检索结果-内蒙古大学图书馆

华东电力 2008年第4期36卷 66-69页

作者：王赛一上海市电力公司市区供电公司上海200080

认为市场中的城市配电网规划面临的不确定性因素中负荷的变化尤为重要。引入了区间算法对不确定性负荷、配电网规划的数学模型和自动布线的初始化搜索方法进行了修改,并采用遗传禁忌混合算法对初始化网架进行了优化求解。将该改进规划... 详细信息

认为市场中的城市配电网规划面临的不确定性因素中负荷的变化尤为重要。引入了区间算法对不确定性负荷、配电网规划的数学模型和自动布线的初始化搜索方法进行了修改,并采用遗传禁忌混合算法对初始化网架进行了优化求解。将该改进规划方法应用于实际算例,与确定性规划得到的结果相比较表明该文所提方法适合于求解不确定性负荷条件下的城市中压配电网络规划问题,从而为不确定性条件下的城市配电网规划提供了参考。

关键词：配电网规划负荷不确定性区间算法遗传禁忌混合算法自动布线

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基于启发式算法的机场除冰资源调度策略研究

基于启发式算法的机场除冰资源调度策略研究

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作者：袁成斌华中科技大学

学位级别：硕士

飞机除冰是影响航班冬季运行安全和效率的关键因素,除冰资源的合理调度是提高飞机除冰效率的主要途径。除冰资源包括除冰机位资源与除冰车资源,它们的调度分别由不同的参与者完成,如何对除冰资源进行合理的调度对提高飞机除冰质量与效... 详细信息

飞机除冰是影响航班冬季运行安全和效率的关键因素,除冰资源的合理调度是提高飞机除冰效率的主要途径。除冰资源包括除冰机位资源与除冰车资源,它们的调度分别由不同的参与者完成,如何对除冰资源进行合理的调度对提高飞机除冰质量与效率具有重要意义。本文采用启发式算法分别研究了机场除冰资源的分步式调度策略与集中式调度策略问题。首先研究了除冰机位资源分配问题,然后在此基础上研究了除冰车资源调度问题,实现了机场除冰资源的分步式调度策略;进一步,将除冰机位与除冰车协同考虑,最终实现了机场除冰资源的集中式调度策略。针对这两种调度策略,分别建立了相应的数学模型,并设计了有效的启发式算法对模型进行求解。具体工作如下:1)研究了机场除冰机位分配问题。以航班延误数量为主要优化目标,以乘客满意度与航空公司间的公平性为次要优化目标,建立了该问题的数学模型。采用遗传禁忌混合算法对模型求解,提出了一种二维十进制的染色体编码方式,以禁忌搜索算法的思想设计了交叉算子。实验结果表明,遗传禁忌混合算法在三个优化目标上均优于目前机场常用的先到先服务算法。同时,以机场实际航班数据为基础,采样生成不同数量的航班,评估了机场除冰机位的容纳能力。2)研究了基于除冰机位分配的除冰车调度问题。根据除冰机位分配结果确定除冰车最少投入数量,以除冰车的总行驶距离为优化目标建立了该问题的数学模型。设计了一种颗粒禁忌搜索算法对模型求解,实现了除冰车的调度,实验结果表明,除冰车资源成本主要取决于除冰车投入数量。同时研究了航班数量与除冰车需求数量间的关系,评估了机场除冰车的服务能力。3)研究了除冰机位与除冰车协同调度问题。将除冰车数量作为已知条件,分别对不同除冰车数量下的航班延误数量进行优化,建立了该问题的数学模型。针对该问题时间复杂度极高的特点提出了一个最优解性质,基于该最优解性质设计了一种贪婪算法对模型求解,实现了除冰机位与除冰车的协同调度。同时研究了航班数量与除冰车需求数量间的关系,并将结果与分步式调度策略对比,结果表明,集中式调度策略能够大大提高除冰车资源的利用率、减少对除冰车资源的依赖。

关键词：飞机除冰分步调度协同调度遗传禁忌混合算法禁忌搜索贪婪算法

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基于网络图模型的乘务排班计划编制优化研究

基于网络图模型的乘务排班计划编制优化研究

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作者：梁鹏西南交通大学

学位级别：硕士

城市轨道交通已经逐渐成为各大城市的主要交通方式,随着科技的不断发展,轨道交通智能化水平也不断提高,这就对城市轨道交通的运营提出了更高的要求。因此需要寻求能够快速且准确地解决乘务排班计划编制问题的方法,以减少人工编制所浪费... 详细信息

