[发明专利]一种基于盒子不确定集的应急物资储备库选址优化方法

说明书

本发明提供一种基于盒子不确定集的应急物资储备库选址优化方法，涉及不确定环境下应急服务设施选址优化技术领域。该方法包括：设定鲁棒优化模型的参数及其方法的不确定需求；构建鲁棒优化模型；随机生成各需求点的位置及其对应需求量，并给出随机鲁棒扰动；获得全局最优适应度值和最优解，即应急物资储备库位置坐标。本发明提供的一种基于盒子不确定集的应急物资储备库选址优化方法，由于模型具有非凸、非线性、多重约束的特点，在数学上具有NP‑难的特点，因此，设计人工蜂群算法的编码方法对鲁棒优化模型求解，在不同规模和需求不同扰动下具有良好的鲁棒性，实现不确定因素下应急物资储备库的科学选址，在不确定的情形下最大限度地规避风险。

技术领域

本发明属于不确定环境下应急服务设施选址优化技术领域，尤其涉及一种基于盒子不确定集的应急物资储备库选址优化方法。

背景技术

近年来，自然灾害、事故灾害及各类突发灾害事件频繁发生，波及范围不断扩大，影响程度不断加深，对人类生存和社会发展构成重大威胁。应急物资储备是有效应对和战胜突发灾害事件的物质基础，突发灾害事件一旦发生，短时间内应急物资需求迅速膨胀。因此，对一些必需救灾物资进行战略储备是提高应急救援效率的关键。应急物资储备库是提高应急救援效率的关键，其合理布局影响到突发灾害事件发生时资源的快速响应和及时配置，对于阻止突发灾害事件的蔓延和降低事件的影响起着关键的作用。将应急物资储备库置于合理的位置，不仅可以降低成本，而且还能够保证提供应急物资的时效性，它直接关系到应急物资保障的反应速度和最终成效。但选址决策往往受到不确定因素的影响，潜在灾害是否发生、发生地点、发生灾害的类别与级别等均未知，因此对应急物资的准确需求量、交通道路遭破坏等情况均是不确定的。因此，选址决策所面临的主要困难在于如何处理需求点权重变化带来的不确定性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明建立基于最小最大鲁棒准则的应急物资储备库选址鲁棒优化模型，并提出人工蜂群算法求解模型。将不确定需求描述为盒子约束，给出需求不确定的有界闭且凸集合，提供一种需求不确定情形下和不同选址规模下的鲁棒最优选址方案，从而在不确定的情形下最大限度地规避风险。

为了实现上述目的，一种基于盒子不确定集的应急物资储备库选址优化方法，包括以下步骤：

步骤1：对鲁棒优化模型的参数进行设定，包括待建应急物资储备库的总个数m、需求点的总个数n、需求点的集合P＝{P₁,P₂,......,P_n}、需求点需求量的集合W＝{w₁,w₂,......,w_n}、第j个需求点的需求量w_j且w_j0、第j个需求点需求量的平均值第j个需求点的不确定需求量第i个应急物资储备库提供给第j个需求点的应急物资量w_ij且w_ij0、第j个需求点的坐标P_j:(a_j,b_j)且P_j∈P、第i个应急物资储备库的坐标X_i:(x_i,y_i)、第i个应急物资储备库的容量s_i、第i个应急物资储备库与第j个需求点之间的距离d(X_i,P_j)、选址区域的起点坐标选址区域的终点坐标

步骤2：将应急物资储备库选址优化方法的不确定需求描述为盒子约束，描述需求点P_j的不确定需求的取值在闭凸集合内，即需求不确定的有界闭且凸集合W_j如下式所示：

其中，j＝1,2,......,n，δ为不确定需求的扰动，δ的取值由需求点的受灾程度、人口密度及经济水平等因素确定；

步骤3：根据模型设定的各个参数，构建不确定需求下应急物资储备库选址鲁棒优化模型，使应急物资储备库与各个需求点的最大加权距离和最小化；