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基于遗传算法的军事应急物流路径优化的研究

作　者: 高庆春
导　师: 韩应征
学　校: 太原理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 军事应急物流 路径优化 数学模型 改进遗传算法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 489次
引　用: 4次
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内容摘要


近年来,我国突发性公共事件不断发生,无论是03年肆虐全国的非典疫情,还是08年的汶川大地震,不管是08年拉萨市的打砸抢事件,还是09年乌鲁木齐的“七·五”打砸抢烧暴力事件,都造成了大量的人员伤亡和财产损失。在这些突发性事件发生后,军队承担起抢险救灾、平叛暴动和反对恐怖主义的责任,在这种情况下军事应急物流凸现重要,成为应急物流体系中的热点研究课题。由于军事应急物流主要应用于处置突发性公共事件,对物资的运送时间有着极为苛刻的要求,因此如何规划合理的、用时最短的路径将物资运送到配送点成为了必须解决的问题。解决此类问题的步骤是首先建立路径优化的数学模型,然后使用优化算法进行求解。路径优化问题属于组合优化问题,而解决组合优化问题一般使用启发式搜索算法。遗传算法作为一种启发式搜索算法,具有很强的全局搜索能力和鲁棒性,适用于路径优化问题。但是遗传算法存在“早熟”现象,针对此缺陷对遗传算法进行了一定的改进,提高了路径优化的效果。本文将改进遗传算法应用于军事应急物流的路径优化中,主要进行了如下工作:(1)在对应急物流和军事物流分析研究的基础上,通过类比的方式对军事应急物流进行了界定,分析了军事应急物流体系的体系结构以及运行机制,阐述了军事应急物流中需要解决的中心选址和路径优化两个重要问题;(2)针对军事应急物流的路径优化问题,依据是否对道路条件进行理想化处理将优化问题分两类四种情况分别进行分析研究,并对其中三种情况建立了路径优化的数学模型;(3)在对遗传算法基本原理、主要实现技术和改进方法进行研究的前提下,对所建立的三个数学模型分别采用改进遗传算法、混合遗传算法和多目标遗传算法NSGAⅡ进行求解,对所应用求解算法的算法流程及各部分的实现技术进行了详细的描述;(4)将相应的遗传算法改进型应用到相应的模型实例中,在MATLAB 7.0环境中进行编程仿真,对所得结果进行了详细的对比分析,验证了模型的可行性和算法的有效性。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-18
  1.1 本课题的背景与意义  10-13
    1.1.1 研究军事应急物流的背景与意义  10-12
    1.1.2 研究路径优化问题的意义  12-13
  1.2 国内外研究动态  13-17
    1.2.1 军事应急物流的研究动态  13-15
    1.2.2 路径优化的研究动态  15-17
  1.3 本论文的主要内容及结构安排  17-18
第二章 军事应急物流体系概述  18-30
  2.1 军事物流与应急物流  18-21
    2.1.1 军事物流  18-19
    2.1.2 应急物流  19
    2.1.3 军事物流和应急物流的关系  19-21
    2.1.4 军地物流一体化  21
  2.2 军事应急物流  21-26
    2.2.1 军事应急物流的界定  21-23
    2.2.2 军事应急物流体系结构  23-24
    2.2.3 军事应急物流体系的运行机制  24-26
  2.3 军事应急物流要解决的重要问题  26-28
    2.3.1 中心选址问题  26-27
    2.3.2 路径优化问题  27-28
  2.4 本章小结  28-30
第三章 军事应急物流路径优化数学模型的建立  30-38
  3.1 单辆车的配送路径优化模型  30-32
    3.1.1 建模基本思想  30
    3.1.2 前提假设  30-31
    3.1.3 建立模型  31-32
  3.2 车辆数小于配送点时路径优化模型  32-34
    3.2.1 建模基本思想  32
    3.2.2 前提假设  32-33
    3.2.3 建立模型  33-34
  3.3 车辆数大于等于配送点数时路径优化的情况  34
  3.4 考虑复杂道路条件时多目标路径优化模型  34-37
    3.4.1 建模基本思想  34-35
    3.4.2 前提假设  35
    3.4.3 建立模型  35-37
  3.5 本章小结  37-38
第四章 遗传算法求解军事应急物流路径优化模型  38-62
  4.1 遗传算法的基本原理  38-40
  4.2 遗传算法的基本实现技术  40-48
    4.2.1 编码  40-41
    4.2.2 适应度函数  41-43
    4.2.3 遗传操作  43-46
    4.2.4 约束条件的处理方法  46-48
  4.3 遗传算法的改进方法  48-51
    4.3.1 遗传算法自身的改进  48-50
    4.3.2 混合遗传算法  50-51
  4.4 应用改进遗传算法解决军事应急物流路径优化模型  51-61
    4.4.1 单车辆路径优化的求解算法设计  51-53
    4.4.2 车辆数小于配送点数的求解算法设计  53-56
    4.4.3 多属性复杂道路条件下的求解算法设计  56-61
  4.5 本章小结  61-62
第五章 实例求解以及算法性能分析  62-74
  5.1 单车辆路径优化实例  62-65
  5.2 车辆数小于配送点时路径优化实例  65-69
  5.3 多属性道路条件路径优化实例  69-73
  5.4 本章小结  73-74
第六章 总结与展望  74-76
  6.1 本文所作主要工作  74
  6.2 今后进一步研究方向  74-76
参考文献  76-80
致谢  80-82
攻读学位期间发表的学术论文目录  82

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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