城市轨道交通已经逐渐成为各大城市的主要交通方式,随着科技的不断发展,轨道交通智能化水平也不断提高,这就对城市轨道交通的运营提出了更高的要求。因此需要寻求能够快速且准确地解决乘务排班计划编制问题的方法,以减少人工编制所浪费的人力物力。本文主要通过构建乘务排班问题的有向网络图及时空状态网络图并建立相关模型和算法对其进行研究,主要研究内容如下: (1)以乘务片段为顶点,乘务片段之间的接续关系为有向弧构建了乘务排班问题的有向网络图,以乘务排班计划总接续时间及总运营成本最小为目标函数,构建了相应的乘务排班模型并设计了基于贪婪思想的SPFA算法对其进行求解。并对所构建的有向网络图模型及G-SPFA算法进行了改进,使其在一定程度上能较好地对大规模乘务排班问题进行求解。主要通过K-Means算法对乘务片段进行聚类,将其分为早、白、夜三个班组,分别构建了三个班组的有向网络图,并设计了改进的G-SPFA算法对其进行求解。 (2)构建了时空状态网络图对大规模线路的乘务排班问题进行描述,并以最小化人员成本及接续时间为目标,时空状态网络约束及相关时间约束等为约束条件构建了相应的模型。综合考虑遗传算法及禁忌搜索算法的特点,设计了遗传禁忌混合算法对构建的模型进行求解,此算法能够以较高的效率对大规模城市轨道交通线路的乘务排班问题进行求解,编制出较好的乘务排班计划。 (3)以成都地铁5号线的数据为例对本文所提出的方法进行验证。得出两种方式所编制出的乘务排班计划与手工编制结果相比均得到了优化,同时两种方式互有优劣性,基于有向网络的编制方法的优化程度更好,而基于时空状态网络的编制方法的优化程度不如前者,但计算速度大大超过了前者,同时适用于所有数据规模情况。在实际运用时,需要根据实际情况对两种方法进行合理选择。

关键词：城市轨道交通乘务排班计划有向网络时空状态网络 G-SPFA算法遗传禁忌混合算法

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基于PageRank和改进遗传禁忌的分级软件缺陷定位模型

基于PageRank和改进遗传禁忌的分级软件缺陷定位模型

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作者：张胥圆燕山大学

学位级别：硕士

软件测试的目的是保障软件的质量,软件缺陷定位和测试用例生成均是软件测试中的重点研究内容。基于频谱的软件缺陷定位方法在定位软件缺陷方面是有一定效果的,但大多数现有的自动软件缺陷定位方法在解决多缺陷定位问题时性能较差,一些... 详细信息

软件测试的目的是保障软件的质量,软件缺陷定位和测试用例生成均是软件测试中的重点研究内容。基于频谱的软件缺陷定位方法在定位软件缺陷方面是有一定效果的,但大多数现有的自动软件缺陷定位方法在解决多缺陷定位问题时性能较差,一些有效的方法因高度复杂性以及需要开发人员之间更多的交互,仍需进一步改善,并且现有的缺陷定位方法基本上以整个程序为研究对象,存在粒度粗导致不能精确定位的问题。针对此类问题,本文围绕软件缺陷函数级和语句级定位展开研究,主要工作如下。首先针对缺陷定位以整个程序作为研究对象导致执行过程复杂的问题,提出分级软件缺陷定位模型框架,将缺陷定位过程分为先定位缺陷函数再定位缺陷语句两部分。设计了基于PageRank和改进遗传禁忌混合的分级软件缺陷定位模型。其次,为了实现缺陷函数的定位,本文提出了一种基于改进PageRank的函数级缺陷定位算法,该算法先利用执行测试用例时所产生的的函数调用图建立邻接矩阵,再基于改进的PageRank算法进行初步的函数级别定位,以降低缺陷定位运算复杂度。再次,为了在缺陷函数集基础上进一步精确定位到缺陷语句,本文提出了一种基于改进遗传禁忌混合的语句级缺陷定位算法,并在该算法中设计了动态种群突变率的调整方法,以便更精准地定位缺陷语句。最后,在数据集Seimen上对所提模型和算法进行了实验验证,并进行了对比实验和实验结果分析。

