教育部人文社会科学研究基金(09YJA630102)
- 作品数：6 被引量：46H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程理学更多>>
- 基于变精度粗糙集的应急车辆调度模型
- 2012年
- 以大规模突发性事件的应急物资调度为背景,解决应急物资车辆配送中时间最短和配送车辆数最少问题。针对多出救点、多受灾点、单物资类型的应急调度问题,构建了应急时间最短、车辆数最少的多目标应急物资车辆调度模型。由于应急物资车辆调度过程中存在道路受阻等许多不确定因素,而采用变精度粗糙集理论引入了参数β,允许一定程度的错误分类率存在,提高不同精度下的不确定信息处理能力。设计的蚁群优化算法对该应急物资调度模型进行求解并与Dijkstra算法计算的结果进行了对比。实验结果验证所提出模型与设计的算法的有效性。
- 宋晓宇郑妍常春光
- 关键词：应急物资蚁群优化算法变精度粗糙集
- 基于变精度粗糙集的应急调度模型被引量：11
- 2011年
- 以应急调度为背景,为了提高不同精度下的不确定信息处理能力,研究了变精度应急调度问题.针对多物资、多出救点、多受灾点和时变供求约束等特点,构建了应急时间最短、成本最少的多目标应急调度模型.证明了应急响应总时间的取值范围,以此推导出模型中运输时间与运费的取值范围.在上述定理证明前提下,设计了粒子群优化算法对该模型进行求解,并将其最优目标函数值与随机模式下最优目标函数值进行对比,显现出本文所提模型与设计算法的有效性.
- 宋晓宇郑妍常春光
- 关键词：粒子群优化算法变精度粗糙集
- 面向应急物资调度的一种灰色规划模型被引量：11
- 2010年
- 为了科学合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置突发应急事件需求的同时,所耗物资降到最低限度,并且从总体上最大限度地降低处置突发应急事件物资运输调度的费用。在现有研究成果的基础上引入了灰色理论的知识,建立了应急开始时间最短、出救点个数最少以及需求约束偏爱度最大的多目标灰色规划模型,并通过算例用遗传算法实现该问题的求解,通过测试优选了种群数目、交叉率和变异率三种控制参数值以提高算法性能。实验所得的数据值越大,说明调度方案越好。实验结果表明,同限期最大量算法相比,在所有物资供应点提供的物资总量一定的情况下,应急地点所需的物资数量较少时,遗传算法针对该模型的求解体现更强的优化能力,其所得适应值更高,遗传算法对于求解应急物资调度灰色规划问题的适应性较强。
- 宋晓宇刘春会常春光
- 关键词：应急物流物资调度白化权函数遗传算法多目标模型
- 基于Vague集BP网的应急救援物资需求模式识别
- 2013年
- 为了解决应急救援物资需求模式识别中的不确定信息、特别是未知度信息的处理问题,将Vague集引入经典的BP网。研究Vague集信息转化为Fuzzy集信息的方法,给出Vague值转化为Fuzzy值遵循的一系列准则。据此,提出确定隶属度函数的方法;设计四层多输出的基于Vague集BP(VBP)网的拓扑结构;给出VBP网的具体实现步骤。实验表明,与经典BP网、基于经典模糊化公式的VBP网相比,采用所提出的VBP网,具有较高的测试精度。
- 常春光贾兆楠刘亚臣孔凡文
- 关键词：VAGUE集BP网模式识别
- 基于改进GM(1,1)模型的应急物资需求量预测被引量：22
- 2010年
- 目的应急物资需求量的预测是应急物资配送的前提条件,为了提供受灾区比较可靠准确的应急物资需求量的实时信息,便于决策者进行科学合理的应急物资调度.方法根据GM(1,1)的指数特性,通过对原始数据序列进行变换使其服从指数规律的方法改进模型,克服了传统GM(1,1)模型指数规律的不足,用改进模型对应急物资需求量进行了预测.为验证改进后的GM(1,1)模型的有效性,将其预测结果与传统GM(1,1)模型和同类研究文献中方法的预测结果进行相比分析.结果实验结果表明:改进GM(1,1)模型预测的平均相对误差小于2.9%,预测精度有明显提高.结论根据该模型预测的未来几个周期内应急物资的需求量的信息可以作为决策者进行应急物资调度的依据.
- 宋晓宇刘春会常春光
- 关键词：GM(1,1)最小二乘法
- 资源受限下的连续性消耗应急调度模型被引量：2
- 2013年
- 目的解决资源受限下的物资连续性消耗的应急调度物资和时间的优化问题.方法在各出救点出救时间不确定条件下,建立了以施救成本和因施救不及时导致的损失费用最小化为目标的应急调度优化模型;考虑了出救点的物资量限制和时间限制等约束条件,采用粒子群算法对模型进行优化求解,对设计算例进行仿真实验.结果求解出出救点的最优运输量和最优运输时间,实现了在规定应急时间内总成本最小的效果,验证了模型的合理性及算法的有效性.结论模型适合解决在资源受限下的满足应急总成本最小的物资优化和出救时间优化的调度问题.
- 宋晓宇孟令超常春光
- 关键词：资源受限
