多级应急调度问题模型与算法研究

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1、多级应急调度问题模型与算法研究Researchonmodelandalgorithmofmultilevelemergencyschedulingproblem研究生:张玉龙指导教师:宋晓宇教授学科专业:系统工程二〇一七年三月III分类号:学校代码:10153UDC:密级:公开硕士学位论文多级应急调度问题模型与算法研究作者姓名:张玉龙入学年份:2014年9月指导教师:宋晓宇教授学科专业:系统工程申请学位:工学硕士所在单位:信息与控制工程学院论文提交日期:2016年12月论文答辩日期:2017年3月学位授予日期:2017年3月答辩委员会主席:刘云鹏答辩

2、委员会组成:刘云鹏刘剑王永会张凤张颖论文评阅人:常春光V声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我共同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名:日期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳建筑大学(或其授权机构)可以

3、将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并通过网络提供检索、浏览。(如作者和导师同意论文交流,请在下方签名;否则视为不同意。)作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:不限□半年□一年□一年半□两年□作者签名:导师签名:日期:日期:硕士研究生学位论文摘要I摘要近年来,我国乃至全球的重大灾害事件频繁发生。因此,通过建立合理的应急管理体系,形成快速灵敏的预警和反应体制,提出合理的应急救援策略,对提高应急救援过程中应急物资的配送效率和降低自然灾害带来的后续损失至关重要。本课题针对应急物资调度问题进行了系统的研究,包括数学模型和求解算法两个方面。在数学模

4、型方面,针对应急物资调度问题的实际需求,建立了可多次配给的多级非线性连续消耗的多目标模型;在求解算法方面,对差分进化(differentialevolution,DE)算法进行改进,用于解决多目标优化问题。设计新的DE算法搜索方程,通过求解所建立数学模型来研究改进的DE在解决连续优化问题上的能力。本文主要研究内容如下:(1)以多层级非线性连续消耗应急物资调度为背景,构建了由运输总站、分配中心和受灾点所构成的双层救援网络,充分考虑了道路有限的运载能力与大量的物资需求间的矛盾及路况对应急救援过程的影响。采用多次配给的方式进行物资运输,对1级和2级救援环节

5、分别采用连续和离散的配给模式,并在2级救援环节,加入了道路开通与阻断时间窗,实现了陆运与空运两种运输方式间的切换。同时考虑了各受灾点物资初始数量不同的情况,使灾区间可转运物资,以提高物资的利用效率。并根据以上表述,建立了多层级、多次数配给、多运输方式、可转运的灾后应急资源优化调度问题的数学模型。使得模型能够解决救援网络复杂,救援周期长,运输方式多的应急物资调度问题。(2)在DE算法的基础上,根据Pareto支配的概念来评价种群中的个体,按照NSGA-II算法的快速分层排序方法和拥挤距离机制更新种群。并提出了一种新的变异策略PHDE,以提高算法性能。为

6、了进一步提高算法的局部开发能力,又提出了TDE变异策略。并结合两种变异策略,提出了一种基于双变异策略的差分进化PHTDE算法,使算法性能进一步得到提升。最后通过算例分析,证明了模型的可行性和有效性。对比实验表明,该算法能够明显增加解的数量并提高算法的收敛性能。在数学模型方面,构建了由运输总站、分配中心和受灾点所构成的双层救援网络。建立以受灾点物资缺失损失最小和物资调度总成本小为目标的多次数配给、多运输方式、可转运的应急物资调度模型。在求解算法方面,提出了两种新的变异策略,一种具有很好的探索能力,另一种具有很好的局部开发能力。最后结合两种变异策略的优势

7、,提出了一种双变异策略DE算法,并取得了很好的优化效果。关键词:应急物资调度;差分进化算法;NSGA-II;连续消耗;多层级;变异策略II摘要硕士研究生学位论文硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractInrecentyears,Chinaandtheworld'smajordisastersoccurfrequently.Therefore,throughtheestablishmentofemergencymanagementsystemisreasonable,theformationofarapidandsensitiveear

8、lywarningandresponsesystem,putforwardreasonableemergen

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