基于双层规划的应急救援车辆调度模型
突发事件下旅客列车行车组织双层规划模型
关 键词 ：突发 事件 ； 行 车组 织 ； 运行 计 划 ； 开行方 案 ； 双 层 规划
中图分 类号 ： Ｕ ２ ９ ２ ． ４ 文献 标 志码 ： Ａ 文章 编 号 ：１ ０ ０ １— ０ ５ ０ ５ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ － ０ ９ ９ ６ － ０ ６
第４ ５卷 第 ５期
２ ０ １ ５年 ９月
东 南 大 学 学 报 （自然 科学版 ）
Ｊ Ｏ Ｕ ＲＮ ＡＬ Ｏ Ｆ Ｓ Ｏ Ｕ Ｔ ＨＥ Ａ Ｓ Ｔ ＵＮ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ（ Ｎａ ｍｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ 。 ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｍ ａ ｄ ｄ ｙ — ｎ ａ ｍｉ ｃ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｉ ｎ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ ， ａ ｂ ｉ — ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｈ ａ ｎ ｄ ｌ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ —
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基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法
建立 的准确 性有很 大 的帮助 ． 划 模型 的公 交车辆 调 度 问 题模 型 ， 筹 乘 客 和 企业 统 的利 益 ， 将乘 客 的乘 车 时间 、 意 程度 和企 业利 益 三 满 者 结合起 来进行 规 划 ， 并达 到满意 的效果 ．
４ ）同一 时 间段 内线 路 上 的交 叉路 口由 于 交通 灯信 号控 制对 每辆 车造成 的 时延相 同． ５ 定 同一线 路上 运营 的车辆 为 同一 型号． ）假 ６ ）假定公 交线 路上 实行单 一票 价 ， 价 １ ． 票 元 ７ ）假定 车辆严 格按 照发 车时刻 表发 车．
析合理 性 、 数据 的预测 准确 度 ， 以及顾 客 在候 车 的时
配 车 数， 辆
图 １ 企 业 效 益 与乘 客 满 意 度 的关 系
Ｆ ｇ １ Ｒｅａ ｉｎ ｈ ｐ ｂ ｔ ｅ ｎ ｅ ｐ ｉ ’ ｅ ｅ ｉ ｉ． ｌ ｔ ｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｅ ｔｒ ｒｓ ｓｂ ｎ ｆｔ ｏ ｅ
析 和 推 导 ， 立 了 以乘 客 满 意 度 为 上 层 目标 、 业 运 营效 益 为 下 层 目标 的双 层 规 划 模 型 ， 对 此 设 计 了一 个 遗 传 模 建 企 并
拟退 火混合优化算 法， 结果表明 ： 本文提 出的双层模型和设计的遗传模 拟退 火算法具有一 定得有效性和 可行性． 关键词 ： 公交调度 ； 发车频率 ； 双层规划 ； 遗传模拟退 火算法
基 于双 层 规 划 的公 交 车调 度 问题 的模 型 与 算 法
晏 烽 ， 广 晓 平
７０７） ３ ０ ０
（ 兰州交通大学 交通运输学院 ， 甘肃 兰州
摘
要： 城市公交车辆调度的主要 目的是在 方便乘客 出行 的前提 下追 求企业利 益的最 大化 ， 关键 问题 是在 企业 其
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快和交通运输需求的增加，救援车辆的重要性日益凸显。
在突发事件发生时，如地震、火灾、交通事故等，救援车辆需要迅速到达现场，并在有限的时间内完成救援任务。
救援车辆的路径规划问题成为了一个备受关注的研究领域。
救援车辆的路径规划不仅要考虑到最短路径问题，还需要兼顾多个目标的优化，如最短时间、最短距离、最少车辆等。
本文旨在探讨救援车辆多目标实时路径规划模型，并介绍其相关研究进展和应用场景。
一、救援车辆路径规划的多目标优化问题救援车辆的路径规划问题是一个典型的优化问题，旨在寻找一条最优的路径，使得救援车辆能够在最短的时间内到达目的地。
在实际应用中，救援车辆的路径规划问题往往需要考虑更多的因素和目标。
在救援任务中，除了最短时间外，还需要考虑交通状况、道路条件、救援队伍分布等因素。
