考虑次生灾害的应急物流网络优化研究
发布时间：2023-02-09 20:29
近年来,自然灾害和公共卫生事件频发,给人类生命财产带来了巨大损失,对社会稳定和经济发展造成了巨大影响。尽管突发事件下的应急救援问题受到诸多学者和管理者的关注,但目前在实际应急救援工作中仍然存在诸多不足之处,如响应速度慢、救援效率低等。与此同时,许多重特大灾害往往会引发次生灾害,且资料显示,次生灾害所带来的危害和造成的损失有可能会超过原生灾害,因此为了避免造成更大规模的经济损失和人员伤亡,次生灾害的影响不可忽视。研究表明在应急救援过程中物流相关的活动占比高达80%,作为灾后应急救援行动开展的重要保障,科学高效的应急物流网络能够加快物流进程,减少救援时间,进而减轻灾民痛苦。但灾害的突发性、不确定性、动态变化等特点极大的增加了应急物流网络优化设计的难度。因此如何应对不确定因素及次生灾害对应急物流网络的影响,建立稳健性较高的应急物流网络是应急救援中亟需解决的问题。基于此,本文对考虑次生灾害的应急物流网络优化问题进行了研究,旨在提高应急物流网络灾后响应速度和救援能力。运用随机优化、鲁棒优化及分布式鲁棒优化等运筹学方法根据不确定参数分布信息的掌握情况分别进行建模求解,并在考虑次生灾害的单周期优化模...
【文章页数】：182 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的与研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 相关概念及研究范围界定
1.3.1 应急物流网络优化中的不确定因素
1.3.2 本研究所面向灾害类型的界定
1.3.3 多阶段决策与多周期决策概念界定
1.4 研究内容与论文框架
1.5 研究方法与技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
1.6 主要创新点
第2章 研究综述
2.1 应急物流网络优化中不确定参数的处理方法
2.1.1 基于场景的随机优化相关研究
2.1.2 基于不确定集合的鲁棒优化相关研究
2.2 应急物流网络设施选址及资源分配相关研究
2.3 考虑次生灾害的应急物流网络优化相关研究
2.4 模型求解方法
2.5 研究现状总结
第3章 应急物流网络优化模型构建及求解方法
3.1 ELNO中不确定参数的处理方法
3.1.1 随机优化决策方法
3.1.2 鲁棒优化决策方法
3.1.3 分布式鲁棒优化决策方法
3.2 应急物流网络优化建模思路
3.2.1 应急物流网络联合优化基本模型
3.2.2 考虑次生灾害的应急物流网络优化基本模型
3.3 模型优化求解方法
3.3.1 混合整数规划模型求解:BD算法
3.3.2 多周期随机规划模型求解:PH算法
3.3.3 参数动态更新的模型求解:RH方法
3.4 本章小结
第4章 考虑次生灾害的应急物流网络随机优化
4.1 引言
4.2 单周期应急物流网络随机优化模型构建及求解
4.2.1 问题描述
4.2.2 基于场景的三阶段随机优化模型
4.2.3 基于场景分解的BD算法
4.2.4 数值实验
4.2.5 结果分析
4.3 多周期应急物流网络随机优化模型构建及求解
4.3.1 问题描述
4.3.2 多周期随机优化模型
4.3.3 数值实验
4.3.4 结果分析
4.4 本章小结与管理启示
第5章 考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化
5.1 引言
5.2 单周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解
5.2.1 问题描述
5.2.2 基于场景的应急物流网络鲁棒优化模型
5.2.3 PH算法及加速求解策略
5.2.4 数值实验
5.2.5 结果分析
5.3 多周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解
5.3.1 问题描述
5.3.2 基于短期需求估计的动态应急物流网络模型
5.3.3 基于动态调整策略的RH方法
5.3.4 数值实验
5.3.5 结果分析
5.4 本章小结与管理启示
第6章 考虑次生灾害的应急物流网络分布式鲁棒优化
6.1 引言
6.2 单周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解
6.2.1 问题描述
6.2.2 分布式鲁棒优化模型构建与分析
6.2.3 模型理论目标函数上下界分析
6.2.4 分布式鲁棒优化模型求解方法
6.2.5 考虑次生灾害的分布式鲁棒优化模型