关键词：函数级缺陷定位语句级缺陷定位 PageRank算法遗传禁忌混合算法

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基于博弈的快递包装回收模式及回收网络研究

基于博弈的快递包装回收模式及回收网络研究

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作者：冯缘山东科技大学

学位级别：硕士

电子商务的发展产生了海量的快递包装垃圾,造成资源浪费和环境破坏。亟需开展绿色物流、实行快递包装回收等解决包装回收再利用的社会问题。由于消费者参与快递包装回收的意识和积极性不高,回收意愿不强烈,导致快递包装回收利用率比较低... 详细信息

电子商务的发展产生了海量的快递包装垃圾,造成资源浪费和环境破坏。亟需开展绿色物流、实行快递包装回收等解决包装回收再利用的社会问题。由于消费者参与快递包装回收的意识和积极性不高,回收意愿不强烈,导致快递包装回收利用率比较低,本文在分析现有的快递包装回收情况基础上,研究快递包装机制,并根据计划行为理论结合问卷调查选取影响因素,在此基础上进一步研究快递包装回收的运营模式,最终根据分析得到最优运营模式对快递包装回收网络进行优化,以促进包装回收利用。首先,本文通过分析现阶段废弃快递包装回收存在的问题阐述回收的必要性,分析快递包装的分类了解废弃快递包装的组成,以及值得回收的部分,分析回收流程,明确废弃包装在各个环节的处理步骤以提高再利用率。其次,基于计划行为理论、社会交换理论对影响消费者参与快递包装回收的因素及相互之间的关系进行合理的假设,构建消费者参与快递包装回收的行为意愿理论模型。采用α信度系数法和主成分分析法对问卷数据进行信度检验和效度检验,最终提取出7个主成分作为解释变量为影响快递包装回收影响因素。第三,运用博弈论分析比较快递包装回收的企业自营回收、联营回收和第三方外包企业统一回收三种模式,以快递-制造企业联合回收作为对比分析优劣,并将影响因素分析得出的权重最大的政府规制因素融入博弈模型中。最后,根据快递包装回收模式,探讨逆向物流网络优化问题。菜鸟驿站快递包装回收现状,采用逆向物流网络优化的方法来促进快递包装回收,设计了快递包装回收处理流程、逆向物流网络结构,考虑负外部性函数结合政府奖惩系数,建立以成本最小化为目标的数学模型,利用遗传禁忌混合算法解决选址决策和流量分配问题。选取青岛市黄岛区菜鸟驿站快递网点进行分析,收集相关数据资料进行分析计算,选出设施最佳选址位置及流量分配情况,并验证模型的可行性。为企业进行逆向物流网络设计提供参考。

关键词：快递包装回收计划行为理论博弈网络规划遗传禁忌混合算法

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海防部队应急车辆调度问题的优化模型研究

海防部队应急车辆调度问题的优化模型研究

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作者：高勇国防科学技术大学

学位级别：硕士

伊拉克战争中,美军首次采用类似企业化运作方式的精确后勤补给方式,揭开现代物流理论指导战场后勤实践的序幕,军事专家普遍认为精确后勤是未来战争后勤改革与发展的方向。应急车辆优化调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和... 详细信息

伊拉克战争中,美军首次采用类似企业化运作方式的精确后勤补给方式,揭开现代物流理论指导战场后勤实践的序幕,军事专家普遍认为精确后勤是未来战争后勤改革与发展的方向。应急车辆优化调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用,而对海防部队的应急车辆调度研究更具有一定的针对性和实用性。本文在总结现代战争后勤保障经验教训和回顾相关领域研究动态的基础上,研究了海防部队应急车辆优化调度问题的模型和算法,主要做了以下工作: (1)贴近海防部队驻地配置分散、道路错综复杂、任务需求多变等实际情况,分析海防部队应急车辆调度问题的特点,指出其优化一般属于多目标决策问题,且经济性只是次要的决策目标。这与企业物流系统决策之间存在明显区别,因此通常不能直接采用企业物流决策方法进行应急车辆调度。 (2)在基本条件相对确定情况下海防部队应急车辆调度问题的求解或是需要付出很大的代价,或是对问题进行了大量简化,这些都严重影响了对实际问题的求解。本文构造的遗传禁忌混合算法是一个两层的搜索结构,充分利用了不同领域的搜索方法。比较分析表明:与相关算法相比,它的优化能力、运行效率、可靠性均有一定的提高,具有一定的应用价值。 (3)在考虑海防部队战场地理环境复杂、战时和应急状态下车辆行驶时间的不确定性的基础上,建立了以车辆运输总行驶里程最小为目标的机会约束规划模型,并构造了求解该问题的遗传禁忌混合算法,通过实验对模型及算法分析评估,结果表明,该模型是有效的。 (4)分析了在公路军事运输线路中断情况下的各种对策,并对各对策的运输时间进行了量化分析,建立了公路军事运输中断情况下运输时间的优化模型。 (5)在本文最后通过相关示例对本课题研究成果进行了应用、验证、分析和评价。

