基于遗传算法的应急物资供应点定位―分配问题研究综述
应急救援物资配送模型及算法研究
应急救援物资配送模型及算法研究随着自然灾害和突发事件的频繁发生，应急救援工作变得越来越重要。
而在应急救援工作中，物资配送是至关重要的环节之一。
如何高效地分配救援物资，缩短救援时间，对于救援工作的成功至关重要。
因此，本文将介绍应急救援物资配送模型及算法研究。
一、应急救援物资配送模型应急救援物资配送模型主要包括物资需求预测、物资配送路径规划和物资配送车辆调度三个环节。
1.物资需求预测物资需求预测是物资配送的第一步，也是最为重要的一步。
准确地预测物资需求量，可以避免过度配送和物资短缺的问题。
物资需求预测需要考虑多种因素，如灾害类型、地域、人口密度、历史数据等。
2.物资配送路径规划物资配送路径规划是指在已确定的需求量基础上，规划最佳的配送路径，以缩短配送时间。
物资配送路径规划需要考虑多种因素，如道路状况、交通流量、配送车辆数量、配送站点等。
3.物资配送车辆调度物资配送车辆调度是指在已确定的配送路径和需求量基础上，根据实际情况调度配送车辆，以达到最优配送效果。
物资配送车辆调度需要考虑多种因素，如车辆数量、车速、配送站点之间的距离等。
二、应急救援物资配送算法在应急救援物资配送中，有多种算法可供选择，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
本文将重点介绍遗传算法和蚁群算法。
1.遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法。
在物资配送中，遗传算法可以用来求解最优的物资配送路径和车辆调度方案。
具体实现过程为，将每个个体（即一条配送路径）表示为染色体，通过交叉、变异等操作，产生新的个体。
然后通过适应度函数评估每个个体的适应度，选择适应度高的个体进行繁殖。
经过多次迭代，可得到最优解。
2.蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为进行搜索的算法。
在物资配送中，蚁群算法可以用来求解最优的物资配送路径。
具体实现过程为，将每个蚂蚁看作一个潜在的解决方案，蚂蚁在解决问题的过程中释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来选择路径。
应急物资调运问题研究
应急物资调运问题研究
近年来,世界经济飞速发展,科学技术不断创新,人们生活水平不断提高。
局部性、地区性甚至更大规模的突发事件却时有发生,给人们生产、生活带来巨大的灾难。
积极应对突发事件,开展应急救援是世界各国都要面对的难题。
应急物资是救援工作的重要保障,应急物资调运工作事关救援成败。
所以,应急物资调运的研究具有重要的现实意义。
本文在国内外研究的基础上,运用运筹学的方法,结合救援工作特点,研究应急物资调运问题,主要工作如下：从应急救援现状出发,分析了应急物资调运问题研究的意义。
介绍了应急管理体系和应急物流系统的特征、组成机构及运作流程等基础理论。
将应急物资调运问题分为两类：一次性消耗应急物资调运和连续消耗应急物资调运。
两类问题均以应急救援开始时间最早为目标建立优化模型。
在此前提下,从应急系统的稳定性和救援成本考虑,进一步优化参与救援的供应点数量。
根据多受灾点应急物资不足的实际问题,建立以应急物资救助效益最大的优化模型,利用LINGO软件求解,通过与已有的文献进行比较,验证了模型的有效性。
根据连续消耗应急物资调运的特点,分析了建立应急物资中转点的必要性,提出了应急物资调运中转点选取模型,分别设计启发式算法和遗传算法求解该模型,并通过算例进行比较分析。
通过研究认为：制定科学合理的应急物资调运方案是救援工作的重要决策之一,优化应急物资调运的方法和结论,可为决策者提供重要的决策依据。
基于遗传算法的城市应急车辆调度优化
基于遗传算法的城市应急车辆调度优化城市应急车辆调度优化是城市应急管理中的一个关键问题，合理有效地调度应急车辆可以最大程度地提升应急救援效率，减少损失。
然而，由于城市道路网络复杂、交通拥堵等因素的影响，如何合理安排应急车辆的调度仍然是一个具有挑战性的问题。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的算法，它在组合优化问题中表现出色，被广泛应用于调度优化问题的求解。
本文将使用遗传算法对城市应急车辆调度进行优化，提出一种基于遗传算法的城市应急车辆调度优化方法。
1.问题描述在城市应急管理中，通常需要根据具体情况调度应急车辆到达事故现场或者疏散受灾群众。
应急车辆的调度问题可以描述为：给定城市中若干个事故点或者救援点，每个点需要一辆或多辆应急车辆前往，如何合理安排应急车辆的调度路线，使得所有点都得到响应，并且在最短的时间内到达。
2.遗传算法遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程中的基因遗传机制进行求解的优化算法，其主要步骤如下：(1)初始化种群：随机生成一定规模的初始种群，每个个体表示一种应急车辆调度方案。
(2)选择：通过适应度函数评价每个个体的适应度，然后根据适应度大小选取部分个体作为父代。
(3)交叉：对选出的父代进行交叉操作，生成新的个体。
(4)变异：对新生成的个体进行变异操作，引入新的变异特性。
(5)环境选择：将交叉变异后的个体与原种群进行竞争，选取适应度较高的个体进入下一代种群。
(6)重复进行选择、交叉、变异和环境选择操作，直到达到停止条件。
(1)表示个体：将城市中每个点表示为一个城市，将应急车辆之间的路径表示为城市之间的距离，将一个应急车辆的调度路线表示为一个城市序列，从而将整个调度问题转化为TSP问题。
(2)适应度函数：设计适应度函数来评价每个个体的调度方案，一般可以考虑调度完成时间和调度路线的长度。
完成时间越短、路线越短的个体适应度越高。
(3)初始化种群：随机生成一定规模的初始种群，每个个体表示一个城市序列。
