摘要
近年来，自然灾害频发，导致大量人员伤亡和经济损失。自然灾害发生后，应急物资及时高效配送到受灾地区是救援的关键。但灾害发生后，路网状况变得更加复杂，特别是因道路阻断造成车辆无法及时到达物资需求点，给应急物资配送带来不小的挑战。无人机利用空中通道飞行，结合无人机灵活和车辆载重量大的特点，协同车辆和无人机配送，能及时配送应急物资，提高救援效率，从而减少人员伤亡和降低经济损失。本文针对地震灾害，以应急物流中车辆和无人机协同配送路径优化为研究对象，分析应急物流配送系统，同时，结合车辆和无人机组合模式，分析应急物流中车辆和无人机协同作业特性，主要研究内容如下： 针对需求确定情况，建立车辆和无人机协同配送路径优化模型。在应急物流中，考虑需求等级、路网破坏等因素，同时考虑车辆约束、无人机约束、需求等级约束、车辆和无人机时间协同等约束，以总时间最小为目标，建立车辆和无人机协同配送路径优化模型。其中总时间最小是最小化完成时间（最后一辆车辆或最后一架无人机回到配送中心时间）和需求等级惩罚折算时间求和最小。采用基于禁忌搜索算法和遗传算法的两阶段混合算法求解模型，生成最优车辆和无人机配送路径。对模型中的无人机载重能力、需求等级惩罚时间进行灵敏度分析来确定取值，并分析配送车辆数量对模型的影响。通过仿真验证了模型的可行性和有效性。 针对需求不确定情况，建立车辆和无人机协同配送路径优化模型。采用三角模糊数表示需求量，引入模糊机会约束，从而判断车辆剩余物资量是否满足需求点需求，不满足给予惩罚折算时间。以总时间最小为目标，构建需求不确定下的车辆和无人机协同配送路径优化模型。在仿真过程中，随机模拟需求点需求量，从而确定失败点和未服务点。采用两阶段算法求解模型，用重调度策略优化调整路径结果，分析置信度和偏好值水平、车辆数量对模型的影响。仿真结果表明模型是可行且有效的。
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