救援车辆路径规划问题常常是一个多目标优化问题，需要在多个目标之间进行权衡和平衡。
在传统的路径规划方法中，往往只考虑单一目标的优化，如最短路径或最短时间。
这样的方法在某些情况下可能并不适用，无法满足实际应用中的多目标需求。
研究人员提出了多目标路径规划模型，旨在解决救援车辆路径规划问题中的多目标优化挑战。
针对救援车辆的多目标实时路径规划问题，研究人员提出了各种各样的路径规划模型和算法。
基于启发式算法和智能优化算法的多目标路径规划方法备受关注。
这些方法通过对搜索空间进行精细化划分和优化，能够有效地求解救援车辆路径规划问题中的多个目标，如最短时间、最短距离、最少车辆等。
基于智能化技术的多目标实时路径规划模型也得到了广泛研究和应用。
利用基于颗粒群算法、遗传算法和蚁群算法的路径规划方法，可以在复杂的城市道路网中求解救援车辆的多目标路径规划问题。
这些方法在实际应用中取得了显著的效果，为救援车辆的实时路径规划提供了有效的解决方案。
近年来，基于深度学习和强化学习的救援车辆路径规划模型也引起了广泛关注。
深度学习模型通过对大量历史数据的学习和训练，能够自动学习和发现不同目标之间的关联和权衡关系，为救援车辆的多目标路径规划提供了新的思路和方法。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快和交通运输业的快速发展，城市中的交通拥堵、交通事故等问题逐渐凸显。
在应对突发事件、救援任务等情况下，救援车辆需要快速到达目的地，而不同救援车辆之间可能有不同的优先级、速度和路线需求，因此需要一个多目标实时路径规划模型来协调多辆救援车辆的路径规划，以实现最优的救援效果。
本文基于该问题提出了一个救援车辆多目标实时路径规划模型，主要包括以下几个部分：(1) 救援车辆路径规划的目标：考虑到救援车辆的紧急性和效率，将路径规划的目标划分为多个方面，包括最短时间、最短距离、最小交通拥堵等多个目标；(2) 救援车辆多目标实时路径规划模型的构建：建立多目标实时路径规划模型，通过综合考虑救援车辆的不同目标和约束条件，实现多辆救援车辆的实时路径规划；(3) 实例分析：通过实例分析，验证所提出的多目标实时路径规划模型的有效性和实用性。
在实际救援任务中，救援车辆需要实现快速到达目的地的目标，同时考虑到救援车辆的数量、速度、紧急程度等因素，可将救援车辆路径规划的目标进行如下划分：1. 最短时间：救援车辆需要在最短的时间内到达目的地，以最大限度减少救援时间。
3. 最小交通拥堵：救援车辆需要选择绕开交通拥堵的路线，以最大限度减少行驶时间和延误。
4. 最优路径：综合考虑上述多个因素，以实现最优的路径规划目标。
基于上述救援车辆路径规划的目标，建立救援车辆多目标实时路径规划模型。
假设有n辆救援车辆需要同时到达不同目的地，目标集合为{目标1，目标2，…，目标m}，约束条件集合为{约束1，约束2，…，约束k}，则救援车辆多目标实时路径规划模型可以表示为如下形式：min f(x) = (f1(x), f2(x), …, fm(x))s.t. g1(x) ≤ 0, g2(x) ≤ 0, ..., gk(x) ≤ 0fi(x)为第i个目标函数，gj(x)为第j个约束条件，x为决策变量，表示救援车辆的路径选择。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快，交通拥堵、突发事件频发成为城市管理的重要问题。
在面对突发事件时，如火灾、交通事故、自然灾害等，救援车辆的调度和路径规划是非常关键的问题。
救援车辆多目标实时路径规划模型就是为了解决这个问题而产生的，其目的是通过合理的路径规划，使救援车辆能够尽快到达目的地，并且在途中能够避开交通拥堵、找到最短的路径，以提高救援效率和成功率。
救援车辆路径规划是一个复杂的问题，需要充分考虑交通状况、道路条件、目的地位置等多个因素。
而且救援车辆可能需要同时处理多个目标，比如同时救援不同地点的事故现场、灾难现场等。
传统的路径规划方法已经无法满足实际需求，需要针对这一问题提出新的路径规划模型。
救援车辆多目标实时路径规划模型主要包括以下几个关键要素：1. 多目标优化：考虑到救援车辆可能需要同时处理多个目标，需要建立一个多目标优化模型。
该模型可以根据不同目标的紧急程度、距离、交通状况等因素进行优化，以确定最合理的路径规划方案。
2. 实时路径规划：救援车辆需要根据实时的交通状况和目的地情况进行路径规划。
需要建立一个实时路径规划模型，能够及时调整路径，以适应不断变化的环境。
3. 交通预测模型：基于历史数据和实时数据，建立交通预测模型，能够准确预测不同时段和不同地点的交通状况。
这样可以帮助救援车辆选择最佳的路径，避开交通拥堵。