基于遗传算法的多目标定位与调度技术研究
基于遗传算法的多目标定位与调度技术研究在现代物流管理中，多目标定位与调度是一个重要的问题，它通过合理的调度和分配资源，使得各项任务得到高效完成。
为了解决这个问题，近年来许多学者开始研究使用遗传算法进行多目标定位与调度。
遗传算法是一种经典的优化算法，通过模拟自然界中的进化机制，寻找最优解。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于群体的优化算法，其核心原理是模拟生物进化过程，通过不断的交叉、变异、选择等操作，不断地演化出更加优秀的解。
具体的步骤如下：首先，将待求解问题表示成一个染色体（Chromosome），也就是一个由基因（Gene）组成的串。
每一个基因代表问题的一个变量，而每一个染色体代表了一种解。
然后，随机生成一定数量的初始群体（Population）作为种群，每个个体就是一个染色体。
在群体中，通过选择更加优秀的染色体来遗传下一代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
接着，进行进化操作，包括交叉（Crossover）、变异（Mutation）等。
交叉操作将两个染色体的部分基因进行互换，生成两个新的染色体；变异则是对某个染色体的一个或多个基因进行随机变动。
这些操作对于整个群体的多样性和精度都有很大的影响。
最后，评估群体中每个个体的适应度（Fitness），也就是每个染色体的解的质量。
适应度高的解会有更大的概率被选中留下，作为下一代的种子。
不断地循环以上步骤，直到找到满意的解或达到预设的停止条件。
二、基于遗传算法的多目标定位与调度在多目标定位与调度中，遗传算法被广泛应用于解决以下问题：1. 路径优化问题在物流管理中，需要将各种货物从生产厂家送到终端用户手中，其中涉及到许多的路径选择问题。
传统的方法是使用Dijkstra算法等最短路算法，但这些算法只能针对单目标问题处理，而无法处理多目标问题。
因此，基于遗传算法的多目标路径规划算法开始被引入。
2. 我们维护的全部商品和他们在仓库的位置另一个问题是仓库的商品如何存储、如何分配出货任务。
灾害应急物流中基于需求分析的应急物资分配问题研究
灾害应急物流中基于需求分析的应急物资分配问题研究一、本文概述随着全球气候变化和经济社会的发展，各类灾害事件的频率和影响力都在不断上升，灾害应急物流成为了保障灾区人民生命财产安全的重要环节。
应急物资分配作为灾害应急物流中的核心问题，对于提高救援效率、减少灾害损失具有至关重要的意义。
本文旨在深入探讨灾害应急物流中基于需求分析的应急物资分配问题，通过理论分析和实证研究，为灾害应急物资分配提供更为科学、合理的决策支持。
本文将首先对应急物资分配问题的背景和重要性进行阐述，明确研究的目的和意义。
接着，通过梳理国内外相关文献，分析当前应急物资分配问题的研究现状和不足，为本文的研究提供理论支撑。
在此基础上，本文将构建基于需求分析的应急物资分配模型，通过引入需求分析的理论和方法，对应急物资需求进行量化分析，以实现物资分配的科学决策。
本文还将对模型的可行性和有效性进行实证验证，以证明其在灾害应急物资分配中的实际应用价值。
本文的研究不仅对于提高灾害应急物资分配效率、减少灾害损失具有重要的现实意义，同时也对于推动应急物流领域的理论研究和实践应用具有积极的推动作用。
希望通过本文的研究，能够为灾害应急物资分配提供更加科学、合理的决策支持，为保障灾区人民生命财产安全贡献一份力量。
二、文献综述灾害应急物流作为应对自然灾害和其他紧急事件的重要手段，近年来受到了广泛的关注和研究。
在灾害发生后，如何快速、有效地分配应急物资，以满足受灾地区的需求，是灾害应急物流中的核心问题之一。
本文将从需求分析的角度出发，对灾害应急物资分配问题进行研究，旨在提出更加科学、合理的物资分配方案，提高灾害应急物流的效率和质量。
在国内外的研究中，关于灾害应急物资分配问题的研究已经取得了一定的成果。
一方面，学者们通过对灾害发生后的实际需求进行深入分析，提出了基于需求预测的物资分配模型，如基于灰色预测、神经网络预测等方法的模型，以实现对未来物资需求的准确预测和快速响应。
国内应急物流现状研究——一篇文献综述
中国储运网H t t p ://w w w .c h i n a c h u y u n .c o m共同体，已完成数百名学生培训。
为了进一步推进淮安“强兵兴业”工程，淮安市高级技术职业学校开展了淮安市物流快递后备管理人才培训班“强兵兴业”项目，通过理论知识学习和岗前实际操作培训，实践了学校理论学习与企业顶岗实践相结合的培养模式，较好地完成了培训任务。
（2）以实训基地为载体，组建结构化教学团队。
基于师资团队成员在教育教学改革、产学研结合能力等方面处于不同层次，校企深度合作组建结构化异质化教学创新团队，最大限度地发挥各层级教师在课程建设、专业建设、团队建设中的作用。
专业教师通过实训基地开展理实一体化教学，校企合作开发课程，鼓励所有青年教师参加相关教学改革课题研究、教学竞赛、技能竞赛、企业锻炼等活动，搭建教师培养体系和成长通道，实现团队内部的逐阶晋级，助力教师实现企业维度的跨界成长。
（3）以实训基地为载体，提升人才培养质量。
依托物流实训基地的“课堂—实训—企业”的体验式教学模式突出对学生职业素养和技能的培养，以职业活动为依据，以职业能力为核心的教学设计，将职业精神融入职业技能培养中，在实训基地中感受企业运作过程，让学生明确物流企业制度和职责，在有限的时间内让学生获得更多实施性经验，提高教学效率。
结合技能大赛竞赛系统进行教学，将所学的知识与技能直接运用于技能大赛中，成功实现了实训基地教学的成果转化。