关键词：海防部队军事物流运输车辆优化调度遗传禁忌混合算法机会约束模型

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定制公交线网优化研究

定制公交线网优化研究

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作者：段凯渊兰州交通大学

学位级别：硕士

近年来,信息与科学技术的快速发展引领了多元化交通的新潮。具有固定的运行线路、固定的运行时刻表以及一站一停特点的常规公交并不能满足人们的出行需求,也不能吸引更多的私家车出行者,从而达不到我们所提倡的节能减排、低碳出行的目... 详细信息

近年来,信息与科学技术的快速发展引领了多元化交通的新潮。具有固定的运行线路、固定的运行时刻表以及一站一停特点的常规公交并不能满足人们的出行需求,也不能吸引更多的私家车出行者,从而达不到我们所提倡的节能减排、低碳出行的目的。因此,一种为乘客“量身定制”的精细化公交服务模式——定制公交孕育而生。由于其快捷、高效、舒适、经济的特点,迅速地席卷了全国各大城市。定制公交线网规划是其运行的基础,其规划的合理性对城市公交网络起到了重要的补充作用。本文首先分析了定制公交线网优化问题的研究背景,明确了研究的价值和现实意义。然后对国内外的相关研究进行了归纳和总结,并对研究者已经完成的一些工作和结果进行总结,得出这种新型的公交模式的发展是必然趋势,并在此基础上确定了本文所研究的主要内容。其次,介绍了定制公交的相关理论概述,包括定制公交的定义、特点、定制公交与其他交通方式的对比、优势以及面临的问题以及定制公交线网规划的相关标准及方法。再次,对传统的K-means聚类法进行改进并使用该方法对合乘站点进行规划。为提高乘客满意度,本文以减少服务总时间和降低时间窗惩罚成本为目标,建立双目标定制公交线网优化模型,对时间窗和车辆最大载客量等进行约束。为了解决线路规划模型中相同站点出现多辆车停靠的问题,在考虑了上下车站点配对有序特点的基础上,以设置虚拟结点的方式将多次停靠转化为传统的单次停靠问题,通过构造配对有序的染色体编码以完成对数据的处理并设计两种算法进行求解,考虑到遗传算法易陷入局部最优和提早收敛的弊端,本文将禁忌搜索算法较强的局部搜索特性和遗传算法优异的全局搜索特点相结合,通过禁忌搜索变异算子提升遗传算法的局部搜索能力。最后,运用MATLAB仿真,以兰州市为例进行建模过程和求解过程的可行性分析,通过比较遗传算法与遗传禁忌混合算法的结果,发现后者优于前者,不仅服务总时间、时间窗惩罚成本、行驶里程和平均载客率都得到降低,而且车辆数也减少了。验证了该优化方法的可操作性和有效性。

关键词：交通规划定制公交改进K-means聚类虚拟结点混合时间窗遗传禁忌混合算法

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考虑产品包装及保质期的易腐品生产路径（PRP）问题研究

考虑产品包装及保质期的易腐品生产路径（PRP）问题研究

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作者：徐正义南京财经大学

学位级别：硕士

易腐品具有高损耗、易变质等特点。而且会因各种原因而变质,首先是由于商品本身的特性,其次是由于微生物的存在、酶的作用和外部温度的影响。其中微生物的生长、发展和繁殖是导致冷藏货物腐败的主要原因。此外,货物在运输过程中受到的... 详细信息

