多目标应急物流中心选址的鲁棒优化模型

发布时间：2021-07-09 14:06

　　针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。 

【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(05)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

混合蛙跳算法SFLA的流程图(左边为主流程,右边为局部搜索流程)

图4 两种模型的标准差变化趋势

图4 两种模型的标准差变化趋势再次,为检验本文多目标鲁棒优化模型和确定型模型的优劣性,我们对所有情景的鲁棒约束系数均取值为0.2。图3和图4分别给出了两种模型的平均值(时间和成本)和标准差(时间和成本)随成本偏好权重变化的趋势图。图3的平均值结果仅能初略地看到,当成本偏好权重取值于[0,0.55]和[0.75,1]时,两种模型的差别并不大;但当成本偏好权重取值于[0.6,0.7]时,确定型模型的平均成本明显高于鲁棒优化模型的平均成本。然而,当我们关注图4给出的两种模型的标准差(时间和成本)时,可以发现,确定型模型的两种标准差都比鲁棒优化模型的标准差大;尤其,当成本偏好权重取值于[0.55,0.7]时,确定型模型的标准差比鲁棒优化模型的标准差高出一倍左右。这说明,鲁棒优化模型具有较好地应对各种不确定性的抗干扰能力。具体来说,从总趋势看,鲁棒模型对应的成本偏好权重也可分为三个区间段,第一个区间段为[0,0.45],第二个区间段大致为[0.45,0.75],第三个区间段大致为[0.75,1],三个成本偏好权重的区间段可看作分别对应救援初期、中期、后期。

【参考文献】：
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本文编号：3273888