【摘 要】
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围绕突发事件应急的特点，建立了运输成本最小、延误时间最短的多目标数学模型。通过范数理想点将多目标模型转化为单目标模型。设计粒子群优化算法，采用将学习因子、惯性权重设
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学中国制造业发展研究院
【基金项目】
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国家自然基金资助项目(71273139);教育部人文社会科学研究青年基金(12YJC630271);江苏省高校自然基金(13KJB120008);中国制造业发展研究院项目(SK20130090-15);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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围绕突发事件应急的特点，建立了运输成本最小、延误时间最短的多目标数学模型。通过范数理想点将多目标模型转化为单目标模型。设计粒子群优化算法，采用将学习因子、惯性权重设为线性变化和增加局部扰动的方式，建立了针对性的优化算法。结合实际应急案例进行了数值实验与案例分析，证明了算法的有效性，从而为应急条件下的物资调度提供了有效和可靠的方法。
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