（作者单位：淮安市高级职业技术学校）基金项目：课题：江苏省职教学会2021-2022年度职业教育研究课题1+X证书制度下物流管理专业实训基地建设研究，编号：X H Y -B L X 2021255引用出处[1]黄关山.“1+X ”证书制度背景下高职产教融合实训基地建设实践[J ].职教论坛,2021(09):5-8.[2]唐以志.1+X证书制度：新时代职业教育制度设计的创新[J ].中国职业技术教育,2019(12):5-11[3]毛少华.职业院校实施“1+X ”证书制度的现实困境与应对策略[J ].当代职业教育:2020(1):55-61[4]南海任茹丽.论1+X证书制度下职业院校实训基地建设的适应问题[J ].岳阳职业技术学院学报,2021(11):51-52.[5]程舒通.1+X证书制度工作的理念、思路、难点及对策[J ].教育与职业,2019(11):25-30.[6]李学礼.1+X证书制度试点方案的探索与实践[J ].工业和信息化教育,2019(12):1-5.应急物流是应对重大突发事件的一项特殊物流活动，在我国虽然起步较晚，但是发展迅速，国内学者对于应急物流的研究也日益增多。
基于智能算法的应急物资调配优化研究
基于智能算法的应急物资调配优化研究在面对突发事件时，物资调配是应对紧急情况的重要环节。
如何在有限的资源下，实现最优的物资调配，是一个亟待解决的问题。
随着智能算法的发展，应急物资调配优化也开始向智能化方向发展，本文将对基于智能算法的应急物资调配优化进行研究和探讨。
一、智能算法概述智能算法是近年来兴起的一种人工智能技术，通过模拟自然界中智能生物的行为和思维方式，来解决实际问题。
目前常见的智能算法包括遗传算法、神经网络、模拟退火等。
智能算法具有较强的自适应性、泛化能力和搜索能力，在很多领域都得到了广泛应用。
二、应急物资调配问题分析应急物资调配是应对重大自然灾害、突发事件等紧急情况的关键环节，其成功与否直接关系到人们生命财产的安全。
对于重大自然灾害等紧急情况，应急物资调配往往要在受灾地区紧急建立临时物资供应体系，以满足人们基本的口粮、饮用水、食品、药品等基本需求。
由于紧急情况下有限的物资资源需要覆盖广泛的地区和人群，因此，应急物资调配问题具有以下特点：（1）随机性。
突发事件具有不可预测性和不确定性，导致应急物资调配问题在决策变量、目标函数、约束条件等方面存在较大的随机性。
（2）复杂性。
应急物资调配问题的决策变量众多，如调配方案、调配物资种类、调配物资数量、调配时间等，且相互影响、复杂多变。
（3）效率性。
应急物资调配时间是有限的，调配方案需要在最短的时间内实现，保证应急物资的及时供应和使用效果。
三、基于智能算法的应急物资调配方法为了解决应急物资调配问题的复杂性和随机性，在智能算法的基础上，可以采用遗传算法、神经网络等智能算法来实现应急物资调配优化。
具体方法如下：（1）遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化方法，可用于求解复杂的组合优化问题。
在应急物资调配优化中，遗传算法主要分为三个步骤，分别是个体编码、种群初始化和进化操作。
通过简单的遗传操作，如选择、交叉和变异等操作，不断优化种群中的个体，最终得到最优的物资调配方案。
一种基于遗传算法的应急设施点选址方法
的实体 。染色 体作为遗传物质 的主要载体 ，即多个基 因的集合 ，其 内部表现（ 即基因型） 种基因组合 址方 法
黄 轩
（ 漳州 职业技术 学院 经济管理 系，福建 漳州 ３ ３ ０ ） ６０ ０ 摘 要 ：应 急管理 中都 需考虑应急 系统优化选 址 问题 。本 文结合绝对 中心 点模型 ，同时考虑 了应急 系统的时 间紧迫性和应 急系统 的运行有效性，确 立 了一种 以遗传 算法优化选址 的模 型，并详细说 明了遗传操作方 法 的设 计，实例证 明了遗传算法在 应急系统优化选 址处理过 程中 的有 效性与通 用性 。 关键词 ：遗传 算法 ；选址 ；最短路 径 ；绝对 中心 点 中图分类 号：Ｔ ０ ． Ｐ３ １ ６ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号：１ ７ ．４ ７ （０ ７ ２０ ０ ．３ ６ ３１ １ ２ ０ ）０ ．０ １０
（． １１ ）
令 ｄｖ， ）ｂ， ｖ ｘ ｘ ，则 ｄｖ， ＝ ｊ ， （ Ｖ ＝ｊ （ｐ ） ｐｑ ｄ ，＝ （ｑ ）ｂ Ｘ代入 （． ｘ － １ ）式得 ： １
ｄｙｘ＝ ｎｄｖ，ｉＩ，（ｑ ０ ｈ・ｌ （ｌ） ｍｉ｛（ｐ ）Ｘｄｖ， ＋ ｊ ， Ｖ－ － ｖ Ｘ （． １） ２
对 于一无 向弧（ｐ ｑ，逐 条求 ｝ 它与各 个顶点 ｖ（ ｌ ，． ） Ｖ， ） Ｖ Ｊ Ｉ ｉ＝ ， ． ， 的距 离 ｄｖｘ， ｉ ２ ．ｎ （ｉ ） ， 将其 中的最大值 作为 ｍａ ｄｖ， 。 ｘｌ （ｉ） ｘ
在 网络 图 Ｇ 中，对 于弧 ｅ上的点 ｘ 如果满足 ：ｍｉ ｅｍａ ｄｖ， ＝ｍａ ｊ ｊ ｎ Ｅｊ ｘｌ （ｉ） ｘ ｘｌ 部 中心 点，ｒｘ 为弧 ｅ上 的局 部半径 。 （ｊ ） ｊ 在 网络 图 Ｇ中 的点 ｘｌ Ｉ 如果满足 ：ｍｉ Ｇｍａ ｄｖｘ＝ｍａ ｎ （ｉ０ ，则称 ０ ｎ ｅ ｘｌ ｘ （ｉ ） ， ｘｌ（ ｄｖ， ） ｉ ｘ 为网络 Ｇ 的绝对中心点 ，ｒｘ） （Ｉ １ 为 ｄｖｘ） （ｌｊ则称 ｘ为 网络 Ｇ上弧 ｅ的局 ， ， ｊ ｊ
基于遗传算法的供应链优化及调度研究
基于遗传算法的供应链优化及调度研究供应链是现代企业管理中非常重要的一环。
而优化和调度是供应链管理中的核心问题之一。
在供应链的优化和调度中，遗传算法被广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将围绕基于遗传算法的供应链优化及调度展开研究。
首先，我们来了解一下供应链优化的概念。
供应链优化是指通过合理地组织和管理供应链中的各个环节，使得供应链的整体效益最大化。
供应链包括了采购、生产、仓储、物流等多个环节，各环节之间存在着复杂的关系。
通过优化供应链，可以降低成本、提高效率、增加灵活性，从而提升企业的竞争力。
遗传算法是一种模拟大自然进化过程的搜索算法，其基本思想是通过模拟遗传、变异、选择的过程，形成一种适应环境的优越基因。
