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        基于免疫—蟻群算法的應(yīng)急物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究

        2012-07-05 12:02:22曹慶奎吳向儒車美林河北工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院河北邯鄲056038
        物流科技 2012年9期
        關(guān)鍵詞:服務(wù)設(shè)施物流配送運輸

        曹慶奎, 吳向儒, 車美林 (河北工程大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

        近幾年來突發(fā)事件應(yīng)急處理提升到一定的高度,應(yīng)急物流系統(tǒng)開始得到學(xué)術(shù)界的重視。而配送問題是應(yīng)急物流中的一個重要分支,所以應(yīng)急物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題的研究很有必要,其對提高應(yīng)對突發(fā)事件能力和災(zāi)害應(yīng)急管理水平有非常重要的意義。

        對應(yīng)急物流配送網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題,包括節(jié)點的優(yōu)化及節(jié)點之間線路的優(yōu)化,本文重點介紹應(yīng)急物流配送路線的選擇,實際上,將配送車輛的路徑優(yōu)化問題和應(yīng)急物流結(jié)合起來研究有一定的難度,然而將二者統(tǒng)一的具體研究,更貼近目前物流系統(tǒng)復(fù)雜的實際特征,所以對它的研究很有價值。目前對于配送車輛路徑優(yōu)化的研究,多是以一般物流為基礎(chǔ),但是,應(yīng)急物流與一般物流卻存在著很多區(qū)別,例如:自然災(zāi)害等突發(fā)事件可能造成部分道路毀壞、信息不暢通、物資需求變動等,導(dǎo)致運輸網(wǎng)絡(luò)容量具有很大的不確定性;應(yīng)急物流的配送車輛的路徑優(yōu)化問題主要是以時間效益最大化和損失最小化,而不是僅以成本最小化為目標,因此,應(yīng)急物流配送車輛路徑優(yōu)化模型的目標、參數(shù)及約束條件與一般物流還是存在著一定區(qū)別的。國內(nèi)外的相關(guān)文獻大多分為關(guān)于運輸時間最小化為目標的研究和關(guān)于運輸成本最小化為目標的研究:Ae Young Choi研究了在路網(wǎng)情況不確定情況下如何分配有限的資源 (如救護車和其它應(yīng)急救災(zāi)車輛)將受傷人員運輸?shù)结t(yī)院,目標是使受傷人員存活數(shù)最大[1]。Gulay提出了一種分層多標準方法解決直升機在救災(zāi)中的調(diào)度問題,使派遣的直升機和飛行員數(shù)目在滿足需求下成本最低[2]。國內(nèi)的研究有計雷,池宏等研究員提出在突發(fā)事件中,物資運輸?shù)氖滓獑栴}是研究盡快將物資運送到指定的災(zāi)害發(fā)生地,此時的運輸問題變成了帶時間約束的運輸問題,目標函數(shù)不僅僅是成本最小化,更重要的是運送時間最小化。盧安文等人于2003研究了緊急情況下的物流配送的必要性,建立了考慮公路運輸?shù)木o急情況下的物流配送模型,并考慮多種運輸方式,以時間、費用為目標建立了0-1整數(shù)規(guī)劃模型及目標規(guī)劃模型[3]。

        目前研究中存在的問題:首先,以往研究較少涉及災(zāi)后沿街建筑倒塌、避難人群疏散及道路受損引起車輛運行時間的隨機性等因素;多數(shù)文獻中的模型參數(shù)大都是固定不變的,很少考慮到實際中車輛數(shù)、車場等這些隨時變化的參數(shù)[4];對應(yīng)急物流配送網(wǎng)絡(luò)的研究通常以一般物流為基礎(chǔ),這明顯不符合實際:首先,在應(yīng)急突發(fā)事件發(fā)生的情況下,配送中的車輛路線選擇所考慮的影響因素明顯不同于一般物流;其次,一般物流配送車輛的路徑優(yōu)化模型都是以成本最小化為單一目標,在重大突發(fā)事件發(fā)生的情況下,應(yīng)急物流配送的目標是以較快的速度安全地將有限的物資送達需求地,是多目標問題。

