广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 38 ›› Issue (6): 1-13.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2020.06.001

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基于融合免疫优化和遗传算法的多应急物资中心选址与调度

许伦辉*, 曹宇超, 林培群   

  1. 华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640
  • 收稿日期:2020-03-02 发布日期:2020-11-30
  • 通讯作者: 许伦辉(1965—), 男, 江西南康人, 华南理工大学教授, 博士。E-mail: lhxu@scut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61572233)

Location and Dispatching of Multiple Emergency Materials Center Based on Fusion Immune Optimization and Genetic Algorithm

XU Lunhui*, CAO Yuchao, LIN Peiqun   

  1. School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China
  • Received:2020-03-02 Published:2020-11-30

摘要: 面对突发灾害事件时的物资调配是运输调度系统中的一个重要部分,为了更好地解决受灾点的救援问题,本文将免疫优化算法用于物流配送中心选址问题中,建立了应急物资中心选址-调度配送一体化的解决方案。在考虑该问题的约束条件和优化目标的基础上,建立了物流配送中心选址问题和多目标物资调度问题的数学模型,并综合考虑了运输过程中的距离和运输成本,建立了基于综合代价的成本评估模式,采用免疫优化算法获得最优的应急物资中心选址方案。根据选址结果和运输综合代价值,基于遗传算法结合多目标-多目标的调度问题改进了编码方式,采用多层编码的遗传算法制定了全局最优的物资中心-需求点的物资调度配送方案。结合湖北省新型冠状病毒的疫情,基于2种方法融合实现了一套合理且高效的应急物资中心选址-调度方案,论证了方法的合理性和高效性。本文结果对灾害场景下的应急物资处置具有指导意义。

关键词: 突发灾害应急物资, 中心选址, 调度配送, 免疫优化算法, 多层编码遗传算法

Abstract: Material allocation in the face of sudden disasters is an important part of the transportation dispatching system. In order to better solve the rescue problem at the disaster site, an integrated solution for emergency material center location-dispatching and distribution is established. In this paper, the immune optimization algorithm is used in the logistics distribution center location problem. Considering the constraints and optimization objectives of this problem, mathematical models of logistics distribution center location and multi-objective material scheduling problems are established. Comprehensively considering the distance cost and transportation cost in the transportation process, a cost assessment model is established, and an immune optimization algorithm is used to obtain the optimal location plan for emergency materials centers. According to the location results and the total value of transportation, the coding method is improved based on genetic algorithms combined with multi-objective-multi-objective scheduling problems, and a multi-layered genetic algorithm is used to develop a globally optimal material center-demand point material scheduling and distribution plan. Combined with the epidemic situation of new coronavirus in Hubei Province, based on the fusion of the two methods, a set of reasonable and efficient emergency material center location-scheduling scheme are realized, which demonstrate the rationality and efficiency of the method. This result may have significant effects on emergency materials disposal in disaster scenarios.

Key words: disaster environment emergency, center location, dispatch and distribution, immune optimization algorithm, multi-layer coding genetic algorithm

中图分类号: 

  • U116.2
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