多目标开放定位运输路线安排模型分割交付为震后救灾分布进行了优化外文翻译资料

英语原文共 20 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

多目标开放定位运输路线安排模型分割交付为震后救灾分布进行了优化

论文信息

文章历史:2013年8月16日收到；修订后的形式收到2014年5月23日；提交2014年6月7日

关键词:应急物流　　救援分布 地理位置路由问题　多目标优化

摘要

紧急救灾物资的有效分布在震后救援活动中起着至关重要的作用。在应急物流中配送中心位置和车辆路径在可用的运输网络是两个最具挑战性的问题。本文构建了一个开放的非线性整数位置路由模型的救济问题考虑出行时间、总成本、可靠性与拆分。提出的非支配排序遗传算法和非支配排序差分进化算法来求解该模型。在中国四川大地震为例阐述了本文提出的模型和算法在实际中的应用。

1介绍

地震已成为重大的自然灾害，造成了巨大的死亡人数。近年来的例子包括：2008四川大地震造成近7万人死亡（fawu et al.，2009）；2010年1月海地大地震声称约230000人遇害（帕特里克和安娜，2012）；2010年2月智利地震至少有708名受害者（英国广播公司，2010年2月28日）；2011年4月日本大和东部地震15883确认死亡（克里斯汀，2013年11月22日）。当地震发生时，紧急物资的立即分配是最大限度地减少损害和死亡的关键，因此地震救灾行动的主要焦点。由于时间和资源的限制，应急物流决策者必须做出最优决策的分配有限的时间，资金和其他资源。 与传统物流比较，紧急物资的救灾分布更加复杂和具有挑战性。震后救灾分布特征是决策的关键。首先，突发性地震活动，地震无法提前预测与合理的准确性，这是不同于飓风（Horner and Downs，2007）。因此，决策者需要建立临时的配送中心，人们可以在震后阶段更有效地获得货物，而飓风灾害的战略位置决策准备规划阶段 (Horner and Downs, 2007, 2010; Rawls and Turnquist, 2010; Widener and Horner, 2011)。二，车辆等待在最后一个节点而不返回到配送中心，直到震后下一个命令指定，对于任何给定的灾区接受目标可以是新的配送中心或前配送中心可能不再提供服务的下一个任务。开放式车辆路径问题在传统物流中得到了广泛的探讨(Schrange, 1981; Sariklis and Powell, 2000);；然而，很少有集中在紧急物流上的作品。第三、在受灾地区灾后给予救济的需求量大，受影响的地区，可曾不止一次对灾区的需求大于服务车辆容量。这被称为分割交付相关文献(Dror and Trudeau, 1989, 1990; Dror et al., 1994; Ouml;zdamar et al., 2004; Yi and Kumar, 2007; Yi and Ouml;zdamar, 2007)。允许分批装运可以节省大量成本，这被Dror 和Trudeau提出并证明（1989，1990）。第四是潜在的次生灾害，如主震后的冲击和泥石流，对救灾人员构成威胁.这可能区别于其他类型的灾难，例如，恐怖主义的规划攻击与飓风。受灾地区之间的联系变得不确定性的影响公路，桥梁和铁路等可靠性可以定义为车辆通过灾区之间的连接的概率震后及时。提高可靠性的救灾分布不仅保护救援人员也确保及时提供应急物资给需要的人。高可靠性的分布可以通过路由车辆，使车辆上的供应可以确保及时的达到他们预期的目的地。

基于上述特点，我们研究了震后多目标冲突的救灾分布问题考虑出行时间、总成本和可靠性。救济分配涉及配送中心的选址地震后的车辆调度与调度。该问题可以划分为多目标分批到货开放式车辆路径问题和定位-分配问题。

