【摘 要】
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近年来,全球灾难频发,给社会和经济带来了非常严重的破坏和影响,给人们的生命财产造成了极大的损失.在灾难发生过后如何在有限的信息下展开及时有效的运输救援,是全球在应对
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近年来,全球灾难频发,给社会和经济带来了非常严重的破坏和影响,给人们的生命财产造成了极大的损失.在灾难发生过后如何在有限的信息下展开及时有效的运输救援,是全球在应对突发事件时亟待考虑的问题,因此应急物流在突发事件的处理中十分重要.鉴于此,本文基于应急物流的性质和特征,结合实际深入研究了应急物流中车辆调度这一核心问题.同时从灾难刚刚发生时救援任务的时效性出发,考虑到基础设施大量损毁等原因造成的救援网络边上信息不确定的情形,提出了边通过时间不确定下应急车辆调度问题的机会约束模型.从单辆车完成救援和整体救援两个角度,将问题分为独立机会约束模型和联合机会约束模型.本文的主体部分阐述了这两类问题的鲁棒分析过程,获得了相应的鲁棒替代模型,并设计相应算法.在本文的最后,利用实例验证了它们相比以往方法的稳定可行性.本文的主要工作具体如下：1.介绍了应急物流及应急车辆调度问题的研究意义,研究现状以及理论背景.2.针对现如今车应急辆调度问题的不足,提出了边通过时间不确定下的独立机会约束模型,利用鲁棒优化的方法对此模型进行了稳定性分析、得到对应的鲁棒替代模型.对于考虑整体救援效果的联合机会约束模型,利用CVaR测度函数对联合机会约束进行凸近似,由此获得联合约束下该问题的近似确定性模型.3.第三章利用实证分析的方式,比较了混合粒子群算法,鲁棒优化方法,以及利用CVaR函数获得的近似逼近算法在求解过程的优缺点.
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