我国突发自然灾害应急救灾物资配送系统优化研究

论文摘要

我国是世界上自然灾害发生较多的国家之一,经常发生洪水、地震、台风、泥石流、生物灾害、禽流感等自然灾害。如1998年长江的大洪水、2003年的SARS、2005年的新疆地震、2008年初的南方低温雨雪冰冻灾害和2008年5月12日的汶川特大地震等自然灾害。尽管我国政府及相关组织有减灾防灾的预案,但目前所支出的物流成本是巨大的。在突发性自然灾害造成的巨大人员伤亡和财产损失中,由于低效的应急物流配送造成的损失约占总损失的15%至20%。如SARS造成的损失总额达176亿美元,其中应急物流配送造成的损失约30亿美元。近年来,突发自然灾害救助问题得到了我国政府高度重视,1998年张北地震后民政部将国家级(中央级)救灾储备库由原来的8个增加到现在的10个。2008年“5.12”大地震后,民政部联合发改委做了新的规划,将国家级救灾物资储备库由10个增加到24个,目前这个规划正在顺利实施。同时各省、自治区、直辖市相继建立了31个省级储备库,灾害多发市、县也相继建立了各自的储备库,储存物资数量和质量水平都有较大提高。2006年1月10日发布了《国家自然灾害救助应急预案》,该预案在应对2008年初我国南方低温雨雪冰冻灾害的过程中起到了重要作用。尽管在应对突发自然灾害方面已取得了很大的成就,但目前还没有解决灾害救助物流的时间过长、成本过大的问题。本文首先针对涉及到的相关概念,如突发自然灾害、应急物流以及突发自然灾害救助应急物流等进行界定,然后从以下四个方面进行研究：突发自然灾害受灾程度等级评价研究、突发自然灾害救助应急物资需求研究、突发自然灾害救助应急物资配送车辆调度问题识别及网络拓扑结构研究以及突发自然灾害应急救助物资配送车辆路径优化模型研究。在突发自然灾害受灾程度等级评价的研究中,首先讨论了国内外突发自然灾害受灾程度等级评价的研究现状,并进一步分析了我国突发自然灾害受灾程度等级评价系统的特点、存在的问题以及指标构建的原则；其次建立了突发自然灾害受灾程度评价指标体系,即多维度多层次评价指标体系；再次对突发自然灾害受灾程度评价的方法进行比较、选择；最后以“碧利斯”台风为例,运用选择的评价方法对突发自然灾害受灾程度评价进行实证研究。在突发自然灾害救助应急物资需求的研究中,首先分析了突发自然灾害应急救助物资的概念和特点；其次分别运用案例推理和BP神经网络两种方法对突发自然灾害应急救助物资的需求进行预测；最后进行了实例验证,并提出了区域突发自然灾害应急救助物资的来源和需求平衡机理。在针对突发自然灾害救助应急物资配送车辆调度问题及网络拓扑结构的研究中,首先,本文主要分析了国内外应急物资配送研究的现状,包括模型的建立和模型的算法设计与求解；然后建立了突发自然灾害救助应急物流配送的网络拓扑结构,包括三种：只考虑公路运输的“最后一公里问题”、某地区只考虑公路运输和区域内多种运输方式的综合运输,为对救助物资配送车辆路径优化模型的研究奠定了基础。在突发自然灾害应急救助物资配送车辆路径优化模型的研究中,首先对问题进行描述、对模型边界条件进行界定与说明,在此基础上构建了应急救助物资配送车辆路径优化模型；其次本文对求解模型的算法——遗传算法的特点及适用性进行了分析；最后,运用遗传算法对所建立的应急救助物资配送车辆路径优化模型进行了求解和实例验证。

