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灰色理论船舶应急物流优化

作者:dqwlunwen 分类:电子论文 时间:2022-09-19

关键词:职称论文发表,期刊论文,职称论文,电子论文发表
 
    由于目前方法未能考虑海上应急物流配送过程中存在的约束条件,在选取最优配送路径时存在配送时间长、配送距离远、船舰疏散性能差、输送安全性低等问题,提出基于栅格GIS的海上应急物流最优路径选取方法。方法首先基于栅格GIS技术对配送中可能存在的影响因素进行分析,并依据分析结果挖掘影响配送的约束条件,利用群智能优化算法对备选路径进行优化;再依据灰色理论对备选路径的评价指标进行计算,获取备选路径的最优指标集以及路径的指标权重;最后通过关联分析法对指标权重进行计算,得出海上应急物流配送的最优路径。实验结果表明,运用上述方法选取最优路径的配送时间短、配送距离短、船舰疏散性能好、输送的安全性高。
 
    关键词:栅格技术;海上应急物流;最优路径;群智能优化算法;约束条件
 
  1引言
 
  自进入21世纪以来,地震等突发性灾害以及各类重大事故频发,海上突发重大事故更是频频发生[1]。我国的领海面积巨大,海岸线绵长,靠海谋生的渔民不计其数,如何为海上应急物流选取一条最佳的路径通道,成为物流领域亟待解决的难题之一[2]。汪贵庆[3]等人提出基于精英蚁群算法的交通最优路径研究。该方法首先基于Petri网络,构建精确的多因素交通路网模型;再利用精英蚁群算法对信息浓度进行初始化引导,并采用相互约束的方式寻找两条以上的路径;最后通过对路径信息素浓度的计算,寻找出最佳的路径。该方法由于未能考虑物流配送过程中的约束条件,所以该方法选取的配送路径配送时间较长。樊相宇等人[4]提出基于道路堵塞及顾客时间要求的快件配送最优路径选择。该设计方法首先对交通网络的关键边以及配送的网络特征进行计算;再根据时间要求,对不同的路径进行分析;并依据最短路径上的各边特点,对各边对应的路径进行计算,选取一组备用路径;最后将符合时间要求的路径作为运输的最佳路径,完成路径的选择。该方法选取路径的运输安全性能较低,且船舰疏散性能较差。除此之外,常用的路径优化方法还有基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。依据有向规划方法对物流运输时的路径冲突分流点进行确定;再依据深度优先遍历算法对分流点进行计算,并逆序打印每一条路径的计算结果,从中选取一条最优路径,以此完成物流的最佳路径选取,该方法选取路径的配送距离长。为解决上述路径选取时存在的问题,提出基于栅格GIS的海上应急物流最优路径选取方法。
 
  2路径优化
 
  首先基于栅格GIS技术对海上应急物流在配送时存在的影响因素进行分析。再利用智能优化算法优化配送路径[5]。由于海上物流配送路径错综复杂,在运输中会产生大量的数据,对这些数据的处理效果会对物流运输路径优化效果产生影响[6]。然而现有方法不能对数据进行有效处理,因此,本文采用栅格GIS技术对单格栅格数据与多格栅格数据同时进行矢量化处理,根据数据处理结果再对海上应急物流在配送时存在的影响因素进行分析,可以提升路径优化效果。
 
  2.1挖掘约束条件
 
  海上应急物流在进行配送时,船舰会将各个港口作为节点,执行物流的配送任务。而在应急物流的配送过程中,会受到各类约束条件的影响,所以采用栅格GIS技术对应急物流配送期间可能存在的约束条件进行必要的特征点挖掘,成为配送的关键[7]。在选取应急物流配送路径时,需要考虑时间约束问题,过程如下所示∀d∈Dab,[T1+T2]≤Tab(1)式中,该次配送的局部最优路径为d,物流配送的出发点和终点分别为a和b,出发点与终点之间存在的全部路径用Dab表示,物流规定的配送时间上限为Tab,而船舰在物流配送过程中的配送时间为T1,到达时间为T2。其次,应急物流在配送过程中要考虑中转次数所带来的影响,中转次数约束条件如下式所示1≤∑k(i,j)∈Pxdij≤n,∀d∈Dab(2)式中,配送路径上节点i与节点j之间的弧度为xdij,配送时路径的选择变量为x,节点之间弧度的集合为P,航线数量用n表示,n≠0,且为整数。由于船舰所航行的每一条航线都有船舰运力,船舰在配送时不可超过极限运力,因此,物流配送会受到航线运力的约束,将此约束条件表示为fdabxdijhnij≤Ynij,∀(i,j)∈P(3)式中,物流配送过程中,路径d从出发点a港口到终点b港口之间的船舰运力为fdab,航线中存在的选择变量为hnij,路径上节点i至节点j之间弧度在航线n上的运力为Ynij。
 
  2.2构建路径优化模型
 
  整合应急物流在配送时产生的相关数据,如船舰装载量、航线运力等,将整合后的数据归一到一个数据集中。设定数据集内的数据量为N,数据集中每个数据个体的体积为UV。依据随机生成理论生成物流配送航线;在此基础上,继续生成第二组路径组合及航线,直至完成配送。匹配过程中,若无中转港口,则将本次配送看作直达配送,以此构建有m个解的路径优化模型[8]。基于模型的特点以及获取的约束条件,与目标函数进行结合,搭建配送的适应度函数,过程如下式所示式中,搭建的适应度函数为S,模型中的目标函数为M,函数中的惩罚系数为λ,且λ为无限大。若构建的函数不能满足全部的约束条件,则获取的配送路径就为局部最优而不是全局最优,为了获取全局最优解,采用群智能优化算法搜索局部混沌区域。



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