefirstoptimizationgoaloftheemergencymaterial

6、dispatchingproblemandvehicleroutingproblem.Ithasabigrelationofemergencymaterialdispatchingtimeandvehiclerunningtime.Thevehiclerunningtimeisaffectedbymanyfactors,roaddamagebylarge-scalenaturaldisastersisabiginfluencefactor.Consideringthedamagedegreeandrecoverabilityoftheroadisverynecessaryanditca

7、nfurtherimprovevehiclepathoptimizationlevelandemergencymaterialdispatchinglevel.Firstly,itanalysisthecharacteristicsofemergencysuppliesschedulingandschedulingprocessmodelandimplementationevaluationetcaboutlarge-scaledisaster

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