论文目录

• 创新点摘要
• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及国内外研究现状
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 国内外研究现状
• 1.2 本文的研究目标
• 1.3 本文的主要内容及关键问题
• 1.3.1 主要内容
• 1.3.2 关键问题
• 1.4 本文采取的研究方案
• 1.4.1 研究方法及关键技术
• 1.4.2 本文研究的技术路线
• 第2章 突发自然灾害及应急物流的相关概念与分析
• 2.1 突发自然灾害的相关概念
• 2.2 应急物流的相关概念
• 2.2.1 应急物流的产生背景和内涵
• 2.2.2 应急物流与一般的商业物流的区别
• 2.2.3 应急物流的研究内容及作业目标
• 2.3 突发自然灾害救助应急物流的相关分析
• 2.3.1 突发自然灾害救助应急物流的特点
• 2.3.2 我国突发自然灾害救助应急物流体系的发展现状
• 2.3.3 我国突发自然灾害救助应急物流体系存在问题的分析
• 第3章 突发自然灾害受灾程度等级评价研究
• 3.1 国内外突发自然灾害受灾程度评价研究现状
• 3.1.1 国外突发自然灾害受灾程度评价研究现状
• 3.1.2 国内突发自然灾害受灾程度评价研究现状
• 3.2 我国突发自然灾害受灾程度评价研究系统分析
• 3.2.1 我国突发自然灾害受灾程度评价的特点
• 3.2.2 我国突发自然灾害受灾程度评价中存在的问题分析
• 3.2.3 突发自然灾害受灾程度评价模式分析
• 3.2.4 突发自然灾害受灾程度评价指标构建的原则
• 3.3 突发自然灾害受灾程度多维度多层次评价指标体系的建立
• 3.3.1 区域经济与人口
• 3.3.2 人员伤亡数量
• 3.3.3 灾害波及范围
• 3.3.4 经济财产损失
• 3.3.5 灾害自然参数
• 3.3.6 潜在损失
• 3.4 突发自然灾害受灾程度评价方法的选择
• 3.4.1 突发自然灾害受灾程度评价方法的比较分析
• 3.4.2 基于AHP/灰色关联的突发自然灾害受灾程度评价模型
• 3.4.3 基于AHP/DEA的突发自然灾害损失评价模型
• 3.4.4 基于区间数模糊综合评判的突发自然灾害受灾程度评价模型
• 3.5 突发自然灾害受灾程度评价实证研究
• 3.5.1 "碧利斯"台风所引起的洪涝灾害损失
• 3.5.2 运用AHP/灰色关联度方法进行突发自然灾害受灾程度评价
• 3.5.3 运用AHP/DEA评价方法进行突发自然灾害受灾程度评价
• 3.5.4 运用区间数模糊综合评判方法进行突发自然灾害受灾程度评价
• 3.5.5 突发自然灾害受灾程度评价结果
• 第4章 突发自然灾害救助应急物资需求研究
• 4.1 突发自然灾害救助应急物资需求概述
• 4.1.1 突发自然灾害救助应急物资需求的概念
• 4.1.2 突发自然灾害救助应急物资需求的特点
• 4.2 突发自然灾害救助应急物资需求预测
• 4.2.1 突发自然灾害救助应急物资需求预测方法概述
• 4.2.2 基于案例推理的突发自然灾害救助应急物资需求预测
• 4.2.3 基于BP人工神经网络的突发自然灾害救助应急物资需求预测
• 4.3 突发自然灾害救助应急物资需求预测实证研究
• 4.3.1 运用案例推理方法进行的预测
• 4.3.2 运用BP人工神经网络方法进行的预测
• 4.4 区域突发自然灾害救助应急物资来源与需求平衡
• 4.4.1 区域突发自然灾害救助应急物资的来源
• 4.4.2 区域突发自然灾害救助应急物资需求平衡
• 第5章 突发自然灾害救助应急物资配送问题特征及网络拓扑结构
• 5.1 突发自然灾害救助应急物资配送研究现状与特征分析
• 5.1.1 国内外应急物资配送研究现状
• 5.1.2 应急物资配送车辆调度与路径优化问题的特点
• 5.1.3 常见VRP问题与应急物流配送问题的比较
• 5.1.4 应急物流配送车辆调度模型的算法设计和求解方法
• 5.2 突发自然灾害救助应急物流配送网络的拓扑结构
• 5.2.1 多车场、多储备库、多受灾点的车辆调度问题
• 5.2.2 一个配送中心、多个受灾点的车辆调度问题
• 第6章 突发自然灾害应急救助物资配送车辆调度优化模型研究
• 6.1 应急救助物资配送车辆调度优化模型的建立
• 6.1.1 问题描述
• 6.1.2 模型边界条件的界定与说明
• 6.1.3 应急救助物资配送车辆调度优化模型
• 6.1.4 模型求解方法的选择
• 6.2 遗传算法概述
• 6.2.1 遗传算法的特点
• 6.2.2 遗传算法的发展及研究现状
• 6.2.3 遗传算法的基本原理
• 6.2.4 遗传算法的基本步骤
• 6.3 求解应急救助物资配送车辆调度优化模型的遗传算法
• 6.3.1 遗传算法编码和初始调度方案的构造
• 6.3.2 适应度函数评价
• 6.3.3 遗传操作
• 6.4 应急救助物资配送车辆调度优化模型的应用
• 6.4.1 实证研究数据的选取
• 6.4.2 实证研究的结果
• 第7章 结论
• 参考文献
• 附录A 运用AHP方法求取指标因素权重
• 附录B 计算灰色关联度——数据预处理
• 附录C 计算灰色关联度——关联系数的计算
• 附录D 计算灰色关联度——灰色关联度的计算以及排序
• 附录E 利用DEA的方法为AHP方法构造判断矩阵
• 附录F 利用AHP进行全排序
• 附录G 区间数模糊综合评判——数据的输入与预处理
• 附录H 区间数模糊综合评判——计算隶属度并排序
• 附录I BP神经网络程序
• 附录J 创建初始种群的Matlab函数
• 附录K 交叉算子的Matlab函数
• 附录L 变异算子的Matlab函数
• 附录M 适应度函数的Matlab程序
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