        1 模型的構(gòu)建

        1.1 模型的描述和符號說明

        設(shè)有m個應(yīng)急需求點集合,其在計劃期內(nèi)發(fā)生突發(fā)事故的概率為需求點j所要求的服務(wù)數(shù)量為Mj;n個備選的應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心集合,其建設(shè)容量為從應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i到需求點j的應(yīng)急時間為tij,由應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i到需求點j運送應(yīng)急資源的單位運輸費用為cij,應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i到需求點j應(yīng)急資源的運輸量為xij;需求點j一般要求的應(yīng)急服務(wù)必須在時間ETj內(nèi)到達;q為應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i所提供救援服務(wù)的需求點的數(shù)量;pjh為車輛在路徑j(luò),()h 上的安全通過概率。已知應(yīng)急服務(wù)中心i的開設(shè)費用為Si,災(zāi)害損失函數(shù)為dj(t),救援函數(shù)為時刻表示救援車輛到達需求點j的時間;為第c種物資每單位物資的重量;為第m種運輸方式下,v種類型運輸車輛的載重量;為第m種運輸方式下,直接相鄰的n1點,n2點關(guān)于v種類型運輸車輛的道路容量;為t時段在第m種運輸方式下,通過弧 (n1,n2)點n2接收到的c種物資的數(shù)量;為t時段在第m種運輸方式下,經(jīng)過弧 (n1,n2)到達點n2的v種類型運輸車輛的數(shù)量。

        1.2 建立多目標函數(shù)

        本文應(yīng)用免疫結(jié)合蟻群的混合算法對應(yīng)急物流的配送路徑進行安排。不僅從運輸時間方面,更融入了安全通過概率和運輸距離兩個目標,對應(yīng)急物流運輸路線優(yōu)化問題進行求解。

        假設(shè)決策變量為:bjh=1,應(yīng)急車輛經(jīng)過;否則為0,應(yīng)急車輛不經(jīng)過。

        (1) 時效性

        設(shè)Ti為所有應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i到其提供救援服務(wù)的所有需求點的運輸總時間,tjh為應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i的救援車輛在應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i所提供服務(wù)的需求點子類中的任意需求點j需求點h路徑(j,h )上的行駛時間 (1■j≠h■q )。目標是對于應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i,其到所提供服務(wù)的所有需求點的運輸時間為Ti,即,時效性的目標是讓Ti最小。則對于應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i,基于時效屬性的目標函數(shù)為:

        (2) 安全性

        pjh為車輛在路徑上的安全通過概率,車輛安全通過有q個需求點的整條路L的概率為:即,

        推動校企合作辦學(xué)是此次課程考核評價改革的亮點之一。在實踐環(huán)節(jié)的考核階段,根據(jù)訓(xùn)方案的確定、實驗操作和熟練程度等考核指標進行一一對照,嘗試將學(xué)生和企業(yè)一線員工納入考核評價團隊,提高評價的客觀性和公正性。

        1

        (3) 經(jīng)濟性

        設(shè)Di為所有應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i到其所提供服務(wù)的q個需求點運輸線路總距離,djh為車輛在任意路徑j(luò),()h 上的行駛距離。

        根據(jù)上述目標,可確定多目標函數(shù)如下:

        2 用免疫結(jié)合蟻群的混合算法求解

        第一步,輸入問題確認編碼并設(shè)置啟發(fā)信息[5]。

        假設(shè)需求點j到需求點h所要花費時間是tjh,需求點j與需求點h之間的距離為djh,車輛通過路徑j(luò),()h 的安全通過概率為lgpjh,則應(yīng)急服務(wù)設(shè)施中心i對螞蟻k的啟發(fā)信息設(shè)置如下式所示。

