3. 应急救灾物资生产、库存及配送整合优化问题的研究开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1 研究目的及意义
近几年来随着科技和经济的高速发展,我们人类的生活水平生活质量都在逐步提高。但是古往今来,我们人类社会的发展都离不开自然灾害的发生。自然灾害对人类社会造成的伤害难以估计,轻则小地方面积受损,重则数千万人伤亡,严重破坏人类生存发展。

每年受自然灾害的影响,不仅使我国损失了数几十亿的经济损失,更使成千上万人无家可归,因为自然灾害丢失生命的人不计其数。自然灾难爆发突 然,我们难以完全掌控他,但是我们可以提高灾害发生后的救急能力,通过预测、响应灾害的发生,从而得出最优的解决办法,将损失控制在最低,这是我们能做到的。因此,救灾应急是所有工作中的核心部分,而应急救灾物资的生产、库存及配送则是这块核心部分的连接锁。所以,越来越多的学者和科学家们投入到应急救灾的研究之中。救灾所需要的物资不仅需要从当地的储备库中调运,还需要从各地的储备库中调运,同时还需要收集社会上的救援物资,从不同的地方进行采购等等。这也是应急救灾物资调度的一个难题。

再经历过汶川地震这样大型的地震自然灾害后,研究学者们发现,现有的救灾物资储存量往往不能满足当地灾区的需求,并且由于救灾的物资所储存的地区分散,运输到当地灾区的时间比较长以及运输手段的不足等等因素,可能会在某一程度上大大延缓救灾的速度,这对救灾来说是极其不利的。所以,如何用最快最便利的方式将救灾物资运输到灾区目的地是我们需要解决的关键问题。研究救灾物资的生产、库存及配送问题对提高救灾效率有着高效性和实效性。

1.2 国内外研究现状

台风问题一直困扰我国良久,近几年来台风肆虐我国沿海城市频繁,每次都造成极大的城市破坏以及大规模经济影响,傅培华、叶永等学者考虑到台风灾害演变导致应急物资需求不断增长与应急物资供应相对紧缺之间的矛盾,在2018年将需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程,建立基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型.通过二进制粒子群优化算法求解,最后将所提出模型应用于某台风发生时的救灾实例.实例分析表明,马尔可夫决策方法可以动态地做出合适的需求扑灭策略,使得整体的需求演变趋势保持平稳,整体的需求水平降到最低[1]。而对于地震等重大灾害的应急救灾物资调度研究,重大灾害下应急物资储备决策是阻止突发灾难蔓延的有效手段之一。朱佳翔、蔡建飞等人员针对救灾信息具备不确定性与复杂性特点,于2018年构建基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型,并给出应急物资储备策略。利用区间二型模糊集理论的决策方案并结合比例分析法(COPRAS),构建常态环境下应急物资供应商选择的群决策模型,解决不相容群决策属性之间的冲突问题;进而,充分考虑"救灾阶段性动态时间因素"对储备决策的影响,构建动态救灾环境下应急物资储备结构模糊优化模型,实现常态决策与非常态应急决策之间的动态协同[2]。而抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用,曹琦、曹阳等学者利用数学建模方法和计算机仿真技术,辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。他们围绕模型和优化两个关键点,分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状,归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素,对比分析了多种优化算法的应用效果,提出了现有研究中存在的问题,最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势,这一系列工作也与2018年内完成[3]

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