基于成本修正的应急物流物资响应决策模型

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1、2009年1月东南大学学报(哲学社会科学版)Jan12009第11卷第1期JournalofSoutheastUniversity(PhilosophyandSocialScience)Vol111No.1基于成本修正的应急物流物资响应决策模型1,221陈达强,刘南,缪亚萍(12浙江工商大学计算机与信息工程学院,浙江杭州310018;浙江大学管理学院,浙江杭州310058)[摘要]本文针对单一资源一次性消耗应急系统调度问题,在考虑“应急时间最早”、“参与出救点最少”以及可能存在多可行方案的基础上,分析应急响应成本组成并将其作为对方案优劣评价的修正,建立了基于成本修正的应急物流物资响应决

2、策模型,从仿真算例及其分析结果来看,该方法模型有效地解决了多可行方案问题。[关键词]应急物流;物资响应;优化;决策模型[中图分类号]F506;N945.12[文献标识码]A[文章编号]16712511X(2009)0120067204立了以应急出救点数最少为上层优化目标,应急开一、前言始时间最早为下层优化目标,以应急物资连续消耗应急物流指由于突发性因素导致的物流活动,为约束条件的二层优化数学模型。包括由突发性因素产生的应急物流需求和满足这些在上述基础上,本文针对应急物流系统中一次物流需求而进行的应急物流供给活动。应急响应的性消耗品多出救点问题的特点,借助应急响应成本物资响应是应急物流的

3、重要组成部分,目的在于发对多可行方案的最优决策进行研究,并设计仿真方现灾害行为后及时采取有效措施,尤其是物资供给案加以实证。措施,阻止灾害的延续,从而尽最大可能消除或减小二、应急物资响应问题目标分析受灾系统的损失。对物资响应的研究按资源种类和出救点数量可分为以下几类:1.应急时间最短1.单出救点问题。该问题是早期主要研究内应急问题的最显著特点表现为时间紧迫性。当[1]容,如GeorgeF.List提出危险品的应急模型,但只自然灾害或者应急事故发生时,人们总是期望应急考虑了最近的出救点参与应急而没有考虑供给量与资源能够尽快从分散的各地(本文称之为出救点)运需求量问题。送到事故地点,于是,

4、应急时间最短自然成为应急问2.多出救点问题。多点应急组合问题的研究大题的最主要优化目标,当然也是首先应该考虑并加[2-4]多局限于路径问题,并且仅把“时间最短”作为以解决的问题。至于有关基于“应急时间最短”的单[5-11]目标。刘春林与何建敏等对该问题展开了深入目标模型的求解方法,国内外相关研究人员已经进[11]研究,其中何建敏等提出的模型是本文研究的基行过具体阐述。[12]础。高淑萍等提出了使出救点数目最小的二层优2.出救点数目最小化数学模型。与应急时间最短目标相比,出救点数目目标有[13]3.多资源响应问题。戴更新等针对多资源应两种情形。急多点出救问题的特点,给出了多资源最短应急时

5、(1)次要地位。由于参与应急的出救点数目会[14]间问题的数学模型。汪欲等提出了多资源多出救直接影响到方案的可靠性,并且会产生额外费用,因点应急系统中基于“出救点个数最少”和“应急开始而出救点数目也应是值得重视的因素。一般情况[15]时间最早”的多目标调度模型。高淑萍等针对多下,把时间因素作为首要优化目标,在此基础上对出资源连续消耗应急系统调度问题中出救点到应急地救点数目进行优化。相比应急时间最短这个条件的点的时间不确定性,建立了基于联系数的多资源连重要性程度,出救点数目最小化就显得次要起来。[16]续消耗应急系统应急时间最早模型。李连宏等针(2)同等地位。在很多情况下,出救点数目的多

6、对应急系统中多种应急物资的非恒定消耗情况,建少是影响系统稳定性及费用的重要因素,该因素与[收稿日期]2008-10-30[基金项目]国家自然科学基金资助项目(70771100);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0529)成果之一。[作者简介]陈达强(1979-),男,浙江台州人,浙江工商大学计算机与信息工程学院讲师,浙江大学管理学院在职博士生,研究方向:交通运输规划与物流供应链管理。68东南大学学报(哲学社会科学版)第11卷应急开始时间的迟早这个时间因素几乎处于同等的地位,如对于一个生产系统的应急物资调度问题,系统的稳定性和费用都相当重要,因而这类问题的本质是一个多目标的

7、优化问题。显然,在这种情况下,应急时间最短和出救点数目最小这两个条件是同等重要的。3.成本最小在大多数情况下,成本概念在应急物流体系中图1个体灭亡率示意图是十分重要的,它往往成为衡量一个应急物流系统是否符合实际需求的重要因素之一。可以这么说,响应成本是指针对受灾行为,采取相应物资响在某一程度上,应急时间最短也就意味着成本最小,应措施需要付出的代价,即灭灾应急物流活动成本,因为应急开始时间的变化在很大程度上决定了损失记为RSC(ResponseS

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