摘 要

近年来，人类对社会经济的大力发展严重地破坏了地球环境，因此，各类自然灾害日益频繁。同时，人口的快速增长也引发了各类公共卫生安全事故，例如恐怖行动、传染病爆发事件等。

因此，如何在事故发生后快速通过车辆配送救灾，尽可能减少事故造成的人员伤亡和经济损失，逐渐展现出其重要意义和价值。

本论文基于应急物流的基本理论，采用免疫算法编程求解，研究了应急物流车辆调度优化问题。本文的主要研究内容和技术路线如下：第1章介绍了研究该课题的背景及意义，同时在对国内外研究现状进行分析的基础上，提出了本文的研究内容、目标及技术方案。第2章详细介绍了关于应急物流的基本理论，及其与普通物流的不同之处，同时阐述了车辆调度问题的基本定义和分类以及在应急物条件下的车辆调度问题，最后通过比较分析，从各类优化方法中选择了免疫算法作为本文的优化方法。第3章根据应急物流的主要特点，建立了应急物流配送车辆调度优化的数学模型。第4章将免疫算法应用到应急物流车辆调度问题中进行求解，首先介绍了免疫算法的研究现状及概念，随后阐述了免疫算法在应用于本文应急物流车辆调度问题时的算法设计，最后通过对一个实例进行编程实现，通过对比应急物流与普通物流条件下求出的解，突出了应急物流时间紧迫性对解的影响。第5章，对本文的研究工作及其主要结论进行了总结，并对今后的研究工作进行展望。

本文的研究工作对于解决应急物流条件下的车辆调度问题具有一定的实际意义。

关键词：应急物流；带时间窗的车辆调度问题；免疫算法；matlab

Abstract

With the fast development of human social economy nowadays, the ecological environment has been dramatically destroyed, which gives rise to various natural disaster. Meanwhile, the proliferation of human population has incurred an array of public health events, such as terrorism, infectious disease outbreak so on.

Thus, it has uncovered its significance and been given much weight to by plenty of scholars in relevant fields how to do rescue work to decrease the casualties and economic losses as much as possible.

This paper uses immune algorithms to implement and studies emergency logistics vehicle optimization problem based on fundamentals of emergency logistics. The main research contents and techniques are as following: the first chapter describes the background and meaning of this topic, and presents the research contents and techniques of this paper based on the study of cited paper about emergency logistics and vehicle scheduling models; the second chapter clarifies the fundamentals of emergency logistics, and its distinction between normal logistics, meanwhile clarifies the definition, classification of emergency logistics and the special requirements when it comes to emergency logistics, then the immune algorithms is chosen to be used in this paper; the third chapter builds model for emergency logistics vehicle scheduling based on the features of emergency logistics; the forth chapter demonstrates the research status of immune algorithms and the design and implementation of it in an instance, and the features of emergency logistics are highlighted by comparing the solution of emergency logistics to that of normal logistics, which demonstrates the feasibility and efficiency of the techniques in this paper; the fifth chapter concludes the research work and main conclusion and makes anticipation for future research.

The research work of this paper definitely has some meaning for solving emergency logistics vehicle scheduling.

