考虑转运的应急物资两阶段优化调度

来源：计算机技术与发展杂志2025年第04期北京时间：

作者：王静;邹静静;汪勇

摘要：供应物资受限下多供应点、多需求点、多种类的应急物资调度需要保障配送高效的同时提升各需求点的满足度。因此,通过建立以运输成本和需求满足度为目标的调度模型,设计进化学习算法(ELA)提升模型的求解效果和精度,给出高效的调度方案,引入转运点进一步降低各需求点的运输成本从而优化调度方案。 实验分析表明,第一阶段提出的决策变量映射编码避免产生无效的分配方案加快了求解速度,设计的 ELA 算法能较大程度地降低运输成本并提高需求满足度,与传统 GSA 相比,给出的调度方案使得运输成本降低 13. 6% ,需求满足度提高 18. 4% 。 第二阶段运用节约法优化后,双目标调度方案中将调度方案的运输成本再降低 11. 1% 。 结合实际调度需求,给出的两种方案中双目标调度方案适用于降低运输成本的实际需求,而最大需求满足度方案则对提升需求满足度更有帮助,两种方案为实际调度需求提供了更有价值的参考意义。

关键词：物资调度;双目标整数规划;进化学习算法;映射编码;横向转运