4. GIS技术支持：利用GIS技术，进行地理信息的管理和分析，能够帮助救援车辆更精准地确定目的地的位置，并进行路径规划。
在实际应用中，上述要素可以相互配合，形成一个完整的救援车辆多目标实时路径规划模型。
这样的模型可以有效提高救援效率，减少交通拥堵带来的延误，提高救援成功率。
救援车辆多目标实时路径规划模型的应用场景非常广泛。
在城市管理中，可以用于交通事故救援、城市火灾救援、自然灾害救援等方面。
在医疗卫生领域，也可以用于医疗救援车辆的路径规划，以最快的速度将病人送往医院。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的不断加速，城市交通拥堵、交通事故等紧急事件频发，成为了一个必须解决的社会问题。
在这些应急事件中，救援车的快速响应和高效运行至关重要。
因此，在救援车辆的调度中，路径规划是其中一个关键问题。
如何设计一种高效精准的救援车辆路径规划模型，是当前急需解决的问题。
本文基于多目标规划理论，构建了一种救援车辆多目标实时路径规划模型。
该模型考虑了效率最大化、路程最短化、资源最优化等多种目标，可以在不同路况及突发情况下实时调整路径，提高响应速度、缩短运行时间、保障物资及人员安全。
该模型的建立基于以下两个假设：1. 假设救援车辆在城市道路网络中行驶，需要经过多个目标点，每个目标点之间需要做出相应的决策。
2. 假设不同目标点之间的距离和道路状态不断变化，需要及时更新路径规划。
在这样的基础上，本文提出了以下模型的建立流程和具体实现思路：1. 目标函数的建立制定不同目标之间的优先级，考虑到效率、路程、资源等因素，建立多目标函数。
以达到目标函数最小化为优化目标。
例如，目标函数可以定义为:minimize f(x) = w1 * f1(x) + w2 * f2(x) + w3 * f3(x)其中 w1、w2、w3等比例系数，表示不同目标函数的权重，f1(x)表示效率目标函数，f2(x)表示路程目标函数，f3(x)表示资源目标函数。
2. 约束条件的建立根据实际情况，制定各种约束条件，如救援车数量约束、时间窗口约束、道路容量约束等。
并根据实时路况情况随时更新，确保救援车的路径规划可行。
3. 最优解的求解采用多目标遗传算法等求解方法，可以快速有效地得到最优解。
同时，该算法可以自适应调整，适应不同目标之间的优先级变化，能够在实时路况变化下实时调整路径，提高实时性。
本文提出的救援车辆多目标实时路径规划模型，可以为救援车辆的调度提供一种高效精准的路径规划方案。
未来，可以进一步结合智能交通技术，实现精准调度，提高城市应急救援能力，为城市治理和社会发展做出更大贡献。
面向多层级出救点的应急物资调度模型研究
等
｜ ｜ 一ｌ
（ ６ ）
同省的其他未受灾市 的市级储备库 、 害发生地所 在省 级储 备 灾
库、 国家级储备库 。表 １ ２ １ 是 ００年 ４月玉 树地震 受灾 点玉树 县可调度的储备库 优先级 队列 （ 里假设 除玉 树县 和玉 树州 这 外所列 的县 、 都未 受灾 且 都有 储备 库 ， 市 国家级 储 备库 列举
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｃ ｏｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｆｔ ｅ ｍａｅ ａ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ｉ ｍｅ ｇ ｎ ｙ ｒｌ ｆａ ｔ ｉ ｅ ｔ ｒ ｓ ｎ ｎ Ｃ ｉ ａ ａ ｅ ｎ ｓｒ ｃ ： ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｓｏ ｔｒ ｌｓ ｈ ｄ ｌ ｎ ｅ ｒｅ ｃ ｅｉ ｃｉ ｔ ｓａ ｅ ｅ ｔｉ ｈ ｎ ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｉ ｎ ｅ ｖｉ ｐ
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救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型1. 引言1.1 研究背景随着城市化进程的加快和交通运输需求的增加，救援车辆的调度和路径规划日益成为一个重要的问题。
救援车辆需要在紧急情况下尽快抵达现场，同时要考虑多个目标，如最短路径、最短时间、最小成本等，在实际救援过程中，救援车辆的调度和路径规划常常面临诸多挑战。
传统的路径规划方法往往只考虑单一目标，难以满足实际救援任务的需求。
研究如何有效地进行救援车辆多目标实时路径规划成为当下的研究热点。
