【摘 要】
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如何及时高效地调度应急物资，减小突发事件带来的伤害，成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标，建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点，尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性，提出了一类考虑完全可行域思想的
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如何及时高效地调度应急物资，减小突发事件带来的伤害，成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标，建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点，尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性，提出了一类考虑完全可行域思想的变长基因型混合小生境遗传算法，并借助23个基准测试实例验证了这一算法的有效性，更新了部分实例的现有最优解
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