基于克隆免疫算法的应急物流车辆路径模型的研究
Study on Emergency Logistics Vehicle Routing Mode Based on the Clonal Immune Algorithm
近年来国内外不断的遭受到突发事件的侵袭,当突发事件发生时,如何在最短的时间内,制定应急物资和人员的配送方案,将灾区人民的生命财产和突发事件造成的破坏降到最低,是应急系统管理人员的核心问题.本文以辽宁省自然基金课题"基于轴幅式网络的应急物流调度模型与算法研究"为依托,以某地区应急物流中心的一次具体操作为实际研究背景,对通过陆路装载车辆进行运输的应急物流车辆路径的多目标优化模型及求解进行了深入的研究,研究具有一定的理论意义和应用价值.首先,在对应急物流车辆路径问题的国内外研究现状进行综述的基础上,总结了应急物流的五大特点,介绍了多目标问题的模型、算法及其算法设计的目标等,为新模型的建立及求解提供了基础资料.其次,我们以系统总时间最短和系统总费用最小为目标,注重应急物流的时间效应建立模型.针对多目标优化存在一系列无法比较Pareto-最优解等问题,我们给出了基于免疫克隆算法解决应急物流系统车辆路径问题的免疫克隆多目标优化模型;进一步考虑到上述模型的约束条件过多以及在克隆操作中抗体多样性方面的不足,为提高全局中寻找较优解的收敛速度,给出了改进的免疫克隆多目标无约束优化模型.最后,通过实例仿真分别验证了上述两个模型的可行性和有效性.通过对两种模型的比较分析,表明了改进的免疫克隆多目标优化模型在收敛速度和运行时间上都优于前模型,为处理复杂的问题提供了新的方法.
- 作者：
- 储昭琳
- 学位授予单位：
- 辽宁科技大学
- 专业名称：
- 运筹学与控制论
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2012年
- 导师姓名：
- 刘洪
- 中图分类号：
- F252；U116.2
- 关键词：
- 应急物流；车辆路径问题；免疫克隆多目标优化算法
- Emergency Logistics；Vehicle Routing Problem (VRP)；Immune Clonal Multi-objective Optimization Algorithm (ICMOA)
- 基金项目：
- 辽宁省自然基金