6.2.6 数值实验
6.2.7 结果分析
6.3 多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解
6.3.1 问题描述
6.3.2 多周期分布式鲁棒优化模型
6.3.3 模型求解方法
6.3.4 数值实验
6.3.5 结果分析
6.4 本章小结与管理启示
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士期间的研究成果
学位论文评阅及答辩情况表
本文编号：3739203
【文章页数】：182 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的与研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 相关概念及研究范围界定
1.3.1 应急物流网络优化中的不确定因素
1.3.2 本研究所面向灾害类型的界定
1.3.3 多阶段决策与多周期决策概念界定
1.4 研究内容与论文框架
1.5 研究方法与技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
1.6 主要创新点
第2章 研究综述
2.1 应急物流网络优化中不确定参数的处理方法
2.1.1 基于场景的随机优化相关研究
2.1.2 基于不确定集合的鲁棒优化相关研究
2.2 应急物流网络设施选址及资源分配相关研究
2.3 考虑次生灾害的应急物流网络优化相关研究
2.4 模型求解方法
2.5 研究现状总结
第3章 应急物流网络优化模型构建及求解方法
3.1 ELNO中不确定参数的处理方法
3.1.1 随机优化决策方法
3.1.2 鲁棒优化决策方法
3.1.3 分布式鲁棒优化决策方法
3.2 应急物流网络优化建模思路
3.2.1 应急物流网络联合优化基本模型
3.2.2 考虑次生灾害的应急物流网络优化基本模型
3.3 模型优化求解方法
3.3.1 混合整数规划模型求解:BD算法
3.3.2 多周期随机规划模型求解:PH算法
3.3.3 参数动态更新的模型求解:RH方法
3.4 本章小结
第4章 考虑次生灾害的应急物流网络随机优化
4.1 引言
4.2 单周期应急物流网络随机优化模型构建及求解
4.2.1 问题描述
4.2.2 基于场景的三阶段随机优化模型
4.2.3 基于场景分解的BD算法
4.2.4 数值实验
4.2.5 结果分析
4.3 多周期应急物流网络随机优化模型构建及求解
4.3.1 问题描述
4.3.2 多周期随机优化模型
4.3.3 数值实验
4.3.4 结果分析
4.4 本章小结与管理启示
第5章 考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化
5.1 引言
5.2 单周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解
5.2.1 问题描述
5.2.2 基于场景的应急物流网络鲁棒优化模型
5.2.3 PH算法及加速求解策略
5.2.4 数值实验
5.2.5 结果分析
5.3 多周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解
5.3.1 问题描述
5.3.2 基于短期需求估计的动态应急物流网络模型
5.3.3 基于动态调整策略的RH方法
5.3.4 数值实验
5.3.5 结果分析
5.4 本章小结与管理启示
第6章 考虑次生灾害的应急物流网络分布式鲁棒优化
6.1 引言
6.2 单周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解
6.2.1 问题描述
6.2.2 分布式鲁棒优化模型构建与分析
6.2.3 模型理论目标函数上下界分析
6.2.4 分布式鲁棒优化模型求解方法
6.2.5 考虑次生灾害的分布式鲁棒优化模型
6.2.6 数值实验
6.2.7 结果分析
6.3 多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解
6.3.1 问题描述
6.3.2 多周期分布式鲁棒优化模型
6.3.3 模型求解方法
6.3.4 数值实验
6.3.5 结果分析
6.4 本章小结与管理启示
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士期间的研究成果
学位论文评阅及答辩情况表
本文编号：3739203
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