[發明專利]一種基于盒子不確定集的應急物資儲備庫選址優化方法

有效

• 申請號: 201711248212.1
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN107862416B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 于冬梅;高雷阜;趙世杰
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/00
• 代理公司: 深圳泛航知識產權代理事務所(普通合伙) 44867
• 代理人: 鄧愛軍

1.一種基于盒子不確定集的應急物資儲備庫選址優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：對魯棒優化模型的參數進行設定，包括待建應急物資儲備庫的總個數m、需求點的總個數n、需求點的集合P＝{P₁,P₂,......,P_n}、需求點需求量的集合W＝{w₁,w₂,......,w_n}、第j個需求點的需求量w_j且w_j0、第j個需求點需求量的平均值第j個需求點的不確定需求量第i個應急物資儲備庫提供給第j個需求點的應急物資量w_ij且w_ij0、第j個需求點的坐標P_j:(a_j,b_j)且P_j∈P、第i個應急物資儲備庫的坐標X_i:(x_i,y_i)、第i個應急物資儲備庫的容量s_i、第i個應急物資儲備庫與第j個需求點之間的距離d(X_i,P_j)、選址區域的起點坐標選址區域的終點坐標

步驟2：將應急物資儲備庫選址優化方法的不確定需求描述為盒子約束，描述需求點P_j的不確定需求的取值在閉凸集合內，即不確定需求的有界閉且凸集合W_j如下式所示：

其中，j＝1,2,......,n，δ為不確定需求的擾動，δ的取值由需求點的受災程度、人口密度及經濟水平因素確定；

步驟3：根據模型設定的各個參數，構建不確定需求下應急物資儲備庫選址魯棒優化模型，使應急物資儲備庫與各個需求點的最大加權距離和最小化；

所述應急物資儲備庫選址魯棒優化模型應滿足以下約束條件：不確定需求在盒子不確定擾動集合下，最大加權距離和不超過閾值z；每個需求點的應急物資由多個應急物資儲備庫協同供應，不確定需求取值于盒子不確定擾動集合；應急物資儲備庫提供的應急物資不能超過最大容量限制；獲得第i個應急物資儲備庫與第j個需求點之間的距離；需求點和應急物資儲備庫在有效的選址范圍內選址；

步驟4：使用人工蜂群算法的編碼方法對應急物資儲備庫選址魯棒優化模型進行求解，得到最優選址方案，包括以下步驟：

步驟4.1：設置魯棒性水平，設人工蜂群的蜜蜂總數為NP、算法的最大搜索次數為limit、最大迭代次數為maxCycle、全局最優適應度值fit₀，其中，采蜜蜂數量為NP/2，算法中食物源即為待建應急物資儲備庫；

步驟4.2：根據步驟4.1設置的參數，在選址區域內隨機生成各個需求點的位置、各需求點對應的需求量，并給出隨機魯棒擾動；

步驟4.3：初始化人工蜂群，即儲備庫位置坐標；

步驟4.4：在盒子不確定需求下，獲得全局最優適應度值和最優解，即應急物資儲備庫位置坐標；

步驟4.5：判斷當前蜂群的迭代次數是否達到預設的迭代上限，若是，輸出人工蜂群尋優所得的全局最優適應度值和最優儲備庫的位置坐標，否則，迭代次數加1，返回執行步驟4.4；所述步驟4.3中初始化人工蜂群即儲備庫位置坐標的方法為：在選址區域隨機生成一個NP×(2×Num_facility)的矩陣，其中每行表示一個人工蜂，每個人工蜂的列標序列為(c₁,c₂,......,c_{Num_facility},c_{Num_facility+1},......,c_{2×Num_facility})，其中每相鄰兩列表示一個儲備庫的位置坐標，即(c_2i-1,c_2i)表示第i個儲備庫的位置坐標；所述步驟4.4包括如下步驟：

步驟4.4.1：引領蜂產生新的食物源；

步驟4.4.2：跟隨蜂依概率p_i對第i個食物源進行選擇；

步驟4.4.3：若某個食物源經過limit次循環未發生改進，那么剔除該食物源，說明迭代陷入了局部最優，同時與該食物源相對應的引領蜂變成偵察蜂，產生新的食物源；

步驟4.4.4：在盒子不確定需求下，計算人工蜂群中各人工蜂對應的各儲備庫與各需求點的距離，基于最小距離供應策略，確定當前各人工蜂與需求點間的供應關系，并計算各人工蜂的適應度值；

步驟4.4.5：保存最優適應度值及最優解，以人工蜂群中各個體的適應度值最小化為優化準則，確定出當前迭代中人工蜂群的最優適應度值并與全局最優適應度值相比較，若當前迭代中最優適應度值小于全局最優適應度值，則以該最優適應度值替換原全局最優適應度值，反之，全局適應度值保持不變，同時全局最優適應度值對應的人工蜂即表示最優解，也就是儲備庫的位置坐標。