本文摘要：摘要：應急物流是在發生重大突發事件時保障人員、物資和資金需求的一項特殊物流活動。在應急物資郵政運輸模型中，如何快速準確地將應急物資運送至需求點是應急物流面臨的巨大挑戰。雙層規劃方法可以在滿足需求點對應急物資需求的情況下，使整個物流過程中的
摘要：應急物流是在發生重大突發事件時保障人員、物資和資金需求的一項特殊物流活動。在應急物資郵政運輸模型中，如何快速準確地將應急物資運送至需求點是應急物流面臨的巨大挑戰。雙層規劃方法可以在滿足需求點對應急物資需求的情況下，使整個物流過程中的物流成本最低，物流時間也最短。構建了一個以上層物流成本最低、下層物流時間最短為目標的雙層規劃模型，并設計了一種混合禁忌搜索遺傳算法(HTSGA,hybridtabusearchgeneticalgorithm)求解模型，解決了災后應急物流的運輸路徑優化問題。最后，實驗結果對比驗證了所提模型和算法的有效性。
關鍵詞：雙層規劃方法;應急物資郵政運輸;混合禁忌搜索算法
1引言
自然災害的頻繁發生使得人們的生命和財產安全遭受到巨大的威脅，因此，為了減少人員傷亡和經濟損失，在發生突發災害時，如何把大量的救援物資快速精準地送到需求地是應急物流面臨的巨大挑戰。應急物流是在發生嚴重自然災害及其他突發性事件時，能夠及時地保障人員、物資和資金需求的一項特殊物流活動。在應急響應中，經常會出現一系列問題，如救援物資供應點與需求點相距太遠、交通擁堵等導致救援物資不能及時送達等。
因此，及時合理地分配和運輸救援物資具有至關重要的作用。隨著應急物流優化問題的不斷演變，應急物資的分配以及運輸路線的選擇已成為近年來的研究熱點，如應急選址[1-3]、應急物資分配[4]、應急物資運輸[5]、應急車輛配送路徑[6]以及應急車輛調度[7]等。本文主要考慮在發生重大突發事件后，如何在有限時間內滿足需求點需求的情況下進行物資分配，使得物流時間最短、成本最低。通過構建雙層規劃模型，設計求解算法，進行算例實驗，對比本文HTSGA和文獻[8]的雙層遺傳算法的實驗結果，驗證了HTSGA的有效性與可行性。
2相關技術研究
為了優化應急物流系統，一些學者對應急物資分配和運輸路線的選擇進行了研究，文獻[9]提出了一種用于應急資源分配的改進位置分配模型，定義了應急服務級別(ESL,emergencyservicelevel)的新概念，然后將該問題表述為混合整數非線性規劃(MINLP,mixed-integernonlinearprogramming)模型，提出了一種混合枚舉搜索規則的遺傳算法求解MINLP模型，這種模型確定了應急物資配送中心的數量、選址和規模，但是在預測疾病和后勤管理方面還存在局限性。文獻[10]對車輛路徑問題(VRP,vehicleroutingproblem)進行了研究，為了使車輛的調度和操作工作更合理，在滿足應急物流及時性的前提下降低了物流成本，對應急物流中VRP的特征進行分析。
針對VRP的實際情況，提出了一種改進的遺傳算法并將其應用于應急物流中由VRP建立的通用數學模型，但該方法需要大量計算，并且計算量與人口規模有關，計算時間較長。文獻[11]提出了一種由地震災害引起的應急物流運輸調度問題，該問題分兩個階段進行研究：1)選擇合適的運輸方式;2)確定運送到災區的救援物資的分配。對粒子群算法進行二進制和自然數編碼改進，利用改進后的算法求解模型。由于該算法缺乏對災區救援物資需求動態變化的考慮，所以存在應急物資后勤計劃不準確的問題。文獻[12]針對應急物流問題，提出了一種多目標動態遺傳算法，該算法通過使用最少數量的救援車輛生成最優路徑，使整個救援過程更有效，但是無法解決異構車輛的應急物流運輸問題。
文獻[13]對應急物流配送過程中的位置和需求信息等進行了研究，通過分析風險偏好值設計了一種兩階段的隨機規劃模型，并提出了一種在合理計算時間內解決問題的簡單兩階段啟發式方法。1973年，Bracken等[14]首次提出雙層規劃數學模型，而雙層規劃和多層規劃名詞的正式出現是在1977年Candler等[15]的科學報告中。雙層規劃利用上、下層決策者之間既相互獨立又相互影響的特點求解問題，首先上層決策者做出決策，其次下層決策者根據上層決策信息優化自身的目標并做出決策，最后上層決策者利用下層決策者優化后的決策做出最終決策。