通过引入多目标优化理论和实时路径规划算法，可以更好地平衡救援车辆的多个目标，提高救援效率，减少资源浪费，更好地保障救援行动的顺利进行。
本研究旨在针对救援车辆多目标实时路径规划问题，提出一种新的模型和算法，以期为实际救援行动提供更科学、更高效的支持与指导。
通过对现有研究成果的综述和分析，可以为后续的实验设计和结果分析奠定基础，为救援车辆多目标实时路径规划模型的进一步发展提供参考和借鉴。
的确立将有助于深入探讨实际问题，并为解决救援领域实践中的挑战奠定坚实的基础。
1.2 研究意义救援车辆多目标实时路径规划模型的研究具有重要的实际意义。
在应对紧急救援任务中，救援车辆需要快速、准确地到达目标地点，以最大限度地减少救援时间和提高救援效率。
通过研究和优化路径规划模型，可以使救援车辆在紧急情况下更加高效地响应和处置灾害事故。
救援车辆多目标实时路径规划模型的研究对于提高城市交通运行效率和减少交通拥堵也具有积极意义。
通过优化路径规划模型，可以在救援车辆与其他车辆之间实现良好的协调和共享道路资源，减少交通事故和道路拥堵，提高城市道路通行能力。
救援车辆多目标实时路径规划模型的研究不仅能够提高紧急救援效率，还能对城市交通运行具有积极影响。
这一研究领域具有重要的理论和实践价值，将为社会发展和人类安全保障带来积极影响。
2. 正文2.1 救援车辆多目标实时路径规划模型介绍救援车辆多目标实时路径规划模型是为了解决救援车辆在紧急情况下多目标路径规划问题而设计的。
救援车辆多目标实时路径规划模型
Logistics Sci-Tech 2019.9收稿日期：2019-05-13作者简介：王晓刚（1992-），男，河南平顶山人，上海理工大学硕士研究生，研究方向：智能交通、交通运输规划与管理；韩印（1964-），男，黑龙江佳木斯人，上海理工大学管理学院，教授，博士生导师，研究方向：智能交通、交通规划与交通控制。
•理论研究•文章编号：1002-3100(2019)09-0015-04Logistics Sci-Tech No.9,2019物流科技2019年第9期摘要：针对救援车辆路径选择的多目标属性，文章从路径安全性、最小化行程时间、行程时间可靠性的角度出发，构建实时环境下救援车辆的多目标实时路径选择模型。
采用加权求和法对将多维目标聚合为单个目标，提高路径搜索效率。
模型所求得的最优路径为综合最优路径，反映了救援车辆路径选择的多目标属性，克服了以往路径规划单目标属性的缺陷。
给出算法，通过算例验证模型的有效性。
关键词：多目标；路径选择模型；加权求和法；A*算法中图分类号：F506文献标识码：AAbstract:Aiming at the multi-objective attributes of route selection for rescue vehicles,this paper constructs a multi-objective re -al-time route selection model for rescue vehicles in real-time environment from the perspectives of route safety,minimum travel time and travel time reliability.The weighted summation method is used to aggregate multidimensional targets into a single target to improve the efficiency of path search.The optimal path obtained by the model is the comprehensive optimal path,which re -flects the multi-objective attribute of route selection for rescue vehicles and overcomes the defect of previous single-objective at -tribute of route planning.The algorithm is given and the validity of the model is verified by an example.Key words:multi-objective;path selection model;weighted summation method;A*algorithm0引言由于物流供应链的重要性，对于最短路径问题，研究者做了大量的研究。
救援人员紧急调运模型
救援人员紧急调运模型[摘要]：通过对题目的研究与分析可以知道，在此题中实际要实现的问题就是在最短的时间内将全部的救援人员从出发地运送至目的地。