易腐品具有高损耗、易变质等特点。而且会因各种原因而变质,首先是由于商品本身的特性,其次是由于微生物的存在、酶的作用和外部温度的影响。其中微生物的生长、发展和繁殖是导致冷藏货物腐败的主要原因。此外,货物在运输过程中受到的压力或冲击以及振动造成的易腐品表面损伤从而引起化学变化和损坏。再加上消费者对易腐品品质的要求日渐提高以及消费偏好的速度变化加快,如果,供应链上各企业不能及时反应以及满足消费者需求,那会导致额外损失成本在企业管理成本中占有很高的份额。就像在2020年初突然爆发的新冠疫情期间,人们盲目购物,造成各类商品抢购一空,形成“全民抢菜”的一个热潮,很多超市见机大量囤货,但是由于人们买的多消耗慢,导致许多超市生鲜,农产品等易腐货物大量堆积,损耗严重。而且由于价格受到管控,也不能肆意涨价,这些超市最后只能自食其果,承受卖的没有坏的多的现实。造成了资源的浪费以及企业的损失成本的增加。因此为了降低资源的损耗,降低各类成本,提高企业的经营利润,对于生产易腐品的企业来说,快速反应是很重要的,协调生产与路径规划问题,尽快将产品交付给客户,提高运营效率,确保易腐品在交付时的质量。于是,本文考虑在制造商生产能力与库存水平以及零售商的库存水平,车辆运输能力的限制下,研究易腐品的生产路径优化问题,讨论了以下研究的关键内容:在传统的生产路径问题基础上考虑了产品包装、产品保质期对生产、配送和路径选择决策的影响,建立了以生产、库存、运输以及包装成本之和最小为目标的数学模型。为了反映保证产品新鲜度的现实要求,还在约束条件中考虑了时间窗限制。模型被分解为生产调度子问题和车辆路径选择子问题,使用遗传禁忌混合算法求解生产调度子问题,使用变邻域搜索算法求解出最佳运输路线。最后随机生成了60个算例对算法的性能进行了测试,并且以江苏盐城的一家公司为例进行了实际案例的测试,去验证了模型和算法的有效性。

关键词：生产路径问题包装保质期遗传禁忌混合算法变邻域搜索算法

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基于模糊理论与实时交通信息的配送方案优化研究

基于模糊理论与实时交通信息的配送方案优化研究

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作者：陈志强兰州交通大学

学位级别：硕士

随着城市化进程的加快,人们的生活水平逐步提高,特别是信息网络的兴起,极大地满足了购物者、经商者的实际需求,如何高效率、高质量地完成物流配送作业成为了当前热点研究问题。有别于一般传统配送过程,现代物流技术还应考虑高频性、分... 详细信息

