【摘 要】
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针对突发事件对路网造成的破坏性和受灾点物资需求量的不确定,综合考虑应急物流路径风险和物资分配的公平性,定量化路径通行能力风险、路径损毁风险和路径复杂性,以最小化最长运输路径配送时间和最小化系统总成本为目标,建立了基于鲁棒优化理论的多目标多物资应急物流定位-路径模型,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,以汶川地震应急救援相关数据为例进行了数据仿真实验,实验结果的对比分析表明:在考虑路径风险下,随
【机 构】
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上海大学管理学院,上海 200444 华东师范大学教育信息技术学系,上海 200062
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针对突发事件对路网造成的破坏性和受灾点物资需求量的不确定,综合考虑应急物流路径风险和物资分配的公平性,定量化路径通行能力风险、路径损毁风险和路径复杂性,以最小化最长运输路径配送时间和最小化系统总成本为目标,建立了基于鲁棒优化理论的多目标多物资应急物流定位-路径模型,采用改进的遗传算法对模型进行求解.最后,以汶川地震应急救援相关数据为例进行了数据仿真实验,实验结果的对比分析表明:在考虑路径风险下,随着控制参数的增加,系统总成本和运输车辆最长路径配送时间子目标及总目标值均呈现增大的趋势;受灾点的物资需求扰动越大,构建应急物流系统的总成本越高.算例结果也验证了模型和鲁棒优化方法在处理不确定需求方面的有效性,为解决突发事件发生后应急设施点的开设和救援物资的安全及时准确配送提供了有效的方法.
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