模糊随机需求下应急救援中心选址优化模型

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1、第21卷第5期运筹与管理Vol.21,No.52012年10月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEOct.2012模糊随机需求下应急救援中心选址优化模型陈鑫, 汪传旭(上海海事大学经济管理学院,上海200135)摘要:为了解决应急救援中心的选址问题,本文假定受灾点需求为模糊随机变量,建立了满足时间紧迫性要求的以总运输成本最小为目标的应急救援中心选址优化模型,并结合模糊随机模拟技术和遗传算法提出一种求解上述模型的有效算法。通过算例验证了模型的实用性和算法的有效性,并在此基础上与直接搜索法和贪婪算法进行了比较,得到:本文所采取的算法能够得到

2、较好的求解结果。关键词:物流管理;选址优化;模糊随机模拟;应急救援中心中图分类号:F252;O22   文章标识码:A文章编号:1007-3221(2012)05-0073-05OptimizationModelofLocationforEmergencyReliefCentersunderFuzzyRandomDemandCHENXin,WANGChuan-xu(SchoolofEconomicsandManagement,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai200135,China)Abstract:Inordertosolvethelo

3、cationproblemofemergencyreliefcenters,weassumethatthedemandfordis-astersisfuzzystochastic,thendevelopamodelforoptimizingemergencyreliefcenterlocation.Themodelcon-siderstimerequirementandaimstoachieveminimizationoftotaltransportationcost.Analgorithmcombiningfuzzyrandomsimulationwithgenetical

4、gorithmisintroducedtosolvetheproposedmodel.Atlast,anumericalexampleisgiventodemonstratethepracticabilityofthemodelandeffectivenessofthealgorithm,andthenper-formthecomparisonamongtheproposedalgorithm,patternsearchandgreedyalgorithm.Itisshownthattheproposedalgorithmissuperiortoothermethods.Ke

5、ywords:logisticsmanagement;locationoptimization;fuzzyrandomsimulation;emergencyreliefcenter0 引言近年来,我国各类突发性灾害事件不断发生,如2003年爆发的非典和禽流感,2008年初的南方大雪灾、“5.12”汶川大地震、5月27日贵州的洪涝灾害,以及2010年发生在我国西南五省区的特大旱灾和4月14日青海省玉树大地震等等,这些给我国人民的生命和财产造成了巨大的损失,因此,突发性灾害应急管理及其物流系统的研究具有非常重要的意义。应急救援中心选址是应急物流管理领域面临的一个重要问题,也是灾

6、害后期实现救援资源优化配置的一个重要手段。该问题不同于一般供应链中选址-分配问题,主要体现为受灾点需求的不确定性和救援[1]时间的紧迫性。选址问题最早由Hakimi提出,Cooper提出了设施选址-分配问题,其理论在应急设施选收稿日期:2010-08-07基金项目:国家自然科学基金资助项目(70973074)作者简介:陈鑫(1988-),男,安徽安庆人,硕士研究生,研究方向:物流与供应链管理研究;汪传旭(1967-),男,安徽怀宁人,博士生导师,教授,研究方向:物流与供应链管理,交通运输系统工程。74运筹与管理           2012年第21卷[2][3]址等领域得到了

7、广泛的应用;Roth和Toregas研究了在满足覆盖所有需求点顾客的前提下,使设施建[4]设费用最小的集覆盖问题;Murtagh和Niwattisyawong研究了带有容量限制的FLA(facilitylocation-alloca-[5,6]tion)问题;Zhou和Liu提出了不确定需求下FLA问题。近年来,国内关于应急设施选址问题的研究也[7]有不少,如方磊,何建敏提出了在满足应急系统时间紧迫性的前提下,基于系统的总费用最小的数学模[8]型;汪定伟等提出了一种基于灾害发生概率、灾害扩散函数和救援函

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