随着城市化进程的加快,人们的生活水平逐步提高,特别是信息网络的兴起,极大地满足了购物者、经商者的实际需求,如何高效率、高质量地完成物流配送作业成为了当前热点研究问题。有别于一般传统配送过程,现代物流技术还应考虑高频性、分散性、实时性等的要求,在保证配送系统内效益总成本最小的同时,尽可能的提高顾客满意度,及时响应顾客需求变化、高效规划最优路径。本文针对配送过程考虑了实时交通信息对行车的影响,使配送车辆能以更高效的运行方式满足客户时间要求,并利用模糊理论对行车过程中的不确定因素进行处理,同时引入卡尔曼滤波预测将其与模糊决策中的隶属度相互结合,以更好的匹配现实中实时性要求,基于模糊理论与实时交通信息的配送方案优化研究,主要研究内容包括以下几个方面:(1)在既有相关文献的基础上,明确并分析一般路径优化问题所涉及的背景、解决方案等,确定基于时实交通信息下的配送模式,对配送过程中造成交通延误的潜在信息进行梳理,并采取二阶段法将配送过程分为初始路径阶段与实时调整阶段,对其分别进行建模与验证。(2)根据配送企业的实际状况,首先,在初始路径阶段中考虑了不同车辆类型,对各车辆自身的容载量、续航里程进行限制约束,以满足配送企业的实际需求。其次,将交叉口与配送点共同视为关键点,通过对各关键点配送顺序的确定,可明确各类型车辆在路网中的实际行驶路径,以满足现实状态下配送企业的实际需求。再者,针对交通道路中如信号灯改变、交通事故、气候变化等可能造成配送车辆延误的潜在因素,引入了模糊行程时间,以表达车辆行驶过程中的不确定因素,使研究内容更加贴近真实配送过程,并通过可信性测度确定模糊行程时间的可靠程度。此外,通过时间窗函数的建立反映顾客等待时长的满意度,并将时间窗模糊化处理,通过鲁棒约束值限定配送到达时间,使优化结果能按企业及客户的要求将满意度限定于可接受范围,增强研究实用性价值。据此可建立初始路径阶段下的模糊机会约束模型。(3)根据配送过程中的现实因素,考虑行驶状态中的车辆无法立即根据规划路径做出反应,因此引入关键点更新策略,当任意车辆到达任意关键点时更新路径,此时各配送车辆可直接驶入规定路段。此外,为保证车辆进入路段后有较好的通行效率,引入卡尔曼滤波短期交通信息预测,每当进行路径更新之前便先通过卡尔曼滤波模型进行预测,以保证当前规划路径同时为未来时刻的最优路径。据此可建立动态调整阶段下的模糊机会约束模型。(4)算法部分利用求解效果更好的遗传禁忌混合算法,改进传统遗传算法的变异算子,提高复杂路网环境下解的正确性。最后,通过兰州万里货物运输责任有限公司所提供的算例对比验证了在实时交通信息下将卡尔曼滤波与模糊理论相融合,可有效改善各项参数指标,增加车辆配送效率与客户满意度,为该公司配送方案优化起到积极引导作用。本文旨在研究时实配送过程中含模糊时间的路径优化问题,通过两阶段策略在初始路径基础上引入模糊时间、卡尔曼滤波预测,以此尽可能的确保了配送过程中对时实交通信息处理的现实性与时实性要求。该研究内容可在一定程度上丰富了路径优化领域的相关内容,也为小微型配送企业的调度优化提供了理论支持。

关键词：实时交通信息模糊理论路网路径优化卡尔曼滤波预测遗传禁忌混合算法

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突发事件下权衡员工满意度与时效性的建材物资调度优化研究

突发事件下权衡员工满意度与时效性的建材物资调度优化研究

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作者：傅彦峰青岛科技大学

学位级别：硕士

近年来,全球各类突发事件频发,突发事件的应急管理引起了世界各国各行的高度重视。应急建筑作为突发事件应急管理中的重要管理对象,如何尽快使其投入使用,及时保障受灾群众的生命健康安全也成为了一个国际性普遍的研究课题。当下,绝大... 详细信息

近年来,全球各类突发事件频发,突发事件的应急管理引起了世界各国各行的高度重视。应急建筑作为突发事件应急管理中的重要管理对象,如何尽快使其投入使用,及时保障受灾群众的生命健康安全也成为了一个国际性普遍的研究课题。当下,绝大多数应急建筑都采用装配式或集成式,大大减轻了现场施工的工作量,建设效率得到了很大的提升,同时也对建材的供应效率有了更高的要求。建材物流企业作为连接建材供应商与项目工地的关键环节,它的配送效率直接影响了项目的推进。尤其是当突发事件发生时,面对建材供不应求及用工不足等一系列约束,建材物流企业如何做出科学的调度决策,保证建材的供应和配送效率具有现实而长远的意义。基于上述背景,本文以疫情下济宁市A建材物流公司建材调度方案不合理的案例为出发点,综合考虑配送的整体时效性和装卸人员满意度,以最小化最大完成时间体现时效性,以工作强度和薪酬福利来模糊表述装卸人员满意度,构建了双目标建材物资调度优化模型,研究多供应点、多项目工地和多型号建材的建材物资调度优化问题。针对问题的NP难属性,本文设计遗传禁忌混合算法对调度模型进行求解,随后通过实验验证了算法的有效性及参数设置的合理性,求解并分析了五种不同目标权重组合下的最优建材物资调度方案及优化结果,优化结果表明,考虑装卸人员满意度有助于提高建材的整体配送效率,使调度方案更加合理。此外,文章还对关键参数进行了敏感性分析,通过改变关键参数的数值,观察并分析实验结果的变化,即装卸人员的人数、正常工作时间内的工资数额和超出正常工作时间的工资数额,三者的数值变化都会对结果产生不同程度的影响。本文的研究结果可以为突发事件下建材物流企业进行科学调度提供定量化决策支持。

关键词：突发事件建材物资调度多目标优化模型员工满意度遗传禁忌混合算法

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