为了实现这一目标，本文首先建立了两个比拟典型的模型(模型一与模型二)。
在模型一中车辆运送一局部救援人员送至出发地与目的地之间的某一处，然后再返回接其余救援人员并将其运送至出发地与目的地的某一处，直到所有的车辆与所有的救援人员同时到达目的地。
在模型二中，是车辆先运送一局部救援人员到达目的地后，再返回接其余的救援人员，就这样一直重复直至所有的救援人员全部运送完毕。
通过对以上两模型的实际的计算的结果的比照与理论研究证明可知，模型一而完成任务所用的时间T1要比模型二完成任务所用的时间T2小即T1<T2。
由此可知选用模型一来作为解决问题的优化方案。
并且在不同的问题中，根据不同的条件，本文在模型一的根底上进展了进一步的优化，以实现在不同条件下的最快的完成任务，实现解决问题的最优化。
关键词：任务模型研究与分析最优化方案一、问题重述现某地发生地震,急需从距离100公里处的某军分区调800名救援人员进展救灾,军分区现有10辆车。
每辆车可以载20人。
设行军速度为10公里/小时,车速为80公里/小时,将全部的官兵运到才算完成任务。
1 试在上述假设下制定一个最优调运方案;2 假设现军分区又借到2辆车,该如何制定调运方案;3 设每辆车最高可以载30人,但是车速限制为50公里/小时,该如何修改调运方案;4 设该地由于地震的原因,距离该地30公里处公路有损坏,车速不能超过40公里/小时, 该如何制定调运方案;5 设只需要300名官兵就可以开展全面的救援工作,为了尽快展开救援工作,应该如何制定调运方案。
二、变量说明n：需要运输的救援人员总数m：运输车数量b：每辆车所能承载的救援人员的数量p：救援人员可分的队数j：需要运载的救援人员的组数数量k：车行速与人行速的比例系数三、问题分析从问题的本身出发可以看出，只有全部救援人员到达目的地时才算完成任务，因此问题的优化目标为在最短的时间内将全部的救助人员从出发地运送到目的地为止的运输时间。
震后伤员救援车辆两阶段规划模型及算法研究
管 理 科 学 学 报
ＪＯＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＳＣＩＥＮＣＥＳ ＩＮ ＣＨＩＮＡ
Ｖ ０１．２１ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ．２０１８
震 后 伤 员救 援 车辆 两 阶段 规 划 模 型 及 算 法研 究①
王付 宇 一，叶春 明 ，王 涛 ，赵 晶 晶
① 收稿 日期 ：２０１７—０４—０７；修 订 日期 ：２０１７—０８—１０． 基 金 项 目 ：国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 （７１２７１１３８）；教 育 部 人 文 社 会 科 学 青 年 基 金 资 助 项 目 （１４ＹＪＣ６３０ｌ１９）；安徽 省 高校 人 文社 科 研 究 重 大 项 目 （ＳＫ２０１４ＺＤＯ１６）；住 建 部 软 科 学 研 究 项 目（２０１５一Ｒ２—０５７）． 作 者简介 ：王付宇 （１９７７一 ），男 ，河南泌 阳人 ，教授 ，硕士生导师．Ｅｍａｉｌ：ｘｉａｏｗａｎ ｇ９６＠１６３．ｃｏｒｎ
０ 引 言
地震 灾 害 由于 具有 突发 性 、破 坏 剧 烈 且 无 法 有效 提前 预 知等 特 点 ，其 往 往会 造成 重 大 的人 员 伤 亡和 财产 损 失．如 ：２００８年 ５月 １２ 日汶川 ８级 地震 造成 ６９ ２２５人 死 亡 ，１７ ９３９人 失 踪 ，受 伤 人 数 多达 ３７．４万 余 人 ¨Ｊ．同时 地 震 伤员 存 在 着 时 效 性强 、数量 众 多等特 点 ，对 应 急救援 的要 求更 为 迫切 ．目前抗 震 减灾 的首 要 目标仍 是 减 少人 员 伤 亡 ，即利 用一 切可 用 资 源 使 地 震 中受 伤 的人 员 尽 快得 到救 治 ．因此 ，如 何 在 有 限 的 时 间段 内组 织 高效 、有 序 的应急 救援 活动 ，合理 区分 伤员 伤害 程 度 ，优 化 调 度伤 员 救援 车辆 ，提 升 伤 员救 援 效 率 ， 在 伤员救 援 限制期 内最大程 度地 将伤 员运 往救 援 中心 ，显 得尤 为重 要 ’ ．
基于双层规划的危险货物运输车辆鲁棒调度研究
基于双层规划的危险货物运输车辆鲁棒调度研究道路运输因其具有直达运输、便于衔接其他运输方式的优势,现已成为危险货物运输的主要方式。
但由于道路运输存在沿途周边人口密度大、车辆密集的特点,容易发生运输事故,而危险货物在运输中一旦发生事故将造成惨重的人员伤亡和严重的环境污染及巨大的经济损失。