如何將雙層規劃方法應用于應急物流，目前已有部分學者對此進行了研究。文獻[16]研究了在模糊環境中具有固定費用的雙目標應急物流運輸問題，構建了模糊環境下的運輸模型，其中有3個特殊模型：一些可替代物品模型、一些易損物品模型以及具有安全系數的災害運輸問題(DTP,disastertransportationproblem)模型。文獻[17]利用雙層規劃方法構建了應急物流設施選址—車輛路徑問題穩健雙層優化模型，該模型主要研究了應急物流設施的選址和車輛運輸路線的選擇，針對需求點在突發事件發生時對救援物資的需求量存在不確定性的情況，利用分散式決策中的轉換定理將模型中不確定系數確定化進行求解，開發了一種混合的遺傳算法求解轉換后的模型。
文獻[18]建立了一個應急物流設施選址—車輛路徑問題的雙層規劃模型，模型的上層目標為物流系統消耗的時間最短，下層目標為配送成本與時間懲罰成本之和最小，設計了一種混合模擬退火算法，該算法在傳統的模擬退火算法的基礎上進行改進，引入了帶有啟發式規則的兩階段式方法。對于存在多種配送方式混合配送的問題，該模型并沒有進行考慮，因此，無法解決多車混合配送的問題。文獻[19-20]構建的數學模型以物資運送時間最短、物資分配公平性最大為上、下層目標，是一個動態的雙層規劃模型。該模型考慮了一系列約束條件，如需求點的時間窗、物資最低滿足率等，并設計了一種符合雙層規劃動態模型特點的混合遺傳算法。
但隨著震后救援工作的不斷推進，該算法無法動態優化應急物資的配送問題。在文獻[16-20]中，現有的雙層規劃應急物資運輸模型主要研究了應急物資分配的公平性與滿足率、物資運輸時間長短以及物流成本高低等方面。由于應急物流需要很強的時效性，因此，最小化物流時間和物流成本是現有采用雙層規劃方法構建應急物流運輸模型的主要目標，但文獻[18-20]的模型對物流成本和物流時間的優化缺少對庫存成本和應急物資集散點準備時間的考慮。
因此，本文在滿足各個需求點需求的情況下，考慮時間對模型產生的影響，采用雙層規劃方法構建數學模型。本文所提模型主要以整個物流過程中的總成本最低為上層目標、耗費總時間最短為下層目標，結合禁忌搜索算法和遺傳算法設計了一種HTSGA求解模型，達到應急物流消耗的成本最低和物流時間最短的效果。對比本文所提算法與文獻[8]所提算法的實驗結果，驗證了HTSGA的有效性與可行性。
3應急物資郵政運輸模型
3.1問題描述
郵政物流業務不斷發展壯大，為了應對愈發激烈的市場競爭，依靠強大的運輸網絡優勢，郵政企業積極整合物流運輸資源。郵政車輛運輸[21-22]問題的關鍵是如何進行車輛運輸調度，使得運輸效率得到提高。在發生自然災害時，為了使救援工作更便利，面對不斷變化的救災環境，應急物資郵政運輸需要在災區附近選擇一些合適的應急物資配送中心，通過運輸車輛將災區外圍應急物資集散點的物資運送到災區附近的應急物資配送中心，然后根據災區需求點對物資需求量的大小，對應急物資進行分配。根據應急物資郵政運輸的特征，作出如下假設。
1)應急物資運輸車輛和應急物資足夠多。2)應急物資配送中心與需求點、需求點與需求點之間都存在可行路徑。3)存在多個應急物資配送中心，并且每個應急物資配送中心滿足多個應急物資需求點的需求。
4)應急物資需求點的物資需求為單一品種的商品，并且商品的規格和單價相同。5)每個應急物資需求點僅由一個應急物資配送中心的一輛運輸車輛配送物資，應急物資需求點的物資需求必須得到滿足。6)每個應急物資需求點都有兩個時間點，期待最早被配送的時間點和能接受最晚被配送的時間點。7)應急物資運輸車輛為同一類型，并且每輛運輸車輛在運輸任務完成后必須返回出發點。8)應急物資運輸車輛早到或晚到應急物資需求點，都會產生相應的時間懲罰成本。
3.2模型參數模型中的參數說明。
3.3模型建立根據自然災害發生后對初期救援情況的分析，可將應急物流系統分為上、下兩級。根據上、下兩級不同的決策目標，使用雙層規劃方法構建模型，其中，上層以整個物流活動的總成本最低為目標，下層以整個物流過程所耗費的時間最短為目標，上、下層模型之間相互關聯又相互制約。本文基于文獻[8-9,18]的研究成果，在上層模型的總成本中加入應急物資配送中心的庫存成本，確保整個應急物流過程的總成本最低，并且將運輸成本分為兩個部分，其中，時間懲罰成本對文獻[23]的時間懲罰函數加以改進。在下層模型中，加入了應急物資集散點接到應急物資配送中心的供貨需求后投入準備的時間。因此，根據不同的決策目標，對應急物資郵政運輸問題采用雙層規劃方法構建模型進行描述。
4算法設計
根據上述模型的特點，本文基于文獻[24]設計了一種混合禁忌搜索算法和遺傳算法的HTSGA，其中，HTSGA的步驟如下。步驟1對算法中的參數進行初始化設置。步驟2對種群進行初始化設置。