在一般情况下，急救物流中配送中心与车辆路径位置单独寻址(Haghani and Oh, 1996; Ouml;zdamar et al., 2004; Barbaroso and Arda, 2004)。然而它们高度相关（巴罗和杰姆斯，1993）。灾后选址与路径问题的数学模型和求解算法的设计研究较少。在雷德里希等人配送中心在分销网络中是确定的和固定的，资源直接从配送中心发送到需求点。单目标模型的设计，以尽量减少总伤亡人数。禁忌搜索和模拟退火与虚构的数据来测试模型。一、Ouml;zdamar（2007）描述协调资源供应和响应活动的人的疏散行动受伤的一个集成的位置分布模型。车辆路由和调度不考虑在上面。Sheu（2007）研究了混合模糊聚类优化方法的多目标动态规划模型。加权方法被用来转换两个目标，最大限度地减少分配成本和最大限度地提高需求填充率为一个目标，但是，基础设施的可靠性被忽略。维托里亚诺等人（2011）提出了一种基于费用时间、优先级等的人道主义援助分配的多准则优化模型，它有助于选择车辆和设计路线，但是配送中心的位置不考虑。

多目标优化模型，经典的优化方法(Chanta et al., 2011; Dror and Trudeau, 1990;Sariklis and Powell, 2000; Tzeng et al., 2007)以多个运行通过将多目标转化为单目标找到多个最优解。在过去的几年中，一些研究人员一直从事多目标进化算法的发展，在一个单一的运行中可以找到多个解决方案归因于他们的人群为基础的方法。强度帕累托进化算法（SPEA）(Zitzler and Thiele, 1999)，多目标分散搜索（Beausoleil, 2006)，非支配排序遗传算法（NSGA-II）（DEB et al.，2002），等等，构成了创业目标的方法。非支配排序微分算法（NSDE）是以Rakesh 和 Babu在2005作为微分算法的扩展(Storn, 1996; Storn and Price, 1997)来解决多目标优化问题。本文分别采用NSGA-II和车站里面的具体目标-，并进行了对比验证了这两种算法的效率。

在上述定义的研究范围内，应急物流配送模式和方法具有独特的特点：

1. 考虑多目标开放位置和分时配送路径调度问题，考虑协调调度和需求的救济。不同的能力和速度不同的车辆 城市使用。车辆可以等待最后的节点没有回到开始直到下一个命令指定在OLRP。分割交货，每个灾区可提供一次以上服务 一旦所需的救济量大于车辆的容量。这些鲜明的特点使问题更接近真正的紧急情况。
2. 两个模型的方法：三指数法和流程变量和约束方法用于模型的提出与拆分的目标-。多目标关系 与拆分-，选址问题（P-median）和典型的VRP的描述。在广泛的文献相比，PUR和拆分的目标-研究更是有限的 定位问题，车辆路径问题及其变体。
3. 可靠性，以及时间和成本，被认为是在操作过程中的救济分配的目标。可靠性模型在急救物流高不确定性的一种方式。可靠性越高救援人员越安全。
4. NSGA-II和车站里面是用来解决多目标-拆分。自然数排序、编码用于表示解决方案。快速非支配排序和crowding-d 距离排序算子都是用于选择操作的算法。区别在于变异算子和交叉算子。我们使用实例基因进行比较额定随机。

本文的其余部分安排如下：我们描述的目标-在急救物流和混合整数规划的数学模型，在区间2 - 3 性。在4节中我们提出了NSGA-II和车站里面解决多目标规划模型。最后，模型和算法应用于大四川地震的情况下产生的随机描述的性能测试在5节NSGA-II和,非劣排序微分进化得出的结论是在第6部分。

2问题描述

震后救灾分布网络的一般概述可以被描述为图G =（V，E），如图1所示，其中v表示顶点集和E = {（i，j）：i，j E V，i j }是一组 有效的交通联系。顶点集V包含两个子集：m和n，m = { n 1，。，n M }表示候选DCs集和n = { 1，。，N }是灾区的集合。中的每个顶点 没有需求特点。距离矩阵D =（dij）假设满足三角不等式，即dij lt; Dik DKJ我，J，k e V.保证车辆前进的适当的联系，allowab 乐速度vij链路（i，j）的定义。可靠性Rij表示定义为基础数据遍历链接的概率（I，J）在网络成功。这是很难评估，特别是在 这种更高的动态交通网络在地震；然而，这些数据的应用价值是基于主观感知而不是观察到的数据（维托里亚诺et al.，2011）。因此，我们 该可靠性rij是已知的。此外，三属性是对称的：dij = DJI，Vij =丰，和RIJ =放射性核素关节成像。为了选择合适的车辆，一些nonnegativ E属性相关的车辆被定义：VK是K型车的正常速度，CK表示每对K型车可用链接单元长度的成本，和LK描述加载容量。