因此,为了保障社会稳定和人民生命财产安全,保护生态环境,平衡政府及企业对危险货物运输安全性与经济性的要求,使得危险货物能够安全、经济、高效的运达运输目的地,制定科学合理的危险货物运输车辆调度方案显得尤为重要。
本文以危险货物运输车辆调度优化为研究对象。
首先,在对危险货物运输风险模型、双层规划模型及鲁棒优化理论进行阐述和分析后,建立确定环境下考虑时间窗的危险货物运输车辆多目标调度双层规划模型。
其中,上层模型以风险最小和费用最小为优化目标,下层模型采用用户均衡模型以求车辆运输时间最短为优化目标,并在多目标遗传算法SPEA2和交通分配算法的基础上设计相应的双层规划模型求解算法,进而通过案例进行研究和结果分析。
再次,建立风险不确定下考虑时间窗的危险货物运输车辆多目标鲁棒调度双层规划模型,上层模型以风险最小和费用最小为优化目标,下层模型采用用户均衡模型以求车辆运输时间最短为优化目标,并设计相应的双层规划模型求解算法,随后进行案例研究和结果分析;最后,建立OD需求不确定下考虑时间窗的危险货物运输车辆鲁棒调度双层规划模型,上层模型以风险和费用作为优化目标,下层模型采用用户均衡模型,并设计双层规划模型求解算法,进而进行案例研究和结果分析。
研究结果表明,通过对本文分别设计的确定环境下考虑时间窗的危险货物运输车辆多目标调度双层规划模型、风险不确定下考虑时间窗的危险货物运输车辆多目标鲁棒调度双层规划模型和OD需求不确定下考虑时间窗的危险货物运输车辆鲁棒调度双层规划模型进行求解后,能够得到具有不同鲁棒性的危险货物运输车辆调度方案,对降低危险货物运输风险、提高危险货物运输的经济性及效率性具有一定的参考价值。
基于双层优化模型的电动汽车充放电调度策略
基于双层优化模型的电动汽车充放电调度策略目录一、内容简述 (2)二、电动汽车充放电调度策略概述 (3)三、双层优化模型构建 (4)3.1 优化模型的目标与约束条件 (5)3.2 双层优化模型架构设计 (6)3.3 数据采集与预处理模块 (8)四、双层优化模型的算法实现 (9)4.1 优化算法的选择与特点分析 (10)4.2 算法参数设置与优化策略 (11)4.3 算法性能评估与改进方向 (13)五、电动汽车充放电调度策略的优化实施 (14)5.1 调度策略制定的基本原则与流程 (15)5.2 充电站点的选择与布局优化 (16)5.3 电动汽车充放电时序安排与优化 (17)六、双层优化模型在实际应用中的案例分析 (18)6.1 案例背景介绍 (19)6.2 双层优化模型的应用过程与实施细节 (20)6.3 应用效果分析与总结 (21)七、电动汽车充放电调度策略的挑战与展望 (22)7.1 当前面临的挑战分析 (24)7.2 未来发展趋势预测与前瞻思考 (25)八、结论与进一步研究建议 (26)一、内容简述本文档旨在研究并设计一种基于双层优化模型的电动汽车充放电调度策略。
随着电动汽车（EV）的普及和智能电网的发展，对电动汽车充放电行为的管理和优化成为了一个重要的研究领域。
这种调度策略的主要目标是在满足用户出行需求和电力系统稳定运行的前提下，实现电动汽车充放电行为的优化管理，以提高电力系统的运行效率和可再生能源的利用率，同时降低用户的充电成本。
双层优化模型是本文的核心，在顶层优化中，主要关注电力系统的全局状态，包括电力供需平衡、电网稳定性以及可再生能源的接入等。
通过顶层优化，我们可以得到电网整体的优化目标，并据此制定全局性的调度策略。
在底层优化中，重点在于处理电动汽车个体的充放电行为。
基于电动汽车的行驶规律、充电需求以及电池状态等信息，我们可以对每辆电动汽车进行精细化调度，确保其充放电行为符合顶层优化的全局目标。
基于双层联运的震后应急物流系统多目标动态优化
基于双层联运的震后应急物流系统多目标动态优化沈晓冰;杨保华【摘要】综合考虑震后应急物资配送特征、应急中转设施选址及上下层混合联运集成协调优化,以所有受灾点未满足物资需求之和最小和送达时间最短为目标,采用混合整数非线性规划的方法建立了一个带中转设施的双层混合联运多目标动态优化模型.根据所建模型的特点,在基本的遗传算法原理上设计了一种基于矩阵编码的分阶段解码混合遗传算法,并对该模型进行求解.最后,利用汶川地震相关数据作为算例,验证了所建模型和求解算法的可行性.