摘要: 近年来突发事件频发，对人民的生命安全造成不可逆转的损失，同时也对社会的经济发展造成极大影响。在突发事件下进行快速决策，做出高效合理的救援路径规划至关重要。地震灾害具有紧急性、突发性及受灾点差异性等特点，同时也存在着道路受阻的可能。... 展开 近年来突发事件频发，对人民的生命安全造成不可逆转的损失，同时也对社会的经济发展造成极大影响。在突发事件下进行快速决策，做出高效合理的救援路径规划至关重要。地震灾害具有紧急性、突发性及受灾点差异性等特点，同时也存在着道路受阻的可能。本文采用了“无人机+货车”联合配送的模式进行地震灾害下的应急物资配送，研究地震情景下的联合配送问题，这对于及时开展救援工作，降低地震造成的人员伤亡和经济损失，有着重要意义。 本文以地震灾害下应急物资供给为对象，综合考虑了受灾点的需求紧迫度、配送时间、配送成本及限制区域等因素，构建了无人机和货车的联合配送优化模型，研究了无人机和货车在应急配送领域中的物资调配问题。首先，对应急物资的需求紧迫度进行分析。综合考虑人口因素、环境破坏程度、地震本身严重程度等因素，通过模糊综合层次分析法评估主观权重，熵权法评估客观权重，并采用基于博弈论的综合赋权法确定综合权重。其次，构建应急物资无人机和货车联合配送优化模型，采用 k-means++算法对受灾点进行区域划分，得出联合配送中转站的位置，以此为依据构建三级配送网络。联合配送优化模型以时间、成本、紧迫系数为目标函数，综合考虑了货车和无人机的限制区域，速度扰动。设计变邻域-遗传算法和变邻域-NSGAII 算法对模型进行求解。最后，以汶川地震中四川省的极重灾区和较重灾区为案例背景，对货车和无人机的联合配送模型进行案例分析。研究表明，变邻域-遗传算法和变邻域-NSGAII算法在改进后迭代速度更快，寻优结果更优；变邻域-NSGAII算法相较于变邻域-遗传算法能够分别在三个目标上得到更优的解。同时证明了该模型能够保证对需求紧迫度高的点优先配送，并充分考虑限制区域情况，验证了本模型的有效性。 本文通过对“无人机+货车”为配送工具的应急物资车辆路径问题进行研究，考虑了受灾点需求紧迫度、限制区域和联合配送情况，为突发事件下的应急物资配送提供一种新思路，提升应急救援的效率与科学性，具有一定的研究意义和价值。 收起