面向中断风险的物流能力储备及调度求解方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向中断风险的物流能力储备及调度求解方法、系统、存储介质和电子设备，涉及物流调度技术领域。本发明专利技术包括，获取储备点和受灾点的位置信息，并确定供应中断的储备点以及受灾点的真实需求；根据所述供应中断的储备点以及受灾点的真实需求，构建面向中断风险的物流能力储备及调度模型，该模型可有效确定在各中断风险响应等级下应签约储备和调用的储备点、各类型汽车、司机数量以及优化物资调度策；采用改进蚁群算法求解所述物流能力储备及调度模型，获取物流应急储备及调度方案，使得算法寻优过程更加直观具体，求解过程具有较强的鲁棒性。具有较强的鲁棒性。具有较强的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
面向中断风险的物流能力储备及调度求解方法和系统


[0001]本专利技术涉及物流调度
，具体涉及一种面向中断风险的物流能力储备及调度求解方法、系统、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]物流能力储备是应对供应链中断风险的关键因素，应急物资调配是缓解供应链中断风险的重要措施。国内外通过实验、理论等方法对物流能力储备及物资调度进行了大量研究工作。供应链中断风险的负面影响是长期且严重的，必要的物流能力储备及调度能够在关键时刻发挥不可或缺的作用。因此，面向中断风险的物流能力储备及调度问题研究已成为当今物流建设性发展的趋势。
[0003]目前，在研究紧急情况下物资配送的必要性的基础上，建立了应急救援物资配送的决策支持系统，从而在灾后辅助救援人员完成最优物资调度决策。然而研究多是储备点未中断情况下的单储备点、单车型的物资调配问题，例如考虑设施中断情境的应急物流网络优化，但多是偏向于灾后应急响应与处置，而面向中断风险的预前物流能力储备与调度问题的研究还较为鲜见，从实际角度出发，此类预案工作尤为重要。

技术实现思路

[0004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向中断风险的物流能力储备及调度求解方法，其特征在于，包括：S1、获取储备点和受灾点的位置信息，并确定供应中断的储备点以及受灾点的真实需求；S2、根据所述供应中断的储备点以及受灾点的真实需求，构建面向中断风险的物流能力储备及调度模型；S3、采用改进蚁群算法求解所述物流能力储备及调度模型，获取物流应急储备及调度方案。2.如权利要求1所述的物流能力储备及调度求解方法，其特征在于，获取所述S1中受灾点需求信息包括：S10、根据中断风险的响应等级，获取受灾点的最低基本需求、偏离需求的最大扰动值；S20、根据所述最低基本需求、偏离需求的最大扰动值，结合扰动比例系数获取受灾点的真实需求；D
j
＝d
j
+γd
′
j
其中，D
j
表示经计算的受灾点j的真实需求；d
j
表示受灾点j的最低基本需求；γ表示扰动比例系数，γ∈(0，1)；d
′
j
表示受灾点j处偏离需求的最大扰动值。3.如权利要求2所述的物流能力储备及调度求解方法，其特征在于，所述S2中物流能力储备及调度模型包括，以总成本最小化为目标的目标函数，总成本y由固定成本y1、变动成本y2和补贴成本y3三部分组成；y＝y1+y2+y
333
其中，I表示储备点数量集合，共有m个储备点，I＝{i，i
′
|i，i
′
＝1，2，
…
，m，且i
′
≠i}；J表示受灾点数量集合，共有n个受灾点，J＝{j|j＝1，2，
…
，n}；K表示车辆数量集合；L表示车型的数量集合；R
il
表示储备点i内的l型车辆储备数；c
k1
表示车辆k的单位固定成本；c
k2
表示车辆k的单位变动成本；P
l
表示车型l的单位补贴成本；r
ij
表示储备点i到受灾点j的距离；θ
i
表示储备点i不发生供应中断的概率，θ
i
∈[0，1]；
Y
ij
为二元变量，Y
i
′
j
为二元变量，为二元变量，为二元变量，x
i
′
jk
为二元变量，为二元变量，4.如权利要求3所述的物流能力储备及调度求解方法，其特征在于，所述S2中物流能力储备及调度模型包括约束条件，(1)所有储备点的车辆总数约束(2)各储备点调用车辆总数约束(3)所有储备点配送量约束(4)所有可用储备点储备量约束(5)车辆装载量约束(6)车辆服务受灾点后返回原储备点约束(7)各车辆司机补贴成本约束其中，y
i
表示储备点i内的车辆储备数；
S
i
表示储备点i的物资储备总量；s
ij
表示储备点i向受灾点j配送的物资量；Q
1k
表示车辆k的额定载重量；Q
2l
表示车型l的额定载重量；G表示最大补贴成本。5.如权利要求4所述的物流能力储备及调度求解方法，其特征在于，所述S3具体包括：S31、初始化算法参数；S32、构造算法解空间，将Pop只蚂蚁随机放入各客户点，并将蚂蚁k，k＝1，2，
…
pop的起始点放入禁忌表tabu
k
，蚂蚁根据改进后的状态转移概率及所述物流能力储备及调度模型的约束条件选择下一客户点，禁忌表tabu
k
中存放各蚂蚁已经访问过的客户点，直至蚂蚁访问完所有客户点；所述客户点包括所有储备点和受灾点；S33、局部信息素更新，若当前蚂蚁完成遍历，则执行基于莱维飞行策略的局部信息素更新策略，否则继续选择客户点；S34、全局信息素更新，若所有蚂蚁完成遍历，根据所述物流能力储备及调度模型的目标函数比较各蚂蚁对应的总成本，选择当前最优解并执行基于莱维飞行策略的全局信息素更新策略，否则继续选择客户点；S34、检查算法终止条件，判断若算法迭代次数小于算法预先设定的最大迭代次数Maxgen，则终止算法迭代，输出全局最优解，并作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡小建，冯敬生，陈敬贤，张修磊，康敏，赵跃东，宋旭东，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：