基于IT2F-BWM-MABAC方法的应急物流设施选址方案评价

针对不确定环境下应急物流设施选址方案评价问题,提出一种基于区间二型模糊集(IT2F)-最优最劣法(BWM)-多属性边界近似区域比较法(MABAC)的应急物流设施选址方案评价方法。首先,针对应急物流设施选址方案评价过程中评价信息的模糊不确定性问题,采用IT2F处理,并利用MABAC对选址方案排序;然后,针对传统的MABAC中属性权重需要从外部获得的问题,采用基于IT2F的BWM确定属性的权重;最后,将所提方法应用于某城市应急物流设施选址方案评价研究,并验证所提选址方法的可行性和有效性。结果表明:所提方法能够解决不确定环境下应急物流设施选址问题,同时能够保证方案评价的质量。

考虑可靠性要素的应急物流设施选址分配问题的建模研究

为了提升防灾减灾系统的运行效率,研究应急物流设施选址-分配问题,构建考虑设施可靠性要素的双目标混合整数规划模型,以最小化系统总成本和最大化客户需求覆盖率为目标,确定应急物流中心的选址区位和各节点间各种物资的分配方案;考虑即使是选中开放的设施,也存在一定的中断概率,因此以不同情形表示开放设施中存在中断设施的情况;最后,通过MATLAB实现NSGAII算法,对模型求解,得出灾害发生时应急物流设施需求覆盖率与系统总成本的关系,为灾害发生后救援系统救灾成本和受灾点需求满足程度的权衡优化,提供可参考思路。

基于GA-PSO混合算法的应急无人机投送站选址优化研究

针对应急救援任务的紧急性、时间敏感性和不确定性,为提高救援工作的质量和效率,可以采用无人机联合投放应急物资的方式。然而,无人机受航程、载重量等因素的限制,其投送站点的选址就显得尤为关键。以无人机应急物资投送站和受灾区域构成的二级网络为研究对象,充分考虑需求的模糊性,采用遗传算法和粒子群相结合的算法进行求解,最后以郑州市X区为例,并对比遗传算法和粒子群算法的求解效率,验证所提模型和算法的有效性和可行性。

应急物流基础设施复杂网络抗毁能力仿真研究

基于复杂网络理论,文章首先选取出最大连通子图相对大小与全网效能两个指标进行应急物流基础设施复杂网络抗毁能力的评价;接着制定针对网络节点的随机性攻击和选择性攻击的攻击策略;然后以北京市"十二五"期间物流业发展规划的物流基础设施复杂网络为例,绘制出网络拓扑结构,确定该网络具有小世界效应和无标度特征;然后通过仿真软件MATLAB,对该网络进行针对节点的两种攻击仿真,计算出最大连通子图相对大小及全网效能,结果表明该类型网络对高节点度的选择性攻击抗毁能力低;最后对北京市未来物流基础设施发展给予了建议。