在供应链优化中，遗传算法可以通过不断演化和优化，找到最优的供应链策略。
首先，考虑到供应链中的多个环节与决策变量之间的关系，我们可以将供应链问题转化为一个优化问题。
在优化问题中，我们可以通过定义适应度函数来衡量每个解的优劣程度。
适应度函数可以根据不同的问题设定，包括成本、交货时间、库存等指标。
遗传算法可以通过不断迭代、演化，找到适应度最高的解，即最优解。
其次，遗传算法采用了基因编码、选择、交叉和变异等操作。
在供应链优化中，基因编码可以将每个环节的决策变量转化为一种适合遗传算法处理的形式，例如二进制编码、实数编码等。
选择操作通过对适应度较高的解进行保留和复制，使得这些优良特征得以保留和传递。
交叉和变异操作则可以引入新的解，增加问题的搜索空间，避免局部最优解。
最后，基于遗传算法的供应链优化与调度研究中，有很多具体的应用。
例如，可以将供应链设计、网络布局、库存控制、交货时间安排等问题转化为遗传算法的优化问题。
同时，还可以考虑供应链中的不确定因素，如需求波动、供应不稳定等，并根据实际情况对遗传算法进行改进，提高解的质量和稳定性。
在实际应用中，基于遗传算法的供应链优化及调度可以帮助企业实现生产调度的灵活性、库存管理的准确性、交货时间的稳定性等目标。
应急物资储备库选址问题研究述评
应急物资储备库选址问题研究述评●方美琴，吕涛（中国矿业大学管理学院，江苏徐州221116）［关键词］应急物资储备库；选址；单目标优化问题；多目标优化问题；述评［摘要］国内外对于应急物资储备库选址问题的研究，主要借助于普通物流选址的基本思想，可以归纳为单目标优化问题和多目标优化问题研究两个方面。
总体来看，对于应急物资储备库选址问题的研究尚处于起步阶段，且学者们多侧重于理论方法上的探讨，较少联系国家、地区实际情况，此外还缺乏煤炭、石油等战略物资的应急储备选址研究。
今后的研究可从这几个层面深入展开。
［文献标识码］A［文章编号］1009-0061（2011）08-0066-04目前研究选址问题的文献非常多，并且形成了非常成熟的理论体系与模型，但应急物资储备库由于其独特性使其比普通的选址问题考虑因素更多，所以关于应急物资储备库选址问题的研究相对较少，主要借助于普通选址的基本思想有针对性地对其进行研究。
从总体上看，可以把这些文献分成两大类：第一类是单独考虑调配距离、调配成本、调配时间等因素的单目标优化问题；第二类是结合考虑各种因素的多目标优化问题。
一、单一目标优化的选址问题研究当自然灾害等重大突发事件发生时，就会启用应急物资储备库。
而应急物资储备库选址应考虑距离限制、时间限制、成本费用、覆盖范围等因素，这里列举并分析仅满足单一目标的应急物资储备库选址文献。
1、需求点至应急物资储备库加权距离最小即反应时间最短。
戴更新等（2000）［1］研究了在满足应急物资连续消耗基础上的多物资调度，建立了以应急反应时间最短为目标函数的物资调度模型。
陆梦（2008）［2］在最短路径分析基础上,考虑在限制约束条件下建立了海上溢油应急服务设施点，使服务设施能在最短时间内到达应急地点。
以上都是属于经典的线性规划问题，将资源约束等看作常数，但是现实当中资源约束可能是不确定的或模糊的，因此在近年来的研究中开始引入不确定性的概念。
郭子雪，齐美然等（2009）［3］研究了物资储备库到应急物资需求点的距离为梯形模糊数时的应急物资储备库选址问题，并且构建了总加权距离最小的应急物资储备库选址模型。
应急物资储备点选址问题及模型研究
上述 的模型从不 同的角度来提炼应 急物资储备点选址 的特殊约束 条件 ，通过 不 同的标准 ， 对 处理结 果进行 迭代分 析来对覆 盖结合 问 题 进行 特 定 的计 算求 解 。
三 、 模 型 建 立 与 算 法 设 计
（ 一 ）模型分 析 。对 于应 急 物资储 备点 选址 模型 的构建 ，我 们 首先需要确定各个需求点与应急物资储备点之间的需求关系，然后我们 面临的一个问题是关 于运输时间的限制 ， 这也可以转化为关于应急物资 储备点对于服务范围的限制 ，即在确保需求点全部在应急物资储备点 的 覆盖范 围之内 ， 建设最少的应急物资储备点 ，已达到最佳 的使用效果 。 以及需求 点是 否在应 急物资储备 点的覆盖范围之内 ，这也使得 我 们需要 求出各个城市之间 的距离 ，并确定相应 的距离约束条件 。距离 我们需 要从 两方面进行考虑 ，一方面是以两点之间 的坐标为基准 ， 从 而得 出相应 的直线距离 ，但他有一定的局限性 ，即该应急物资的输送 方式默认为空运， 另一方面是统计出两点之 间的实际使用道路长度 ， 同 时也存 在一 定局限性 ，就是在关于道路 的破坏而使得配送活动不 能按 正常 的计 划 进行 ，从 而错 过最 佳 的救 助 时机 。 （ 二 ）选址 的流程 。对上述模 型选址 的进行 求解 ，自然灾害应 急 物资储备点 的选 址过程 主要 由以下几个 步骤构成 ： （１）划定 一 定 的范 围 区域作 为研 究 区域 ，确定 在 该 区域 内 的 需求县市 ｉ ，同时根据受灾 后对于应急 物资需求 的急迫 性来确定一个 应急物资 储备点 的 区域服 务范 围 ｄ 。（ ２） 根据 划分 的区域 收集各个 相关 县市 ｉ 的基本数 据 ，其 中包括 人 口、Ｇ Ｄ Ｐ 、医生 人 口 比以及 各 个县市之 间的距离 Ｄ，同时需要采集 与 ｉ 相 关的 自然灾 害状况 。（ ３ ） 由于 自然 灾害 状况 是一 个较 为笼 统 的概念 ，我们 需要 对 其量 化 。 但在此 步骤 中 ，由于我 国并没有 一套关 于灾 害的完整 的指标体 系 ，对于 自然灾 害的指标 统计并 不能像统 计人 口数 量 、Ｇ ＤＰ 、医生 人 口 比一 样轻 易得 到 ，正 所谓 “ 没有 规 矩不能 成方 圆 ” ，由于各个 地区的受灾指标是 由各个地 区的各个部 门通 过各 自的的标 准来进行划 分 ，而且 由于统 计方法 和统计 程序上 的差异 ，也使得 对于最 终的数 据处 理 良莠 不 齐 。 