%Comprehensively considering the characteristics of post-earthquake emergency material distribution,the location of emergency transshipment facilities and the integrated optimization of upper and lower mixed transportation,a multi-objective dynamic optimization model of bilevel mixed transportation with transshipment facilities is established with mixed integer nonlinear programming.The goal is to minimize the emergency material delivery time and the total loss.Then a hybrid genetic algorithm based on sub-stage decoding method is designed according to the characteristics of the model.Finally,the validity and feasibility of the model and algorithm is demonstrated by a numerical example derived from Wenchuan earthquake.The results show that the proposed genetic algorithm has good performance.【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2017(013)001【总页数】6页(P28-33)【关键词】震后;应急物资;双层联运;多目标动态优化;混合遗传算法【作者】沈晓冰;杨保华【作者单位】江苏师范大学商学院,江苏徐州221116;江苏师范大学商学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】F252;U116地震给社会造成巨大的财产损失和人员伤亡。
基于双层规划的城市交通疏散与应急车辆调度协同决策
基于双层规划的城市交通疏散与应急车辆调度协同决策李雅倩;陈西江;班亚;韩贤权;杨嘉乐
【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】针对城市中可能同时发生多起事故的严峻形势,研究拥堵交通状态下的应急救援问题,构建了一种疏散与调度协同决策的双层优化模型。
上层模型考虑行程距离得到备选救援路径;下层模型以救援最公平和行程时间最小为目标,以救援需求和时间窗为约束优化应急车辆调度方案,以路段最大流量和事故严重程度为约束优化交通疏散方案。
为求解下层协同决策模型,设计了一种具有基因表达调控策略编码的改进遗传算法。
算例结果表明:沿救援路径进行交通疏散,救援总行程时间较疏散前降低了24.02%;与BA、SFLA两种群智能优化算法相比,改进遗传算法最优解的平均目标值分别减少了10.17%、13.19%。
【总页数】7页(P188-194)
【作者】李雅倩;陈西江;班亚;韩贤权;杨嘉乐
【作者单位】武汉理工大学安全科学与应急管理学院;重庆市计量质量检测研究院;长江科学院
【正文语种】中文
【中图分类】U492.2
【相关文献】
1.基于双层规划模型的车辆疏散策略研究
2.基于双层规划的应急救援车辆调度模型
3.基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策
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5.基于双层协同架构的高速公路车辆合流决策与规划方法
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应急救援中心的选址-调度的双层模型及混合嵌套式算法
应急救援中心的选址-调度的双层模型及混合嵌套式算法
孙硕;孟晗;马良;刘勇
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2022(43)2
【摘要】针对突发重大疫情或灾害后实施应急救援过程中的物资调配急迫性与时效性以及多车型运输问题,本文构建了一种选址-调度双层模型.即,上层以总的运输代价最小化为目标,下层以配送代价(时间、距离和满意度)最小为目标的双层动态交互模型,同时考虑时间窗、配送覆盖范围限制以及运输车辆容量限制及距离等约束条件.根据模型特点,设计了一种混合嵌套算法,上层为新型排球超级联赛算法(New Volleyball Premier League Algorithm,NVPL),下层为改进的遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)来求解.采用了新冠疫情爆发期间全国药物临时配送中心选址和紧急调度运输背景的相关算例进行求解,并与双层遗传算法和双层粒子群算法作对比,验证了模型的有效性与算法的准确性.
