基于GA-PSO的应急物资储备中心选址研究
发布时间:2018-05-26 04:57
本文选题:应急选址 + 储备中心 ; 参考:《河北工程大学》2014年硕士论文
【摘要】:近年来,各种非常规、突发事件的发生给人类和社会的经济造成巨大的损失,为了降低此类事件的危害程度,需要做好相关应急管理工作。应急储备中心作为服务设施站点,,事故发生时需要在尽可能短的时间内向事故地提供充足的应急资源。这不仅可以降低成本,而且还能够保证提供应急物资的时效性,从而避免可能导致的更大损失。因此,将其置于合理的位置对于应急管理至关重要。 本文首先阐述应急物资储备中心选址的研究背景、研究意义,分析国内外研究现状及存在的问题。其次,对储备中心的概念和功能以及设施选址的概念和分类进行详细论述,探讨了经典的选址模型和选址优化方法、并分别对其进行对比分析。再次,根据储备中心选址流程,在分析影响应急物资储备中心选址因素的基础上运用模糊多属性决策方法对地址进行初选确定备选地址;然后从资源有限性、服务差异化等方面考虑,建立应急物资储备中心多目标多级的最大覆盖选址模型。最后设计遗传-粒子群混合算法对模型进行求解,并通过实例验证模型和算法的有效性,为政府部门进行应急物资储备中心的选址决策提供了一个科学、有效的思路和方法。
[Abstract]:In recent years, the occurrence of various unconventional and unexpected events has caused enormous losses to human and social economy. In order to reduce the harm of such incidents, it is necessary to do a good job of emergency management. As a service station, the emergency reserve center should provide sufficient emergency resources to the accident site in the shortest possible time. This not only reduces the cost, but also ensures the timeliness of the provision of emergency supplies, thus avoiding the potential for greater loss. Therefore, it is very important for emergency management to put it in a reasonable position. This paper first describes the research background and significance of the emergency material reserve center location, and analyzes the current research situation and existing problems at home and abroad. Secondly, the concept and function of reserve center and the concept and classification of facility location are discussed in detail, and the classical location model and location optimization method are discussed in detail. Thirdly, according to the location process of the reserve center, based on the analysis of the factors affecting the location of the emergency material reserve center, the fuzzy multi-attribute decision-making method is used to determine the alternative address by primary selection. Considering the difference of service, a multi-objective and multi-level maximum coverage location model of emergency material reserve center is established. Finally, a hybrid genetic Particle Swarm Optimization algorithm is designed to solve the model, and the validity of the model and algorithm is verified by an example, which provides a scientific and effective way for government departments to decide the location of emergency material reserve center.
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:D63;F252;F224
【参考文献】
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本文编号:1936025
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