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不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法组成比例

技术编号:32275576 阅读:33 留言:0更新日期:2022-02-12 19:41
本发明专利技术属于不确定环境下多物资应急供应保障,更具体地,涉及一种不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法。该方法包括以下步骤,步骤1、获取潜在设施位置,物资种类,仓库类型,场景;步骤2、设置仓库库存容量,物资容量,库存费用,物资存储费用,运输成本等信息;步骤3、构建鲁棒优化模型,计算物资存储设施占给定场景下总设施的平均百分比;步骤4,输出平均百分比最大的物资分配策略。均百分比最大的物资分配策略。均百分比最大的物资分配策略。

【技术实现步骤摘要】
不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法


[0001]本专利技术属于不确定环境下多物资应急供应保障,更具体地,涉及一种不确定环境下多 物资基于鲁棒优化模型的分配方法。

技术介绍

[0002]人道主义物流专门致力于向受灾地区迅速提供救济(例如紧急避难所,食物,水或药 品),以最大程度地减少人的痛苦和死亡。大多数研究都集中在事后对需求点分发援助, 可将援助分配公式化为一个优化问题,该问题决策使用哪些车辆将受灾区的救灾物品运送 到哪些城市或村庄,以最小化运输成本或响应时间为目标。但是,在紧急情况发生之前的 备灾阶段可以进一步增强灾难响应能力。一些研究表明,投入防灾准备的每一美元可以节 省7美元的灾后费用(联合国开发计划署,2012年)。一种提高备灾能力的机制是预先采 购和在战略位置安置救济物资。通过到达原本无法到达的区域,可进一步加强紧急援助。 然而,它使优化问题变得更加复杂,因为在不了解灾难的特殊性之前就需做出决策,还须 确定存储设施的位置以及要预先安置的救济物品的数量,所有这些都无法确定灾难的影 响。
[0003][0004]既有的应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法,其特征在于,包括以下步骤,步骤1、获取潜在设施位置,物资种类,仓库类型,场景;步骤2、设置仓库库存容量,物资容量,库存费用,物资存储费用,运输成本等信息,制定援助分配策略;步骤3、采用鲁棒优化模型,计算物资存储设施占给定场景下总设施的平均百分比;步骤4,输出平均百分比最大的物资分配策略。2.如权利要求1所述的不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法,其特征在于,所述步骤1和步骤2中令{G
s
=(V,E
s
)|s∈S}为一组有向图,其中一组顶点V代表可能是潜在设施位置的地区,而一组边缘E
S
代表道路在场景s∈S中将它们连接起来,边(i,j)的权重是在场景s中从顶点i到顶点j的距离在作为潜在设施位置的任何顶点i∈V上,可能会设置许多不同类别q∈Q的存储设施,设施类别在容量V
q
和开设成本A
q
上有所不同;不同的物资k∈K,其中V
k
,B
k
,C
k
分别表示其单位体积,单位购置成本和单位运输成本。3.如权利要求2所述的不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法,其特征在于,所述步骤2解决选址与配置问题需要制定以下决策变量:x
iq
:要设置的存储设施的数量、位置和类别,用二元0

1变量x
iq
表示,该变量表示类别q∈Q的设施是否在顶点i∈V设置;每个开放设施在i∈V处要预置的商品k∈K的量每个开放设施在i∈V处要预置的商品k∈K的量二元0

1变量表示的援助分配策略,该变量表示在场景s∈S中顶点i∈V预存的设施是否满足顶点j∈V的需求。4.如权利要求3所述的不确定环境下多物资基于鲁棒优化模型的分配方法,其特征在于,所述步骤S3模型构建,集合:Q为仓库集合,q∈Q;S为情景集合,s∈S;V为所有需求点集合,即所有候选节点,i∈V;K为物资种类集合,k∈K;参数:表示需求点i对物资k的需求量,为不确定性需求;F
i
为是否在需求点i建库存储备,建库为1,否则为0;...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈亮
申请(专利权)人:黄山学院
类型:发明
国别省市:

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