不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (16): 13-17.

不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

刘波1，2，李波1，李砚1

1.天津大学管理与经济学部，天津 300072
2.石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子 832000

出版日期:2013-08-15 发布日期:2013-08-15

Robust bilevel optimization model for emergency resource location and allocation under uncertain condition

LIU Bo1，2, LI Bo1, LI Yan1

1.School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China
2.School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, Xinjiang 832000, China

Online:2013-08-15 Published:2013-08-15

摘要/Abstract

摘要： 针对非常规突发事件中应急资源布局问题，在受灾点需求不确定和应急救援过程分为多个阶段的情景下，建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配置的鲁棒双层规划模型。运用相对鲁棒优化方法，将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划，提出了一种混合遗传算法进行求解，实现了省市两级应急资源布局的协同优化。通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。

关键词: 应急资源布局, 鲁棒双层规划, 混合遗传算法

Abstract: In this paper, a robust bilevel programming model is established to determine the two-grade resource location and allocation of the province and cities under the demand uncertainty and multistage rescue process for the unusual emergencies. Based on the relative robust optimization, the original problem is converted to the deterministic linear bilevel programming with no shared variables among followers, and then the hybrid genetic algorithm is proposed to obtain the robust solution. Accordingly, the collaborative optimization of the two-grade resource location and allocation is realized for the province and cities. A case study is shown to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed model and its algorithm.

Key words: emergency resource location and allocation, robust bilevel programming, hybrid genetic algorithm

刘波1，2，李波1，李砚1. 不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(16): 13-17.

LIU Bo1，2, LI Bo1, LI Yan1. Robust bilevel optimization model for emergency resource location and allocation under uncertain condition[J]. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(16): 13-17.

[1]	刘兰芬，杨信丰. 基于混合遗传算法的有效路径求解[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(11): 244-249.
[2]	张赫男，张绍文. 采用改进的混合遗传算法求解高校排课问题[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(5): 240-246.
[3]	游伟，雷定猷，朱向. 三维装箱问题的偏随机密钥混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(22): 265-270.
[4]	符昊，葛洪伟，邵长鲁，朱亮. 造船监理员调度模型和混合遗传算法求解[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(21): 238-242.
[5]	赵东红1，2，王来生2，张峰1. 遗传算法的粗糙集理论在文本降维上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(36): 125-128.
[6]	刘菲，吕世辉，赵中华. 基于多步强化变异算子的混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(29): 46-48.
[7]	王建华1，2，李南2，郭慧2. 求解敏捷供应链调度优化问题的混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(17): 224-228.
[8]	李楠1，2，高鹏东1，鲁永泉1，余文华1. 并行混合遗传算法在深度像配准中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(12): 12-15.
[9]	雷阳，李树荣，张强，张晓东. 基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(36): 7-10.
[10]	杜宗宗，刘国栋. 基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(29): 40-42.
[11]	戎丽霞. 模糊需求条件下车辆路径问题的模糊模拟[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(18): 209-210.
[12]	俞武扬. 多式联运运输问题的混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(33): 10-12.
[13]	梁迪¹,陶泽². 多目标柔性作业调度的优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(15): 223-225.
[14]	王剑^1,2,3,王红卫^1,2,3. 自适应的多目标资源受限的运输任务调度研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(14): 30-33.
[15]	井祥鹤¹,魏冬峰¹,周献中². 运输方式选择多目标优化问题的混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(6): 210-212.