摘要：研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。

摘要：围绕大规模突发事件应急的特点,在供应点、集配中心到需求点的三级供应网络的基础上,研究了模糊供求条件下的多模式联合调运的应急物资动态调度问题。首先建立了在需求满足率最大化的基础上,以总运输时间和应急成本为目标的带序关系的多目标非线性规划模型。考虑供大于求和供不应求两种供求关系,对于供不应求的物资,下一周期将优先配给。另外,采用最可能值法确定模糊数的权重和置信水平,采用平均权重法将三角模糊数转化为确定值,给出了去模糊化的策略和具体算法。通过决策者对运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。最后以汶川地震为背景,设计仿真实例,验证了模型和算法的有效性。

摘要：针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,为满足多主体的不同应急需求,基于公平与效率兼顾的视角,构建满意度最大、总成本最小、人员损失最小的多周期、多目标、多物资的公私物流资源整合的双层动态选址-分配（LAP）模型,上层以商品满足率最大为目标,下层以时间满足率最大为目标;设计遗传算法进行优化求解;最后以汶川地震为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：所建模型可以实现震后初期公私物流协同作用下的多物资动态LAP决策,而且兼顾公平和效率。