关键词:
物资调度
遗传算法
动态规划
卡车和无人机
摘要:
应急物资调度是灾后应急响应的关键环节,其调度效率直接影响救援效果。突发自然灾害经常伴随着道路损毁,严重制约着应急物资的运输。在应急物资调度中,卡车载重量大、行驶距离长;无人机运输不依赖于地面路况但受到电池和载重约束,二者协同能够实现优势互补。为提升应急物资的调度效率,本文研究了卡车-无人机协同的灾后应急物资调度策略。以卡车和无人机完成所有物资运输并回到配送中心的时间最短为目标,考虑卡车和无人机的载重和里程约束、道路损毁和道路拥堵限制,建立了混合整数规划模型。针对所提出的模型属于NP难问题,融合遗传算法和动态规划算法的优点,提出了新的混合算法(hybrid method based on genetic algorithm and dynamic programming, HGADP)。本文针对提出的管理问题场景,设计了小、中、大三种不同规模的算例,通过将本文提出的算法与Gurobi求解器和前人提出的算法对比,验证了本文提出算法的有效性。通过算例结果分析,发现相比于传统车辆运输模型,本文提出的卡车-无人机协同运输模型可大幅地节省物资运输时间。最后,本文对无人机载重和续航里程进行灵敏性分析,分析了参数变化对应急物资调度效率的影响。本研究拓展了应急物资调度策略,为应急管理部门的应急物资调度决策提供了决策依据。