战时复杂不确定条件下的油料配送鲁棒优化问题研究

发布时间：2021-08-21 12:26

　　重点研究了战时油料配送存在不确定需求、不确定风险情景增量、时间窗要求、多中心和多运输方式相结合的复杂路径优化问题,构建了不确定优化模型并采用鲁棒优化理论将其转化为等价的确定性模型,提出了多面体凸集合假设下的转化定理和证明,设计了三阶段混合进化算法求解该模型并进行验证。最后,结合典型案例给出鲁棒优化模型的参数选择原则和决策建议。 

【文章来源】：军事运筹与系统工程. 2020,34(02)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

三阶段混合进化算法框架

(1)网络数据及油料保障任务简介。道路网络基本数据采用江苏省溧阳市主体道路网络，其他数据均为随机生成。如图2所示，方框代表地面运输车辆配送中心，圆圈代表运输直升机配送中心，坐标及约束见表3;三角代表油料需求单元，各需求单元的坐标、时间窗及名义需求见表4。(2)战时油料不确定数据定义。不同运载工具所属风险增量参数设置见表5。不确定需求数据按照表6中a组情景进行扰动，并假设情景权重为多面体集合，保守参数Γq=3。不确定风险基于运输方式的不同需要分为道路运输风险和空中运输风险两类，其不确定性主要由风险增量权重W的扰动造成，风险增量权重假设属于多面体凸集合。另外，陆路运输的平均延误事故率λ0ij一般由运输过程中的事故统计数据得到，此处简化为定值0.05;空中运输由于是一个对称的完全无向图网络，因此统一设置λ0ij=0.005，其他风险增量为Md=10,Mq=5,Mp=50，ρ=0.01。

【参考文献】：
期刊论文
[1]随机需求有时间窗的路径优化及补救策略研究[J]. 邓烨,朱万红,唐建.  计算机工程与应用. 2018(11)
[2]需求不确定的车辆路径鲁棒优化模型[J]. 管峰,钟铭,韦达.  上海海事大学学报. 2015(04)

博士论文
[1]基于风险分析的危险品道路运输路径优化方法研究[D]. 任常兴.南开大学 2007



本文编号：3355598