重大突发事件下铁路军事运输路径优化研究
发布时间:2020-12-31 11:23
自2008年发生汶川特大地震后,近年来,自然灾害、群体事件等重大突发事件频频发生,对社会经济发展和人身生命安全都构成很大威胁,与此同时军事运输保障环节也愈发引起广泛重视,成为军事运输领域的热门议题。该类突发事件发生后如何制定科学合理的运输保障计划,寻求最优输送径路,在满足国民经济必保要求前提下,以既定的军运占有率,在最短时间内将抢险部队和救援物资输送到灾害突发地,是提升军事输送效率的关键环节。在汶川抗震救援行动中,铁路的物资输送运量高达总运量的48%以上,说明铁路运输方式已经成为应急救援行动中中长距离运距水平的骨干支撑力量,这就使得铁路运输方式下的军事保障方案研究具有重要意义。铁路运输路径优化作为军事运输保障方案中的重要环节,其首先需要考虑到的就是突发事件所具备的破坏性、动态性、随机性、复杂性、因果性等特征,以及重大突发事件对铁路军事运输所提出的时间紧迫、运量巨大、方向集中、多源点和多汇点、多部队同时输送等一系列要求,进而根据如上军事运输特性分析,才能有针对性的遴选出影响路径优化的输送效率、输送费用、时间价值等主要因素。为此,本文首先围绕重大突发事件进行了边界分析和铁路军事运输的相关概...
【文章来源】:兰州交通大学甘肃省
【文章页数】:52 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线线框架图
图 3.1 求解模型的遗传算法流程图数制参数主要包括:遗传算法的终止代数、编码串及其他辅助性控制参数。由于控制参数的设置此在对参数进行选择时,应考虑各参数的最佳终止代数:终止代数是指定遗传算法进化到一当前种群中适应值最高的染色体个体作为求解为 100~1000,也可用某种判断准则作为遗传算:变异操作的主要意义是为拓展种群的多样性单一、重要的基因产生丢失的可能,但较高频搜索的方向演化。因此变异概率 一般建议的
顺序交叉编码示例
【参考文献】:
期刊论文
[1]战争背景下的军事多式联运[J]. 尹福文,蒋益伟,张颖. 军事交通学院学报. 2016(06)
[2]基于节约里程法的物资配送路径设计研究[J]. 刘笑然,江帆,苏好. 物流工程与管理. 2016(05)
[3]基于蚁群算法的车辆器材配送运输路径优化[J]. 王凤忠,杨冰峰,邓威,张尧. 物流技术. 2015(22)
[4]军事物流多式联运路径优化研究[J]. 黄荣富,张锦. 军事运筹与系统工程. 2015(03)
[5]基于区域分层的车辆队列行驶路径优化算法[J]. 冯鹏程,高社生,王东. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(03)
[6]基于多模式时间最短的公铁联合军事运输路径优化[J]. 吴洋,张艳萍,李遂汝. 军事交通学院学报. 2015(05)
[7]基于遗传算法的军事物流运输计划[J]. 李军亮,李季颖,戢治洪. 海军航空工程学院学报. 2015(03)
[8]军事配送式后勤车辆路径问题研究[J]. 郝瑞卿,闫莉. 西安工业大学学报. 2015(01)
[9]基于混合算法的联合运输路径优化[J]. 王义晶,贾俊芳. 交通信息与安全. 2014(01)
[10]提高民航货机输送部队重装备保障能力的思考[J]. 海军,李健. 军事交通学院学报. 2011 (11)
博士论文
[1]基于GIS的最优路径算法研究与实现[D]. 王海梅.南京理工大学 2008
[2]战时不确定性运输路径优化研究[D]. 石玉峰.西南交通大学 2006
硕士论文
[1]基于遗传算法的多式联运路径规划[D]. 柳超.东南大学 2015
[2]基于复杂网络的军事运输风险及路径优化研究[D]. 姜海洋.大连理工大学 2015
[3]基于物联网某军事仓储管理系统设计与实现[D]. 孙敏.南京农业大学 2014
[4]GIS在军事综合运输最短路径优化中的应用研究[D]. 祁松.哈尔滨工业大学 2010
[5]配送中心的运输路径优化研究[D]. 陈韦志.武汉理工大学 2007
本文编号:2949515
【文章来源】:兰州交通大学甘肃省
【文章页数】:52 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线线框架图
图 3.1 求解模型的遗传算法流程图数制参数主要包括:遗传算法的终止代数、编码串及其他辅助性控制参数。由于控制参数的设置此在对参数进行选择时,应考虑各参数的最佳终止代数:终止代数是指定遗传算法进化到一当前种群中适应值最高的染色体个体作为求解为 100~1000,也可用某种判断准则作为遗传算:变异操作的主要意义是为拓展种群的多样性单一、重要的基因产生丢失的可能,但较高频搜索的方向演化。因此变异概率 一般建议的
顺序交叉编码示例
【参考文献】:
期刊论文
[1]战争背景下的军事多式联运[J]. 尹福文,蒋益伟,张颖. 军事交通学院学报. 2016(06)
[2]基于节约里程法的物资配送路径设计研究[J]. 刘笑然,江帆,苏好. 物流工程与管理. 2016(05)
[3]基于蚁群算法的车辆器材配送运输路径优化[J]. 王凤忠,杨冰峰,邓威,张尧. 物流技术. 2015(22)
[4]军事物流多式联运路径优化研究[J]. 黄荣富,张锦. 军事运筹与系统工程. 2015(03)
[5]基于区域分层的车辆队列行驶路径优化算法[J]. 冯鹏程,高社生,王东. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(03)
[6]基于多模式时间最短的公铁联合军事运输路径优化[J]. 吴洋,张艳萍,李遂汝. 军事交通学院学报. 2015(05)
[7]基于遗传算法的军事物流运输计划[J]. 李军亮,李季颖,戢治洪. 海军航空工程学院学报. 2015(03)
[8]军事配送式后勤车辆路径问题研究[J]. 郝瑞卿,闫莉. 西安工业大学学报. 2015(01)
[9]基于混合算法的联合运输路径优化[J]. 王义晶,贾俊芳. 交通信息与安全. 2014(01)
[10]提高民航货机输送部队重装备保障能力的思考[J]. 海军,李健. 军事交通学院学报. 2011 (11)
博士论文
[1]基于GIS的最优路径算法研究与实现[D]. 王海梅.南京理工大学 2008
[2]战时不确定性运输路径优化研究[D]. 石玉峰.西南交通大学 2006
硕士论文
[1]基于遗传算法的多式联运路径规划[D]. 柳超.东南大学 2015
[2]基于复杂网络的军事运输风险及路径优化研究[D]. 姜海洋.大连理工大学 2015
[3]基于物联网某军事仓储管理系统设计与实现[D]. 孙敏.南京农业大学 2014
[4]GIS在军事综合运输最短路径优化中的应用研究[D]. 祁松.哈尔滨工业大学 2010
[5]配送中心的运输路径优化研究[D]. 陈韦志.武汉理工大学 2007
本文编号:2949515
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