因此需 要对数 据进行做 统一 的处理 ，由于 自然 灾 害造 成的损 失 不仅 与 自然变 异 的强 度有关 ，而且 极大地 依赖与 当时社会 的经济 发 展水平 、人 口密度和 活动范 围等社会 环境 条件 。因此 根据现 有 的一 些标 准 ，如暴雨 、特 大暴雨 等 的划分 ，为其赋值 ，并同受 灾人 口、 死亡人 口等方 面数据 材料 ，进行一 定的评 级。按照 自然类别 进行一 定 的划分 。最 终 得 出＿ 二 个 自定 义的 受灾 评估 等 级 。 （ ４） 根据 区域 ｉ 的基 本指 标 以及受 灾指 标 ，得 出效 应指 数 ｃ ｉ （ ５）由于 服务覆盖 范 围 ｄ的约束 ，通过 与各个县 市之 间距离 的 比较 ，将所得数 据通 过 Ｅ Ｘ Ｃ Ｅ Ｌ 进行 Ｏ一 １ 规划 ，求得矩 阵 Ａ，并在 此基 础之 上 ，建立模 型 之冠 的数 据表格 （ ６）进 行 规 划 求 解 ，得 出方 案 关于 求解一 个集合 覆盖模 型的应 急物资储 备点 的选 址 ， 启 发式 算法 和精 确算 法是 它 的两种 重要 算法 。其 中包含 有采 用线 性规 划 、 ０ —１ 整数 规划 、动态规 划的规 划求解 ，以及采 用一类 智能算 法 ，如
遗传算法在应急资源调度中的应用探索
遗传算法在应急资源调度中的应用探索随着社会的发展和进步，自然灾害和突发事件的频率和规模也在不断增加。
在这些紧急情况下，有效的资源调度和管理变得至关重要。
遗传算法作为一种优化方法，被广泛应用于应急资源调度中，以提高效率和减少损失。
本文将探讨遗传算法在应急资源调度中的应用。
首先，我们需要了解遗传算法的基本原理。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
它模拟了自然界中的进化过程，通过不断迭代和优胜劣汰的方式，找到最优解。
遗传算法通过对候选解的编码、交叉、变异等操作，生成新的解，并通过适应度函数评估解的质量，从而不断优化。
在应急资源调度中，遗传算法可以应用于多个方面。
首先是资源分配问题。
在灾害发生后，需要将有限的资源合理分配到各个受灾地区，以尽可能地满足需求。
遗传算法可以通过对资源的编码和交叉变异操作，生成多个分配方案，并通过适应度函数评估每个方案的优劣，最终找到最佳的分配方案。
其次是任务调度问题。
在应急情况下，各种任务需要同时进行，如救援、医疗、物资运输等。
这些任务之间存在着复杂的依赖关系和约束条件。
遗传算法可以通过对任务的编码和交叉变异操作，生成不同的调度方案，并通过适应度函数评估每个方案的效果，最终找到最优的任务调度方案。
此外，遗传算法还可以应用于资源调度的动态优化问题。
在灾害发生后，情况可能会不断变化，资源的需求和供给也会发生变化。
遗传算法可以通过不断迭代和优化，根据实时数据和情况变化，调整资源的分配和调度方案，以适应不断变化的需求。
然而，遗传算法在应急资源调度中也存在一些挑战和限制。
首先是问题的复杂性。
应急资源调度问题通常涉及多个约束条件和目标函数，解空间非常大。
这就需要设计合适的编码方式和适应度函数，以保证算法的有效性和可靠性。
其次是计算资源的限制。
遗传算法需要大量的计算和迭代，对计算资源的要求较高。
因此，在实际应用中需要考虑计算资源的限制，以保证算法的可行性。
综上所述，遗传算法在应急资源调度中具有广泛的应用前景。
基于遗传算法的武警应急处突兵力分配策略
基于遗传算法的武警应急处突兵力分配策略引言随着社会发展和安全形势的变化，突发事件的频率和复杂性不断增加，对武警应急处突兵力的需求也日益迫切。
为了有效应对各类突发事件，提高应急处突任务的执行效率和兵力的分配合理性，基于遗传算法的兵力分配策略应运而生。
本文将深入探讨如何利用遗传算法来优化武警应急处突兵力分配策略。
二级标题1：遗传算法基本原理三级标题1.1：遗传算法概述遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法。
通过对问题空间进行适应度评估、选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
遗传算法的基本原理包括基因表示、适应度函数、选择、交叉和变异等关键要素。
三级标题1.2：基因表示与编码在遗传算法中，个体的基因通过编码表示。
对于武警应急处突兵力分配问题，可以使用二进制编码来表示兵力的分配方案，每个基因位表示一个单位兵力的分配情况。
三级标题1.3：适应度函数适应度函数用于评价个体在当前环境中的适应性，即个体解的好坏程度。
对于武警应急处突兵力分配问题，适应度函数可以考虑以下因素：任务类型、任务紧急程度、地理位置等。
根据实际情况，选择合适的适应度函数可以更好地反映问题的特点。
三级标题1.4：选择选择操作是根据适应度函数的评价结果，选择个体作为下一代的父代。
较好的选择策略可以提高算法的收敛速度和搜索性能。
常见的选择策略有轮盘赌选择、竞争选择等。
三级标题1.5：交叉交叉操作是从两个个体的染色体中交换基因片段，生成新的个体。
合理的交叉操作可以保留优良基因，并增加种群的多样性。
在武警应急处突兵力分配问题中，可以通过交换染色体中的基因位来实现不同兵力分配方案的组合。
三级标题1.6：变异变异操作是对个体的某一位基因进行变换，以增加种群的多样性。
适度的变异可以跳出局部最优解，使算法更容易搜索到全局最优解。
在武警应急处突兵力分配问题中，变异操作可以随机改变染色体中的基因位，产生新的兵力分配方案。
二级标题2：应急处突兵力分配问题分析三级标题2.1：问题描述武警应急处突兵力分配问题是在突发事件发生时，根据不同的任务类型和紧急程度，合理分配兵力到各个地区，以尽快响应和处理突发事件。
基于遗传算法的武警应急处突兵力分配策略
基于遗传算法的武警应急处突兵力分配策略随着社会的不断发展，各种突发事件的发生频率也在不断增加，武警应急处突兵力分配策略的优化变得越来越重要。