步驟3根據雙層規劃模型中的下層目標式(9)計算種群的適應度值，并使用輪盤賭算法保留優秀個體。步驟4判斷算法是否滿足終止條件，即迭代數K是否達到預設值，若滿足終止條件，則結束算法并輸出優化結果;否則，繼續執行下一步操作。步驟5從優秀的個體中隨機選擇兩個染色體ix和jx，以初始交叉概率Pc對其進行交叉操作，產生兩個新的染色體ix和jx，根據玻爾茲曼選擇機制，新的染色體選擇概率為()()1,()()e,()()iiiifxfxiLiifxfxPfxfx≥(16)自適應交叉概率Pc為00avgmaxavgmaxavg,()()(()()),()()()()cicciiPfxfxPPfxfxfxfxfxfx≤(17)其中，maxf()x、f()xavg分別表示種群的最大適應度值和平均適應度值，L表示禁忌表的長度。
5實驗分析
為了能夠更好地理解上述模型，本文設計了一個簡單的算例。假設隨機給出4個應急物資配送中心，編號分別為A、B、C、D，應急物資需求點20個，運輸車輛數量足夠。假設應急物資集散點j的固定使用成本為16000元，規格相同的運輸車輛的容量為800件，平均行駛速度為90km/h，車輛包含配對人員的派遣成本為800元/輛，應急物資的裝卸成本和裝卸時間分別為1元/件、0.1min/件，車輛的運輸成本為1元/km，每件物資的時間懲罰成本為1元/h，應急物資配送中心接到需求點的需求后投入準備的時間均為1.5h，應急物資集散點接到應急物資配送中心的需求后投入準備的時間均為1.5h，固定的應急物資訂購成本為100元。
郵政運輸論文投稿刊物：《中國郵政》(月刊)創刊于1976年，是由中華人民共和國國家郵政局主管、主辦。郵政綜合性刊物。集中反映我國郵政通信建設、業務技術發展狀況、經營管理、服務水平、職工生活、教育訓練、古代郵驛和集郵等內容。
6結束語
本文針對應急物流的時效性和物流成本研究了災后應急物資郵政運輸問題，通過使用雙層規劃方法構建了一個上層以整個應急物流過程的總成本最低、下層以配送過程所耗費時間最短為目標的數學模型。針對雙層規劃模型中上、下層目標決策者既相互獨立又相互影響的特點，設計了一種帶禁忌搜索的遺傳算法HTSGA求解模型，最后通過一個簡單的算例和對比算法驗證了本文所提算法和模型的有效性與可行性。本文僅利用單一的車輛進行運輸，未來可以對多種車型混合配送的多聯式車輛運輸問題以及車輛返回時是否出現空載現象等方面進行研究，提高車輛使用效率。本文暫未考慮道路交通信息，下一步可以利用車載網絡技術獲取車輛運輸過程中的道路交通信息，通過信息實時共享進行車輛的動態規劃。
參考文獻：
[1]RAWLSCG,TURNQUISTMA.Pre-positioningofemergencysuppliesfordisasterresponse[J].TransportationResearchPartB:Methodological,2010,44(4):521-534.
[2]GENGSQ,HOUHP,ZHANGSG.Multi-criterialocationmodelofemergencysheltersinhumanitarianlogistics[J].Sustainability,2020,12(5):1759.
[3]FENGJR,GAIWM,LIJY.Multi-objectiveoptimizationofrescuestationselectionforemergencylogisticsmanagement[J].SafetyScience,2019,120:276-282.
[4]WANGYY,BIERVM,SUNBQ.Measuringandachievingequityinmultiperiodemergencymaterialallocation[J].RiskAnalysis,2019,39(11):2408-2426.
[5]GARZA-REYESJA,VILLARREALB,KUMARV,etal.Alean-TOCapproachforimprovingemergencymedicalservices(EMS)transportandlogisticsoperations[J].InternationalJournalofLogisticsResearchandApplications,2019,22(3):253-272.
作者：周海霞1,2，梅育榮1,2，呂福如1,2，孫知信1,2
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