第10期 盖文妹等：应急救援物资车辆运输路线多目标优化 ·1391· 优解P之间误差较大；当δ≤0.001时，δ继续减 明δ过小可能使算法求解速度变慢.因此可以得出 小，所求近似最优路径P的安全概率相同，未出 结论，8并不是越小越好.这与本文第2.4节关于终 现更优的路径但Dijstra算法调用次数仍在增加，说 止条件的理论分析相符. a (b) 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 100x100 60 (e) 50 40 30 20 10 图5算法调用D时jstm算法次数与参数km及X关系.(a)n=20×20,X=1:(b)1=0.75,X=1:(c)n=20×20,1=0.75,N=9,K1=3, K2=6 Fig.5 Relationships between the number of calling Dijstra algorithm and l,n or X:(a)n =20 x 20,X=1;(b)1=0.75,X=1;(c)n=20 x 20,1=0.75,N=9,K1=3,K2=6 表1算法调用Dijstra算法次数与8的关系(n=20×20,X=1,l= 数9-0，若只考虑行驶时间的最优化，可利用Dijstra 0.75) 算法直接求解车辆的最佳往返路线，如表2所示 Table 1 Relationship between the number of calling Dijstra algorithm and8(n=20×20,X=1,1=0.75) 但一味追求时效性而忽略安全性或经济性指标，可 f(e)f5(6) 能使参与救援物资运输的工作人员面临较高的风险 R(PP）A(P)/元D 或运输成本过高而在运力紧张的条件下难以实现. 0.1 0.5534 1.264 0.575 632 6 此外，当车辆从物资需求点返回支持保障中心时，若 0.01 0.2998 1.98 0.741 990 10 后续没有新的运输任务，此时运输路线的时效性指 0.001 0.2169 2.066 0.805 1033 13 标相比安全性和经济性指标的重要性有所下降.因 0.00010.21692.066 0.805 1033 16 此在本次实验中，将应急救援物资车辆往返运输路 0.000010.2169 2.066 0.805 1033 20 线的优化分解为两个过程，并对应设置两种不同的 (2)真实路网实验.重大事故或自然灾害一旦 情景，每种情景下车辆路线优化的目标均为满足限 发生，药品和医疗人员、专业救援设备和救援队、食 制条件下的安全概率最大化：①车辆从支持保障中 品以及水等必须尽快从支持保障中心运往受到影响 心前往物资需求点时，为最佳路线的选择设置时效 的区域，尽快帮助伤者和支持救援行动.因此当物 性和经济性两个方面的限制条件；②车辆从物资需 资运输车辆前往物资需求点时，车辆在物流网络上 求点返回支持保障中心时，只将满足经济性指标作 的行驶时间是路线优化时一个十分重要的参 为唯一的限制条件.在模拟中，地图数据采用第 10 期 盖文妹等: 应急救援物资车辆运输路线多目标优化 优解 P* k 之间误差较大; 当 δ≤0. 001 时，δ 继续减 小，所求近似最优路径 Papp k 的安全概率相同，未出 现更优的路径但 Dijstra 算法调用次数仍在增加，说 明 δ 过小可能使算法求解速度变慢． 因此可以得出 结论，δ 并不是越小越好． 这与本文第 2. 4 节关于终 止条件的理论分析相符． 图 5 算法调用 Dijstra 算法次数与参数 l、n 及 X 关系． ( a) n = 20 × 20，X = 1; ( b) l = 0. 75，X = 1; ( c) n = 20 × 20，l = 0. 75，N = 9，K1 = 3， K2 = 6 Fig． 5 Ｒelationships between the number of calling Dijstra algorithm and l，n or X: ( a) n = 20 × 20，X = 1; ( b) l = 0. 75，X = 1; ( c) n = 20 × 20，l = 0. 75，N = 9，K1 = 3，K2 = 6 表 1 算法调用 Dijstra 算法次数与 δ 的关系( n = 20 × 20，X = 1，l = 0. 75) Table 1 Ｒelationship between the number of calling Dijstra algorithm and δ ( n = 20 × 20，X = 1，l = 0. 75) δ f11 ( θ) f21 ( θ) Ｒ( Papp k ) Ak ( Papp k ) /元 D 0. 1 0. 5534 1. 264 0. 575 632 6 0. 01 0. 2998 1. 98 0. 741 990 10 0. 001 0. 2169 2. 066 0. 805 1033 13 0. 0001 0. 2169 2. 066 0. 805 1033 16 0. 00001 0. 2169 2. 066 0. 805 1033 20 ( 2) 真实路网实验． 重大事故或自然灾害一旦 发生，药品和医疗人员、专业救援设备和救援队、食 品以及水等必须尽快从支持保障中心运往受到影响 的区域，尽快帮助伤者和支持救援行动． 因此当物 资运输车辆前往物资需求点时，车辆在物流网络上 的行驶时间是路线优化时一个十分重要的参 数［19--20］，若只考虑行驶时间的最优化，可利用Dijstra 算法直接求解车辆的最佳往返路线，如表 2 所示． 但一味追求时效性而忽略安全性或经济性指标，可 能使参与救援物资运输的工作人员面临较高的风险 或运输成本过高而在运力紧张的条件下难以实现． 此外，当车辆从物资需求点返回支持保障中心时，若 后续没有新的运输任务，此时运输路线的时效性指 标相比安全性和经济性指标的重要性有所下降． 因 此在本次实验中，将应急救援物资车辆往返运输路 线的优化分解为两个过程，并对应设置两种不同的 情景，每种情景下车辆路线优化的目标均为满足限 制条件下的安全概率最大化: ①车辆从支持保障中 心前往物资需求点时，为最佳路线的选择设置时效 性和经济性两个方面的限制条件; ②车辆从物资需 求点返回支持保障中心时，只将满足经济性指标作 为唯 一 的 限 制 条 件． 在 模 拟 中，地 图 数 据 采 用 · 1931 ·