节点物流论文范文-谈应急物流配送车辆调度的遗传算法求解word版下载

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2、近年来，自然灾害和人为灾害頻发，造成了巨大的人员伤亡和财产损失。如2003年的SARS造成经济损失176亿美元，2008年的汶川大地震8451亿人民币，2011年的日本海啸和核污染事件的经济损失更达到了1000亿美元以上。在这些损失中，由于应急物流造成的损失约占总损失的15%至20%。[1]　　应急物流是以提供应急物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特殊物流活动，具有突发性、非常规性和不确定性、时间约束紧迫性等特点。[2]目前国内外对应急物流系统的研究主要有应急车辆书的配置[3]、应急资源

3、调配[4]和应急配送车辆调度[5]。　　针对应急物流车辆调配理由的研究，国外起步于上世纪90年代。而在我国从2006年底，经国资委、民政部批准全国第一个从事应急物流的专业组织——中国物流与采购联合会应急物流专业委员会成立之后，关于应急物流中的车辆调配理由的研究逐步展开。我国幅员辽阔，每年突发灾害都较多，目前系统地、定量地对我国灾害救助应急物流配送车辆调度优化模型基本没有进行研究，对突发性事件的决策还存在着应对迟缓、缺少科学依据等理由。因此，本文所研究的理由具有重要的现实作用。　　　　2模型描述　　使用图G(V

4、,E相关)描述物资储备中心和受灾点的交通情况，其中V为所有的节点的集合（包括物资储备中心节点、受灾点和其他相关节点），V0∈V为物资储备中心；E为图所有边的集合，eij∈E表示节点Vi，Vj之间的边。G为无向图，即边eij是无方向的。有n个受灾地区向救灾指挥中心请求救灾物资的配送，第i个受灾节点对于救灾物资的需求量为gi，卸货时间为UTi，最迟允许车辆到达时间为LTi，物资储备中心与受灾节点、受灾节点之间的广义运输（距离）费用为cij，运输时间为tij（i，j=0，1，2，…，n，物资储备中心编号为0，受灾节

5、点编号为1，2，…，n），配送卡车单车装载容量为q（q>gi，i=1，2，…，n）。　　把物资储备中心和受灾节点统一看作是运输网络中的节点。设在同一线路上点h是点i前面的相邻点，车辆到达点h的时间为RTh，到达点i的时间为RTi，则有：　　模型中，ctj表示为从点i到点j的运输成本，它的定义可以是距离、费用、时间等，一般根据实际情况确定，可同时考虑车辆数和运转费用，如下确定：　　其中，c1为相对于运转时间的费用系数；c0为车辆的固定费用，即增加一辆车的边际费用。一般认为，派出一辆车的固定费用远远高于车辆行驶费

6、用，因此该模型是在极小化车辆数的前提下，在极小化运转费用。减小c0的值将会使使用的车辆数增加，而线路长度缩短。若令C1=0，C0>0，则模型目标是使用的车辆数最少。　　在数学模型中，目标函数(2)表示总运输里程（费用）最低，约束条件(3)表示任一台单车装载量不允许超过车辆容量约束，约束条件(4)救灾物资送到各个需求节点的时间必须在时间窗范围内，约束条件(5)表示任何一个受灾地区需求节点只有1台车停靠卸货，约束条件(6)表示车辆k只驶入分配给其运输任务的客户，约束条件(7)表示车辆k只驶出分配给其运输任务的需求

7、节点，约束条件(8)表示车辆k的线路必须是连通的。　　3应用遗传算法对理由求解　　由于车辆调配理由已经被证明为NP-H理由[6]，本文将采用智能优化算法中的遗传算法，对理由进行求解。对于遗传算法的描述如下。　　3.1解的编码和初始解构造　　3.1.1编码原则　　本文中染色体采用简单直观的自然数编码（序数编码），用0表示物资储备中心，用1，2，…，n表示各节点。例如：染色体021035406780表示行驶线路：　　子线路1：物资储备中心0→节点2→节点1→物资储备中心0　　子线路2：物资储备中心0→节点3→节点

8、5→节点4→物资储备中心0　　子线路3：物资储备中心0→节点6→节点7→节点8→物资储备中心0　　染色体中的每个子路线称为一个基因，则示例染色体中包含了3个基因，分别是,0210,03540和06780；每个基因以0开始，以0结束，表示子路线从物资中心出发，回到物资中心。　　在本文的编码方式中，基因中的每个子基因位是有序的，即若表示子线路的基因中相邻两位互换位置，会使目标函数值转变；而子线路之间是无