        第二步,采用評價指標計算親和力和排斥力。

        考慮應(yīng)急時間最早、通過路徑的危險程度最小及運輸距離最短三種優(yōu)化目標時,螞蟻k所取得的較優(yōu)解與理想解的偏差ukr。尋找抗體和抗原的匹配程度,計算方法如下式。

        tk為螞蟻k搜索到的最早應(yīng)急時間,t*為在只考慮應(yīng)急時間最早的情況下所取得的最早應(yīng)急時間;-lgPk為螞蟻k搜索到的通過路徑的最小危險程度,-lgP*為在只考慮危險程度最小的情況下取得的最小危險程度;dk為螞蟻k搜索到的最小運輸距離,d*為在只考慮運輸距離最短情況下取得的最小運輸距離。

        第三步,抗體選擇,按照 “優(yōu)勝略汰”的自然選擇機制,在新產(chǎn)生的若干抗體中,選擇與抗原匹配較好的抗體構(gòu)成新的集合,轉(zhuǎn)第二步。

        第四步,更新信息素。

        為更好地利用全局信息,同時避免算法陷入局部最優(yōu),本論文采用免疫算法,將各個物資供應(yīng)點的信息素限定在之間。

        上式中,Q為常量,表示信素強度,它在一定程度上影響算法的收斂速度,共有K只螞蟻,表示第k只螞蟻在本次搜索中所得到的最小偏差值。τi(t)為t時刻節(jié)點i的信息素,為第k只螞蟻在經(jīng)搜索所得到的節(jié)點集合,ρ為信息素揮發(fā)因子。

        應(yīng)急資源運輸路線安排方案調(diào)整考慮到災(zāi)害發(fā)生后各種隨機因素的影響,車輛在途中應(yīng)根據(jù)實時交通信息隨時調(diào)整原始行駛路線。構(gòu)造適當(dāng)?shù)拿庖咚阕觩i,處理獲得的當(dāng)前時段路段行程目標預(yù)測值,若計算得到的車輛最優(yōu)路徑比初始路線方案節(jié)省一定的程度 (如至少節(jié)省10%的行程目標值),那么新的行車路線可被接受,車輛按新路線行駛;否則,仍維持原路線不變。

        第五步,進行迭代循環(huán),知道滿足算法的停止條件為止。

        3 模型檢驗與分析

        設(shè) 9個應(yīng)急點為1,2,3,4,5,6,7,8,9。它們之間的距離表示如下:

        4 結(jié)束語

        本文綜合考慮了應(yīng)急救援物資調(diào)度在運輸時效性、經(jīng)濟性和安全可靠性等要求,而不是把應(yīng)急物資的調(diào)度的研究目的僅僅局限在運輸成本最小或是應(yīng)急時間最短;考慮多物資運輸,多類型車輛,和道路受損引起車輛運行時間的隨機性等因素;在求解模型時,運用人工免疫算法和蟻群算法的混合算法,快速求解實時應(yīng)急求援物資運輸問題,有效提高尋優(yōu)精度和響應(yīng)速度。并對其進行實證研究,通過不同算法的比較,驗證本文模型和算法的可行性和有效性,為應(yīng)急管理部門提供有效的輔助建議。

        [1] Jae Young choi.Stochastic Scheduling Problems for Minimizing Tardy Jobs with Application to Emergency Vehicle Dispatchingon Unreliable Road Network[D].Unpublished Doctors Thesis,University of New York,2003:61-68.

        [2] Gulay Barbarosoglu,Linet Ozdamar,Ahmet Cevik.An Interactive Approach for Hierarchical Analysis of Helicopter Logistics in Disaster Relief Operations[J].European Journal of Operational Research,2002,140(1):118-133.

        [3] 盧安文.緊急情況下的物流配送模型[J].西南石油學(xué)院學(xué)報,2003,25(1):80-83.

        [4] 陳雷雷,王海燕.大規(guī)模突發(fā)事件中基于滿意度的應(yīng)急物資優(yōu)化調(diào)度模型[J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2010(5):46-52.

        [5] 馬建華,房勇,袁杰.多車場多車型最快完成車輛路徑問題的變異蟻群算法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2011,31(8):1508-1516.

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