【总页数】9页(P328-336)
【作者】孙硕;孟晗;马良;刘勇
【作者单位】上海理工大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.模糊随机需求下应急救援中心排队选址模型及算法
2.基于双层规划的应急救援车辆调度模型
3.求解分布式混合流水线调度问题的改进双层嵌套式遗传算法
4.危化品道路运输事故应急救援中心选址模型研究
5.考虑备灾的双层规划应急资源调度选址—路径优化模型与算法
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基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法
基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法刘文博【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】针对突发事件下的应急物资调运问题，考虑了多个地区同时受灾以及多个出救点需要对其进行救灾并且各出救点的运力有限的情况，以最小化总的车辆运输费用，最大化救灾效率、各受灾点的救灾满意度，以及各受灾点得到救助的公平性为目标，建立了该问题的多目标混合整数非线性规划模型，并提出了一个基于两层架构协调的迭代式遗传算法进行求解。
基于仿真数据的实验结果证明了所提出的模型和算法的有效性。
%In this paper, we studied the problem of emergency material dispatching in the event of emergency incidents, established the multi-objective hybrid integer nonlinear programming model for the problem, and proposed an iterative genetic algorithm based on bi-layer coordination for the solution of the problem, and at the end, through an empirical test, proved the validity of the model and algorithm.【总页数】5页(P279-283)【作者】刘文博【作者单位】辽宁省交通高等专科学校物流管理系，辽宁沈阳 110122【正文语种】中文【中图分类】F253.4【相关文献】1.基于遗传算法的城市应急物资配送车辆调度问题研究 [J], 任杰;郗皓崴;史鑫锋2.基于“底线思维”的应急物资分配－运输两层鲁棒规划模型 [J], 于辉;曲亚萍3.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 [J], 胡飞虎;马贝龙;杨丽;李威4.基于改进节约法的应急物资车辆调度问题研究 [J], 黄永强;漆艳春5.基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法 [J], 高丽;周炳海;杨学良;王吉霞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第４ ４卷 第 ２期
２ ０ １ ４年 ３月
东 南 大 学 学 报 （自然科学版 ）
Ｊ ＯＵ Ｒ ＮＡ Ｌ Ｏ Ｆ Ｓ ＯＵ Ｔ ＨＥ ＡＳ Ｔ Ｕ ＮＩ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
动态 规划 的 两 阶段 启发 式算 法进 行 求解 ． 算例 结 果表 明 ， 最 优 解 形 成 了集 覆 盖 调度 方 案 ， 即从供 应点 １出发 的车辆覆 盖 需求 点 （ １ ， ３ ， ７ ， ８ ） ， 从 供 应 点 ２出发 的车 辆覆 盖 需求 点 （ ２ ， ４ ， ６ ） ， 从供 应
ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ １ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ（ １ ， ３ ， ７， ８ ） ； ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ２ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｄ ｅ ｍａ ｎｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ（ ２ ， ４， ６ ） ； ｈｅ ｔ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ３ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ（ １ ， ５ ） ．Ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｄ ｅ ｌ ａ ｙ ｉ ｓ ０ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｈｅ ｔ ｏ ｐ ｉ ｔ ｍａ ｌ ｓ ｏ ｌ ｕ ｉ ｔ ｏ ｎ ．Ｔ ｈ ｅ ｂ ｉ — ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ Ｃ ｎ ａ
（ 东南大学 系统工程研究所 ， 南京 ２ １ ０ ０ ９ ６ ）
摘要 ： 为了 在有限时间域 内最大化各灾区应急资源需求满足量、 减少延迟成本 ， 采用 网络流理论 及 双 层规 划建模 方 法 ， 构建 了含 时间窗 的应 急救 援 车辆 多次 、 多 阶段 动 态调 度模 型 ， 并利 用 基 于
点 ３出发的车辆覆盖需求点（ １ ， ５ ） ． 在最优调度方案下 ， 总延迟成本为０ ． 双层规划能降低求解维
度， 上 下层 合作 关 系保证 了全 局 最优 的 实现． 因此 ， 应 急管理 部 门应 先行 决策 应 急 资 源 的战 略配 置 以有 效提 高各 阶段救援 车 辆调 度效 率．
ＶＯ １ ． ４ ４ Ｎ ｏ． ２ Ｍａ ｒ ．２ ０１ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ —０ ５ ０ ５ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ２ ． ０ ３ ５
基 于双 层 规 划 的应 急 救 援 车辆 调 度 模 型
夏红云 江亿平 赵 林度
Ｘｉ ａ Ｈｏ ｎ ｇ ｙ ｕ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｙｉ ｐｉ ｎ ｇ Ｚｈ ａ ｏ Ｌｉ ｎ ｄ ｕ
（ Ｉ ｎ ｓ ｉ ｔ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｓ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
关键词 ：多阶段； 时间窗； 应急车辆调度 ； 双层规划
中图分 类号 ： Ｃ ９ ４ 文献 标 志码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ １— ０ ５ ０ ５ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ － ０ ４ ２ ５ ０５ －
Ｅｍ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎｃ ｙ ｒ ｅ ｓ ｃ ｕ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｉ － ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｍｉ ｎ ｇ