Key Words：emergency logistics；vehicle scheduling model；immune algorithms；matlab

目 录

摘要 ii

Abstract iii

第1章 绪论 1

1.1 目的及意义 1

1.1.1 课题研究背景 1

1.1.2 课题研究意义 2

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 应急物流研究现状 2

1.2.2应急物流下的车辆调度模型研究现状 3

1.2.3 免疫算法研究现状 4

1.3 本文的主要研究内容及方法 4

1.3.1 研究内容 4

1.3.2 研究目标 5

1.3.3 拟采用的技术方案及措施 5

第2章 应急物流配送相关理论 6

2.1 基础理论 6

2.1.1 应急物流的概念 6

2.1.2 应急物流的特点 6

2.1.3 应急物流与普通物流的区别 7

2.2 应急物流配送车辆调度优化 7

2.2.1 车辆调度问题的定义 7

2.2.2 车辆调度问题分类 8

2.2.3 应急物流车辆调度的优化目标 8

2.2.4 车辆调度问题的优化方法分类 9

2.2.5 车辆调度问题的优化方法选择 10

第3章 应急物流配送车辆调度优化模型 11

3.1 问题的提出 11

3.2 模型的建立 11

3.2.1 模型的假设条件 11

3.2.2 模型的参数说明 11

3.2.3 建立数学模型 12

第4章 免疫算法在应急物流车辆调度优化问题中的应用 14

4.1 免疫算法研究现状及概念 14

4.2 求解应急物流车辆调度优化问题的免疫算法设计 14

4.2.1 编码方法 15

4.2.2 初始种群 15

4.2.3 适应度函数 15

4.2.4 免疫算子 16

4.2.5 终止规则 19

4.2.6 参数选择 19

4.3 算例分析 19

4.3.1 应急物流配送模型的数据来源 19

4.3.2 优化结果分析 20

第5章 总结与展望 25

5.1 主要研究成果和结论 25

5.2 研究展望 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1 目的及意义

1.1.1 课题研究背景

近年来，由于经济的高速发展，自然环境受到忽略，遭到了严重破坏，大规模自然灾害的发生日趋频繁；与此同时，世界人口急剧增长，社会状况不稳定，导致许多群体性公共卫生和社会安全突发事件日益频繁。这些灾害和事件的频发不仅对该地方人民的生活秩序带来严重影响，同时也让当地的社会经济受到极大的打击。下面主要以自然灾害为例举例说明，2005年，全球共有489起国家层面的灾害，影响了127个国家，最终造成了104,698人遇难，并对1亿6千万人造成了影响。同年，这些灾害对全球经济造成了共计1590亿至2100亿美元的损失。并且由于人口的增长以及易受灾地区的开发与发展，自然灾害越来越大地影响着人类社会经济的发展。

而从世界范围上来看，自然灾害发生的次数还在逐年递增。在上世纪八十年代，平均每年发生180起自然灾害事故；到了90年代，平均发生的灾害数上升到了大约300起；而在20世纪初，这个数字猛然上升到了460起。随着灾难数目的增多，越来越多的人在这些灾难的影响下直接遇难、受伤或无家可归。

突发事件会给人类带来严重的影响以及损失。尽管当代科学技术的不断发展可以让我们更为精确的预防或预报自然灾害，但规模或大或小的突发事件仍时常发生，并对人类社会经济造成连续的巨大影响。

在这种环境下，应急物流的重要性越来越得到重视。应急物流是指为了应对一些突发事件（主要包括自然灾害、公共性的安全事件等）以保证人员安全和社会稳定而进行的物流活动。应急物资具有以下几个独有的特点：突发性、不确定性、弱经济性、时间紧迫性和复杂性等。近年来物流业一直随着当代社会进步而稳步发展。现代物流业的发展不仅可以在日常生活中为社会创造经济价值，在发生重大灾害时更可以体现出其应急支援作用。在突发性重大灾害发生时，需要依靠应急物流来对伤者进行救护与转移，而这些工作需要对应急物资的快速、大量的供应，这在一定程度上对各国政府、机构的应灾应变能力提出了极大的考验。因此，当突发事件发生时，能合理地调度车辆，制定应急物资的配送方案路线，在最短的时间内满足受灾地区的应急物资需求，是应急物流的首要目标。

1.1.2 课题研究意义

本论文旨在分析在突发灾害下，如何建立应急物流车辆调度优化问题的模型，并在基于免疫算法的基础上通过相关matlab软件进行建模仿真，对选择的应急物流实例实现求解与分析。本文首先提出应急物流的概念原理，并探讨了应急物流独有的特点。随后，根据提出的应急物流的相关特征，本文分析了灾后应急环境下对车辆调度决策的特殊影响因素，建立应急物流配送车辆调度的合理模型，其中，模型以时间最短为首要目标，而成本最低其次。接着本文提出了免疫算法的基本概念原理，并通过免疫算法对一个实例进行求解分析，通过matlab软件编程求解，得出达到时间最短并尽量做到成本最低的最优解。通过对实例中应急物流条件下得出的解与普通物流条件下的解的对比分析，验证了应急物流的特点对解的显著影响。最后对应急物流的车辆调度方法进行总结分析，并以及对今后相关研究提出新的展望。

对应急物流的配送车辆调度优化的研究具有非常大的研究价值。就我国而言，由于经济的快速发展，对自然的破坏以及对部分地区的开发会导致自然灾害频发且对人类的影响日益增大。虽然我国自建国以来已经经历了诸多突发事件如地震、卫生安全事件等，在应急物流方面有诸多进步与发展，但客观上来说，我国应急物流仍存在一定的缺陷。为尽可能减少突发性事件对人类社会经济的影响，减少受害后必需品短缺，如何管理应急物流并合理规划应急物流配送车辆就成了至关重要的问题。

1.2 国内外研究现状

国外学者对于相关问题的研究发展得比较早，而国内的相关研究工作主要是近年展开的，主要是将应急物流与传统物流在概念上进行比较与分析，基于传统物流车辆调度问题的基本理论，加入应急物流的特性，构建应急物流车辆调度的优化方法。本文对所查阅的相关文献进行了归纳和整理，并在文章中提出了一些具有代表性的文献。