基于遗传算法的兵力分配策略是一种有效的方法，可以帮助武警部队更好地应对各种突发事件。
遗传算法是一种模拟自然界进化过程的算法，通过模拟基因的交叉、变异和选择等过程，不断优化策略，最终得到最优解。
在武警应急处突兵力分配策略中，可以将不同的兵力分配方案看作不同的个体，通过遗传算法不断优化，得到最优的兵力分配方案。
具体来说，基于遗传算法的兵力分配策略包括以下几个步骤：1. 确定适应度函数：适应度函数是用来评价每个个体的优劣程度的函数。
在武警应急处突兵力分配策略中，适应度函数可以根据不同的突发事件类型和地点进行设定，以评价不同兵力分配方案的优劣。
2. 初始化种群：种群是指所有可能的兵力分配方案的集合。
在遗传算法中，需要随机生成一定数量的初始种群。
3. 选择：选择是指从当前种群中选择一部分个体作为下一代种群的父代。
在选择过程中，适应度较高的个体有更大的概率被选中。
4. 交叉：交叉是指将两个父代个体的某些基因进行交换，生成新的子代个体。
交叉可以增加种群的多样性，有助于避免陷入局部最优解。
5. 变异：变异是指在某些个体中随机改变某些基因的值，以增加种群的多样性。
6. 重复执行选择、交叉和变异等操作，直到达到停止条件。
通过以上步骤，基于遗传算法的兵力分配策略可以不断优化，得到最优的兵力分配方案。
这种方法具有以下优点：1. 可以快速得到最优解：遗传算法可以在较短的时间内搜索到全局最优解，可以快速得到最优的兵力分配方案。
2. 可以适应不同的突发事件：适应度函数可以根据不同的突发事件类型和地点进行设定，可以适应不同的突发事件。
3. 可以避免陷入局部最优解：交叉和变异等操作可以增加种群的多样性，有助于避免陷入局部最优解。
总之，基于遗传算法的兵力分配策略是一种有效的方法，可以帮助武警部队更好地应对各种突发事件。
基于遗传算法的应急生活物资物流配送路径规划研究
中国储运网H t t p ://w w w .c h i n a c h u y u n .c o m1.引言随着现代社会快速发展和城市化进程加快，近些年，突发公共性事件发生的频率增加。
突发公共性事件发生时，要组织好生活物资的分配，应急物流及时有效配送生活物资成为保障居民生活的关键。
目前关于应急物流的研究内容主要以省市为主，保障生活物资与居民生活的物流配送路径规划几乎没有。
这些事件爆发时前期由于需求不明确、供给不及时，导致生活物资没有及时配送到居民区，因此，本文对应急生活物资物流配送活动进行研究，选择最短的配送路径，最短时间内将生活物资配送到居民区内。
2.应急生活物资物流配送现状分析目前应急生活物资趋向由社会各界定向采购，随着全国医疗资源或生活物资的加入，同时需求的医院或者需求的单位逐步明确需求种类，一方面捐助者也越来越了解需求者的真正需求，需要的物资形成了定向捐助，这种定向采购的供应链供需之间越来越精准，协同起来越来越高效。
另一方面是政府的全面介入，在政府全面监管下，形成工厂的直采、直供模式，比如有国家对战略储备的猪肉快速调拨等；另外还有在政府协调和鼓励下商业企业参与下的社会运营保障，像新零售、前置仓、社区团购、社区菜店等，参与社会民生保障的基础性运营。
3.应急生活物资物流配送模式分析针对以上应急物流现状分析，应急生活物资物流配送进行一系列调研，分析总结出一些物流配送模式。
3.1社区团购+集中取货应急生活物资特点是居民需求多样性、配送时间相对固定，取货时间相对集中。
居民可以通过在聊天群、在线服务平台等方式发起团购通知，以家庭为单位根据需求选择生活物资，由社区工作人员进行采购或领取相关物资，并进行物资分配等工作。
3.2前置仓+O 2O平台共享资源（配送员）配送模式居民可在O 2O平台下单购买所需生活物资，线下配送因外卖员或快递人员不足不能及时满足，各O 2O平台（也包括外卖平台）共享资源同时也吸纳闲散人员，他们根据平台订单，依次在各门店取货后（这时的各门店可看做前置仓），将生活物资等直接配送到社区门口，这种情况也可解决配送劳动力不足等。
基于遗传算法的货物配送路径规划研究
基于遗传算法的货物配送路径规划研究随着物流行业的快速发展，货物配送成为了各个企业日常运营中不可或缺的一环。
如何高效地规划货物的配送路径，成为了一个备受关注的问题。
而遗传算法作为一种优化算法，被广泛地应用于货物配送路径规划的研究中。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异来搜索问题的最优解。
在货物配送路径规划中，遗传算法可以用于通过搜索最短路径的方式，找到最优的配送路径。
首先，我们需要定义问题的形式。
在货物配送路径规划中，常见的问题是求解从一个仓库出发，经由若干个配送点，最后回到仓库的最短路径。
这个问题可以抽象成一个图论问题，将仓库和配送点看作节点，将它们之间的距离作为边的权重。
我们的目标是找到一条路径，使得经过的节点最短。
接下来，我们需要设计遗传算法的操作。
首先是选择操作，即如何选择当前种群中的个体。
在货物配送路径规划中，我们可以使用轮盘赌选择方法，根据每个个体的适应度（即路径长度）来进行选择。
适应度越大的个体被选择的概率也就越大。
然后是交叉操作，即如何生成新的个体。
在货物配送路径规划中，我们可以采用部分映射交叉算子。
具体来说，选取两个个体的染色体上的一段连续基因，互换这段基因段，得到两个新个体。
最后是变异操作，即如何引入新的基因。
在货物配送路径规划中，我们可以随机选取个体中的某个基因，并将其替换为一个新的基因。
这样可以增加问题的搜索空间，提高算法的收敛性和多样性。
经过多轮迭代，遗传算法可以在货物配送路径规划中寻找到最优解。
然而，需要注意的是，参数的设置和算法的优化也很重要。
例如，种群大小、交叉和变异的概率等参数，都会对算法的效果产生影响。
因此，我们需要进行多次试验，找到最优的参数组合。
总体而言，基于遗传算法的货物配送路径规划研究具有较高的应用价值。
通过优化路径，可以减少配送时间和成本，提高企业的运营效率。
然而，需要注意的是，虽然遗传算法在求解该问题上表现出了良好的效果，但并不能保证找到全局最优解。
