非线性连续消耗下大规模应急物资调度问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 应急物资调度问题相关理论综述 | 第17-25页 |
| 2.1 大规模自然灾害 | 第17-18页 |
| 2.2 应急物资调度问题相关理论 | 第18-19页 |
| 2.3 应急物资调度文献综述与问题分析 | 第19-22页 |
| 2.3.1 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 2.3.2 应急物资调度过程中存在问题的分析 | 第21-22页 |
| 2.4 应急物资调度过程模型 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 受灾点需求紧迫度决策系统 | 第25-31页 |
| 3.1 受灾点需求紧迫度 | 第25页 |
| 3.2 受灾点需求紧迫度国内外研究现状 | 第25-27页 |
| 3.2.1 国外研究现状 | 第25-26页 |
| 3.2.2 国内研究现状 | 第26-27页 |
| 3.3 受灾点需求紧迫度决策系统的构建 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 受灾点满意度评价体系 | 第31-35页 |
| 4.1 受灾点满意度管理 | 第31-32页 |
| 4.1.1 受灾点满意与受灾点满意度 | 第31-32页 |
| 4.1.2 受灾点满意度影响因素 | 第32页 |
| 4.2 受灾点满意度测度 | 第32-34页 |
| 4.2.1 受灾点满意度管理方案 | 第32-33页 |
| 4.2.2 受灾点满意度测度方法 | 第33-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 非线性连续消耗下大规模应急物资调度模型 | 第35-45页 |
| 5.1 应急物资调度模型分析 | 第35页 |
| 5.2 问题描述 | 第35-36页 |
| 5.3 模型建立 | 第36-37页 |
| 5.4 模型分析 | 第37-43页 |
| 5.4.1 物资完全缺失 | 第39-40页 |
| 5.4.2 物资部分缺失 | 第40-41页 |
| 5.4.3 物资供应充足 | 第41-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 混合多目标粒子群算法 | 第45-61页 |
| 6.1 多目标优化的相关概念 | 第45-46页 |
| 6.2 混合多目标粒子群算法思想 | 第46-47页 |
| 6.3 多目标粒子群算法及其改进 | 第47-49页 |
| 6.3.1 个体的表示 | 第47页 |
| 6.3.2 粒子群的初始化 | 第47页 |
| 6.3.3 外部精英集的更新 | 第47页 |
| 6.3.4 拥挤距离的计算 | 第47-48页 |
| 6.3.5 速度参数的自适应更新 | 第48页 |
| 6.3.6 个体的变异和维护 | 第48页 |
| 6.3.7 个体最佳位置和全局最佳位置的选取 | 第48-49页 |
| 6.4 非梯度侧步爬山搜索算法 | 第49-50页 |
| 6.4.1 侧步爬山搜索策略 | 第49页 |
| 6.4.2 算法步骤 | 第49-50页 |
| 6.5 IMOPSO_HCS算法步骤 | 第50-51页 |
| 6.6 算例验证 | 第51-59页 |
| 6.6.1 算例1 | 第51-53页 |
| 6.6.2 算例2 | 第53-56页 |
| 6.6.3 算法有效性 | 第56-59页 |
| 6.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