1.2.1 应急物流研究现状

2003年，Thomas^[1]在文章中提出了应急物流所包含的四个方面，即筹集、分配、储存、运输。2004年欧忠文^[2]等人首次定义了应急物流的概念，文章提出应急物流是指以提供突发性自然灾害、突发性公共卫生事件等突发性事件所需的应急物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特殊物流活动。同年，曾文琦^[3]补充阐述了应急物流的几大特点，即应急物流供应的非经济性、需求的急迫性与多样性、非预见性、政府与市场共同的参与性。2005年，计雷^[4]考虑到了应急物流对时间和成本同时提出的要求，将应急物流条件下的车辆调度问题进行转化，将应急物流车辆调度问题转化为一个多目标组合优化问题。应急物流自此基本有了阶段性的发展，为近年来应急物流与其他高新技术的进一步整合发展奠定了基础。2015年，Rodrigo等^[5]提出了面对突发性洪水危机的辅助性决策模型，来帮助决策者在洪水来临前后合理分配物资，使灾难带来的影响最小化。它用一个随机模型来模拟洪水到达的过程并量化诸多妨碍性变量对物流活动的影响，对需求物资的库存水平和车辆可用性进行优化管理，以此来在既定概率下满足需求点的需求。2017年Šterk^[6]在文章中提出了通过建立以GIS为技术支持的app，来收集所需的人员及资源信息，寻找失踪人员、在合适的地点建立新的应急处理点并在紧急集中营合理地管理物资，以此提高应急电话中心对灾后事项的管理水平，提高应急物流的处理速度。2018年，Ming Zhao和Xiang Liu^[7]在文章中强调了市区急救设施的选址问题(UERFLs)对于应急物流的重要性，并将其转化为多目标的大范围地理空间优化问题(Geospatial-MOP)，随后将其与GIS技术和新兴的人工智能技术进行整合，来解决多目标优化问题。

1.2.2应急物流下的车辆调度模型研究现状

早在2004年，Linet^[8]等人就在文章中考虑了有限物资供应条件下的应急物流车辆路径问题，此时需求物资供应点会发生改变。他们据此建立了非闭路的应急物流车辆调度模型，将多商品网络流问题与车辆路径问题整合，并通过现实中的地震实例进行验证求解。2012年，储昭琳及其指导教师刘洪^[9]建立了同时以时间最小化和成本最小化为目标的多目标带单边时间窗的调度模型，并通过免疫克隆算法求解。2013年，曹庆奎教授及其学生吴向儒^[10]同时考虑了时间因素、安全因素和经济因素，将问题转化为一个多目标组合优化问题，并建立了相应模型进行求解。2014年，曹庆奎、李良飞、任向阳^[11]通过免疫粒子群算法对成本最小化为目标函数的硬单边时间窗约束模型进行求解，并通过实例进行论证。同年，Chang F等^[12]建立多个供应点来进行物资调度，建立同时以配送成本和配送时间最小化为目标函数的多目标调度模型，并通过改进遗传算法求得最优解。2015年，黄宁宁及其指导教师费玉莲^[13]着重研究了多目标应急物流调度，通过层次分析法(AHP)确定对多目标分配的权重，将应急物流问题转化为一个多目标组合优化问题，构建相应调度模型，利用免疫蚁群算法进行求解，并对一个应急物流实例进行求解分析。

1.2.3 免疫算法研究现状

早期在国外，诸多学者提出了数种免疫网络学说。Jerne^[14]提出了独特型网络(Idiotype network)，他用这个网络描述了抗体与抗体之间、抗体与抗原之间以及抗原与抗原之间的相互作用； Tang^[15]等通过类比免疫系统中B细胞与T细胞的相互反应，来得出免疫网络的模型；Leandro和Fernando^[16]提出了免疫算法的概念原理，将应用了克隆选择原理于机器学习。随后，一些国内的研究学者也参与了对免疫算法的研究，对其进行了进一步的改进。2013年，曹庆奎教授及其学生吴向儒^[10] ，对分别用免疫算法和蚁群算法求出的解进行对比分析，对免疫算法和蚁群算法两者各自的优缺点进行对比分析，最终整合得到了免疫蚁群算法，并通过一个物流实例验证了免疫蚁群算法求解性能更优。2014年，Seyed^[17]等人详细描述了免疫算法的流程图以及实现从初始化到得到结果的全部逻辑过程，并用实例予以计算验证。同年，曹庆奎、李良飞、任向阳^[11]构造了一个免疫粒子群算法，将免疫算法与粒子群算法结合在一起，并对一般的成本最小化为目标函数的硬单边时间窗约束模型进行求解。

1.3 本文的主要研究内容及方法

1.3.1 研究内容

(1) 定义应急物流相关概念，介绍研究内容

介绍应急物流车辆调度优化问题的研究背景以及研究意义，对应急物流进行定义、分类，同时指出应急物流的特点。并对国内外相关课题的研究现状进行总结分析，随后阐述本文的具体研究内容。

(2) 研究应急物流的车辆调度问题优化的数学模型

在普通物流车辆调度模型的基础上，以时间为首要目标，建立了应急物流情况下的车辆调度模型。

(3) 介绍免疫算法，利用相关软件求解模型

介绍免疫算法的基本概念原理，通过构造合理的算子，利用matlab软件求解实例问题。

(4) 对实验结果进行分析，得出结论

对软件求出的实验结果进行分析，对求得的最优调度方法代入实例进行合理性验证，最后得出结论，得出最优解。

(5) 对研究内容进行总结，对后续研究作出展望

对本文研究的基于免疫算法的应急物流车辆调度优化研究进行总结，并对后续进行的相关研究进行适当的展望并提出新的改进的方向。

1.3.2 研究目标

本论文旨在分析在突发灾害下，建立应急物流车辆调度问题的模型，并在基于免疫算法的基础上通过相关matlab软件进行建模仿真，对选择的应急物流实例实现求解与分析。

1.3.3 拟采用的技术方案及措施