改进遗传算法在应急物资调运模型中的应用
改进遗传算法在应急物资调运模型中的应用-科技创新论文改进遗传算法在应急物资调运模型中的应用宋树洋（北京航空航天大学经济管理学院，中国北京100000）【摘要】在考虑了应急物资调运的特殊性后，改进了VRP问题求解的遗传算法，并将其应用于应急物资调运问题的求解。
通过仿真计算表明改进后的算法在收敛速度等方面有很大改善。
关键词遗传算法；应急物流；VRP应急物资的运输与配送问题是应急物流主要研究的问题之一，它也是应急物流中最为关键的一个环节，而在一般情况下，应急物资调运问题就会转化成一般的车辆路径问题。
车辆路径问题是一个典型的组合优化问题，求解十分困难，截至当下，仅有一些相对较小规模的问题能够保证被求解到精确的最优解。
各国的学者通过大量的实践和理论证明得出结论，精确算法在求解大规模VRP问题时非常不适合，而启发式算法在求解这类问题时显示出非常大的优势，并成为近年来此领域应用最多的方法。
其中遗传算法以其优秀的寻优能力为众多学者所青睐。
1 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA) 是由Holland教授首先提出的，它是一种建立在群体遗传学基础和自然选择上的随机、并行搜索算法。
求解车辆调度问题，使用GA搜索算法十分理想，但使用GA算法时面临的一个难以解决的问题就是如何防止其“早熟”收敛。
在遗传算法提出以来，来自世界各地的众多学者提出了多种方法提高GA的性能：Rudolhp G 提出为保证算法的收敛性，使用精英选择策略保持群体中最好个体的方法[1]；马欣等提出了PEGA算法，即使用单亲进化的遗传算法，它提高算法收敛速度的方法，是利用来自父体有效边的信息，保留使用最小边，这样来进行个体的进化[2]；马均水等提出大变异策略，这个策略可以表述为，如果某一代里的大多数个体集中在了一起，此时使用一个较大的变异概率（远大于通常）执行一次变异操作，这样使之独立产生多个新个体，可以让整个群体脱离早熟[3]；以上方法只解决了算法部分问题，而且采取的改进方式比较复杂，一般以高运算量并降低算法效率为代价解决遗传算法过早收敛的问题。
基于遗传算法的应急物资分层调度研究
基于遗传算法的应急物资分层调度研究胡飞虎;田朝晖;李威;韩鑫【摘要】针对多车型、多物资特征的应急物资调度问题,设计分层调度方案,同时给出由两层物资调度系统组成的调度算例,并将该算例转化为2个相关的单层物资调度问题.以最小化系统调度任务完成时间为目标函数,利用遗传算法对一级和二级调度方案进行求解,得出系统中每种车型依次将何种货物从何地运往何处的具体方案.通过车辆各自运输任务的运货量计算和仓库点物资的实时统计结果表明,该分层调度方案符合各仓库出货量不超过现存量且各灾害点物资需求得到满足的供求条件,求解步骤简单且运行速度快.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(041)010【总页数】6页(P53-58)【关键词】应急物资调度;分层调度;车辆调度;遗传算法;目标函数【作者】胡飞虎;田朝晖;李威;韩鑫【作者单位】西安交通大学电气工程学院工业自动化系,西安710049;西安交通大学电气工程学院工业自动化系,西安710049;西安交通大学电气工程学院工业自动化系,西安710049;西安交通大学电气工程学院工业自动化系,西安710049【正文语种】中文【中图分类】TP311.1启发式优化算法［1］被广泛用于解决应急物资配送的车辆调度［2-4］问题。
在物资调度问题的求解方面：文献［5］应用蚁群算法对调度问题进行优化，将原始物资分配分为2个阶段，车辆路线分配和多种物资分配，从而解决应急物资运输问题。
文献［6］在多种商品、多配送情况下，以系统总成本最小为目标，建立两阶段混合整数规划模型解决物资调度问题。
文献［7］提出一种混合模糊聚类算法，得出关联两路网下物资调度问题的求解方案。
文献［8］给出供应与需求不平衡情况下两阶段的多种运输方式、多物资运输模型。
文献［9］提出两阶段随机规划方法解决调度问题。
文献［10］针对应急物资调度问题，建立情景响应式两阶段随机规划模型。
文献［11］研究了供应链中传统的车辆路径问题以及多物资网络流问题，并且在交通工具、物资变化等情况下，提出解决动态调度问题的算法。
基于改进遗传算法的地震应急物资配送路径规划
基于改进遗传算法的地震应急物资配送路径规划
郑尔宗;张以晨;徐毓蔓
【期刊名称】《华北地震科学》
【年(卷),期】2024(42)2
【摘要】针对地震灾后应急物资配送的路线规划问题,在充分考虑地震灾害建筑物倒塌而导致路径中断的情况下,构建了震灾后的应急物资配送路径规划模型,该模型以最短距离为目标,同时考虑了因建筑物倒塌导致路径中断的风险,使模型更加符合地震应急救援的场景需求;为提高模型求解能力,引入丝滑度函数和建筑物倒塌函数构造了改进遗传算法,并选取案例验证模型的可行性。
结果表明,该模型在规划最短路径的同时可以有效避开中断的路段,因此所提出的模型可以为应急物资配送决策提供科学依据。
【总页数】6页(P25-29)
【作者】郑尔宗;张以晨;徐毓蔓
【作者单位】长春工程学院吉林应急管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】P315.95
【相关文献】
1.基于改进蚁群算法的突发事件后应急物资的配送路径规划问题的研究
2.基于改进遗传算法的应急物资配送车辆调度优化问题研究
3.基于遗传算法的应急生活物资物流配送路径规划研究
4.基于改进遗传算法的酒店配送机器人路径规划仿真研究
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基于遗传算法的应急物资供应点定位―分配问题研究综述
摘要：本文总结、分析了近年来国内研究中基于遗
传算法求解的应急物资供应点定位-分配相关问题的文献，主要包括应急定位问题、应急物资分配问题、应急定位-分配集成问题的研究综述，最后总结得出研究现状和未来研究的发展趋势。