提出的问题的目的是协调运输救灾从配送中心到灾区。睡眠袋和水是至关重要的供应，这是迫切要求的情况下 地震的。救助金额是考虑一天所需的无助的人。首先，供应商来源于DCS建立并装载在预定车辆上。第二，供应商将 l给予分配车辆路线的灾区。一旦灾区的需求打破了服务车辆的能力，就需要分批交货。车辆在终点不返回仓库，直到下一个任务收到。我们的问题的目标是：（1）确定DC子集打开；（2）将灾区和车辆分配给DCS；；（3）计划从DCS灾区考虑拆分配送车辆路线的能力。

以下三个目标是考虑在物流-急救：（1）的最大路径旅行时间最小化；（2）总成本的最小化，包括固定的关系 加工成本DCS和汽车旅行费用；（3）所有服务车辆的最小路径可靠性最大化。

目标1是有效性和公平性的目标。最大行车路线时间是所有受灾地区的最新完成时间。目标2设计追求经济价值。由于资金有限，配送成本不容忽视。此外，使用捐款经济增加公众对政府的信任。目的3设计的可靠性考虑。在本文中，路由K的可靠性意味着可能为司机提供救济的所有需求点K的成功路线。我们要最大限度地避免二次伤亡。在地震的初始阶段，目标1和3比目标2更为重要。受害者更可能生存与早期应急搜救工作。随着后期受损基础设施的恢复，救援人员更容易到达灾区。因此，经济价值是相对更重要的资源后期阶段的提示工作。

3模型公式

本节采用两种模型方法。首先我们将LRP Perl Daskin提出的三个指标的制定（1985）。其次，由汉森等人提出的模型的启发（1994），我们使用流程变量和约束模型-。

图1一种急救-样品的物流网络

3.1假设

（1）灾区的人数和候选人DCs是已知的。可用的链接，包括距离、最大速度可以与实时交通检测技术获得先进的灾难 理论研究界的专家。成功地通过可用的链接旅行的可能性是已知的先验。

（2）每辆车辆都允许为任何给定的运输任务装载多种类型的救援。在同一时间，不同类型的救济被允许加载在同一车辆。

（3）只有通过现有的交通网络的车辆仍然可以到达的灾区被认为是，那些需要直升机或其他非凡的交通工具被忽略。

基于上述假设，考虑多目标-可描述如下部分。

3.2符号和定义

基于上述假设，考虑多目标-可描述如下部分。

让我们首先提出的概念和定义为-三指数公式，然后引入额外的符号流变量和约束条件的方法。

集和指标

Nfrac14;F1； ..灾区集；

M = {N 1，，，n M } 候选DCs集；

V= { 1，，，n M } 节点集，V = m；

K= { 1，，，j} 车辆的集合；

L= { 1，，，S，} 集救济；

可用交通链路集；

i，j 节点索引i，jV

l 救济指数

K 车辆指标kV

参数

m 候选DCs数；

n 灾区数；

j 车辆数；

fj 建立DCj固定成本

dij 链路距离（i，j）；（i，j）E

vij 允许的最大行驶速度vij（i，j），（i，j）E；

rij 交叉概率弧（i，j）成功，（I，J）E

Dil 灾区i救济需求量

UVl l救灾物资体积

Ql 交通网络中可用的救济量，

Ck k每公里运输成本；

VK 车辆k的正常速度，

Lk 车辆k的承载能力

变量

Xj 1，候选DCj打开，0，候选DCj未打开

Yijk 1，如果车辆k在路径（i，j）中，0，其他路线，

Zik 1，如果车辆k再去i的路上 0，其他路线，

Qilk 按需求点分配的救济量i

devil

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[139365]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word