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摘要
发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区。但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动。针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题。首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性。
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发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区。但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动。针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题。首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性。