关键词：遗传算法；应急物流；定位-分配问题
一、引言
震后应急物流是保障生命安全、减少财产损失的重要环节。
以往的震后应急管理实践过程中出现了很多诸如应急物资供应点的定位不合理、应急物资分配不公平等一系列降低应急物流运作效率的问题，这就对我国的应急物流组织体系的构建和完善提出了迫切要求，因此，研究震后应急物资供应点的定位-分配问题，具有十分重大的现实意义。
而针对应急物资供应点定位-分配问题的研究一般都属于NP-hard问题，往往是基于遗传算法进行求解的，下面分别对基于遗传算法的应急物资供应点定位-分配问题包含的三个方面进行研究
综述。
二、基于遗传算法的应急物资供应点定位-分配问题研
究
（一）基于遗传算法的应急定位问题。
刘红娟等（2010）[1]考虑设施点间距离、流量与安全性等道路特性，将其转换为道路的综合权值，建立了应急物流多设施选址模型，并采用遗传算法求解，最后用实例对模型进行了验证分析。
李周清等（2011）[2]考虑震后物资调度的中转设施定位，以时间和成本最优为目标，建立了中转网点的定位模型，并用遗传算法求解。
于鹏等（2012）[3]考虑设备应急抢修的时限要求和整个应急抢修系统的服务质量要求，采用0-1整数规划模型描述应急抢修点选址定位问题，针对该问题设计了一种混合遗传算法，并通过算例计算结果表明，该算法求得的结果要优于基于罚函数和采用简单修复算法的遗传算法。
张刚红（2013）[4]考虑大规模应急设施的选址定位成为应急管理系统的关键，构建应急设施选址问题的集合覆盖模型，提出一种改进的并行遗传算法，并在Hadoop平台上编程实现。
付德强等（2014）[5]研究了应急物资储备库的多目标选址决策模型，并设计了相应的多目标非支配排序遗传算法。
（二）基于遗传算法的应急物资分配问题。
重大地震灾害发生以后，对应急物资进行科学合理的分配是震后应急物资保障系统的关键。
于振涛（2011）[6]研究应急物流系统中多级设施和多式联运救灾情况下的应急物资分配与调运问题，建立一个具有主从递阶关系结构的双层优化模型，并根据所建立的模型提
出了一种改进的遗传算法。
王增（2011）[7]考虑连续软时间窗限制，构建人员物资损失最小化和多点“物资消耗终点时间方差最小化”的双目标物资分配模型，采用遗传算法进行模型求解。
赵明等（2012）[8]研究多供应点、多需求点的应急物资分配特性，构建以开始时间最早和出救点数目最少为目标的多目标优化模型，设计了遗传算法对最优调度方案进行求解。
王旭坪（2013）[9]针对大规模突发事件下应急物资动态调度问题，构建以最小化灾民损失和车辆调度费用为目标的混合整数规划模型，设计了遗传算法进行求解。
李沁鲜（2013）[10]运用遗传算法对所建立的应急救助物资配送车辆路径优化模型进行了求解和实例验证。
（三）基于遗传算法的应急定位-分配问题。
定位-分配问题（Location-Allocation Problems，简称LAP）是根据需求点的地理分布、物资需求量，确定出某一地理范围内供应点的位置、数量和与需求点的指派方案。
李周清等（2010）[11]考虑增强大规模区际救援物资运作效率，建立了以运输成本和中转作业变动费用总和最小化为优化目标的应急物资中转设施点的定位-配给模型，并设计了一种运用矩阵编码的遗传算法。
庄艳玲（2011）[12]考虑对于脆弱性高的受灾点提高覆盖水平，对脆弱性高的路线减少其运送物资的数量，在此基础上建立多目标优化模型，利用多目标的模糊处理将多目标模型转化成单目标模型，并设
计两个遗传算法进行求解。
俞武扬（2011）[13]考虑震后应
急物资需要大规模协调配送的特性，构建了两级应急物流网络定位-分配模型，设计了一种基于整数编码的遗传算法并利用嵌入运输问题线性规划子算法进行求解。
宫本东（2011）[14]考虑系统时间、成本和需求点受灾程度，构建冲突性多
目标应急CLRIP模型以解决非常规突发事件环境下物流系统
设施选址、路线选择和资源分配问题，并设计了多目标遗传模拟退火算法（GASA）对该模型进行求解。
艾云飞等（2015）[15]将应急物资储备库选址定位问题和应急需求分配问题集
成考虑，基于集合覆盖理论和引力模型，建立水上应急物资储备库选址-分配优化模型，并针对模型设计遗传算法。
三、综合评述
综上可以看出，我国对于应急救援物流的研究起步较晚，现有研究成果较少，但对于基于遗传算法求解的应急物资供应点的定位-分配问题的研究已经相对成熟。
现有研究主要总结为下面几个方面：首先，以往的应急物资分配问题没有考虑到运输时间带来的时间延迟，总是将时间延迟和应急物资不同时段所带来的一个应急物资分配的多阶段问题忽略为
单一阶段的救援问题；其次，现有研究主要是针对单一需求物资的分配问题，对于多种物资组合的物资分配问题研究是很有限的；再次，以往的震后应急定位-分配问题一般将目标设置为最小化期望成本、最大化期望收益、最大化期望满意
度、最小化期望响应时间等，以期在突发事件前做好预案，使突发事件发生后能在最短时间内达到较好应急救援效果。
因此，现有研究还没有考虑到将受灾点对应急物资需求效用最大和以任意两受灾点需求效用未满足率差最小来表
示的物资分配公平性最大作为优化目标。
而对于多供应点、多受灾点、多应急物资种类、多目标、多周期动态的应急物资供应点定位-分配问题还有待进一步地深入研究。
（作者单位：重庆工商大学商务策划学院）
基金项目：重庆工商大学研究生“创新型科研项目”，项目编号：yjscxx2015-41-18，项目名称：震后应急物资供应点的多目标动态定位-分配问题研究。
参考文献：
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[3] 余鹏，隽志才.混合遗传算法求解应急抢修点选址问题[J].计算机应用研究，2012，30（2）：360-363.
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