一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的应急资源统筹调配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于改进NSGA

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进NSGA
‑Ⅱ
算法的应急资源统筹调配方法


[0001]本专利技术属于应急物流
，更具体地说，涉及一种基于改进NSGA
‑Ⅱ
算法的应急资源统筹调配方法；本专利技术可用于突发大规模灾害事件下，对应急物资进行公平合理地调配。

技术介绍

[0002]应急资源统筹分配与调度是应急物流管理的核心环节，主要研究在大规模突发灾害发生后，如何迅速有效地利用智能决策理论与计算机技术，选择有效的应急物资分配方案和正确配送路径，进而能够使得筹集的物资能够及时运抵各个受灾点，最大限度地减轻突发灾害事件给人民带来的重大伤亡与经济损失。因此，政府应急管理部门、应急管理专家学者必须在灾后制定有效的应急资源统筹调配方案，保证应急资源及时有效地分配。
[0003]在应急资源统筹调配方面，很少有人在多周期资源调度中研究资源调度对灾民心理感知的影响，这体现在模型构建中，传统的应急资源调度方法仅衡量物资量或时间方面的客观经济指标，然后在搭建模型的基础上选择合适算法进行求解。在这个模型构建过程中，学者们将灾民主体置于被动接受的地位，未考虑应急物资调度过程对灾民主观心理的影响，这会导致灾后救援对受灾点实际感知的偏离，无法真正提升实际救援效率。
[0004]灾害发生时，民众受到灾害刺激产生了巨大损失与痛苦，表现为生命的损失与心理的巨大创伤；灾害发生后，灾民急需维持其生命体征的各种医疗物资、生活物资、抢险物资，应急资源的调配既能减轻灾民的生理痛苦，也能在一定程度上缓解灾民心理创伤，但受灾区域所需物资种类繁多、物资需求量巨大，难以在短时间内筹集完成，会造成物资供不应求的局面，此时不及时、不合理、不公平的分配方案则会导致灾民受到进一步外界刺激，导致灾民心理崩溃或者做出扰乱灾后救援秩序的举动。因此，合理考虑灾民的灾后心理感知，并结合灾后现实情景进行应急物资统筹调配对缩短救援时间、提高灾后救援效率、避免灾后救援活动对灾民心理感知的偏离方面具有极大的应用价值与研究意义。
[0005]合肥工业大学在其申请的专利号为2017111727992的专利中，公开了一种基于改进NSGA
‑
II算法的应急物资模块化调度方法，该申请案的实现步骤是：第一步，根据物资储备库运往集散中心物资模块数量关系、各应急物资储备库的容量限制以及在途救援物资的运输量限制，得到初始种群中各染色体的基因变量；第二步，初始化算法参数并生成初始种群，种群中的每个染色体代表一种应急物资分配方案，针对现有种群进行交叉、变异迭代操作，同时计算种群中每个染色体的邻域集合；第三步，引入基于邻域的染色体淘汰机制来改进NSGA
‑
II算法，淘汰部分染色体，并经过多次迭代，最终获得pareto最优解集。该申请案存在的不足之处是，首先实际救灾场景中，应急物资会出现供不应求情形，各种资源亟待运输到受灾点发挥其应有作用，无法实现在集散中心进行模块化打包过程，且现实中打包过程耗费大量时间，不利于受灾点及时救援；其次该方法仅考虑成本指标与物资未满足指标，未将灾民主观指标与救援客观指标进行结合，且未考虑运输中道路修复、多式联运灾后现实因素，是一种理想化的模型，由此产生的应急调度方案在实际应用上具有场景局限性。

技术实现思路

[0006]1.专利技术要解决的技术问题
[0007]本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于改进NSGA
‑Ⅱ
算法的应急资源统筹调配方法；本专利技术解决了在应急资源多周期调度中的统筹调配问题，进而降低了救援成本、提升受灾点感知满意度，避免灾后应急救援对灾民最直观感受的偏离，为应急资源调度过程优化提供决策支撑。
[0008]2.技术方案
[0009]为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
[0010]本专利技术的一种基于改进NSGA
‑Ⅱ
算法的应急资源统筹调配方法，步骤如下：
[0011]步骤1、初始化NSGA
‑Ⅱ
算法中各个参数，包括：种群规模popsize、进化代数Gen、迭代次数maxgen、交叉概率P
c1
、P
c2
，变异概率P
m1
、P
m2
，泛化变异迭代次数M；
[0012]步骤2、初始化当前进化代数Gen＝1，并产生较优初始种群P0；
[0013]步骤3、计算第Gen代中第i个染色体在第d个适应度函数下的集合其中表示第Gen代中第i个染色体在第d个适应度函数下的适应度值，则目标函数集合为F＝{f1，f2，
…
，f
d
，
…
，f
D
}，d＝1，2，
…
D；
[0014]步骤4、对种群规模为N的第Gen代种群执行非支配排序，选择、交叉、变异操作后生成第Gen代种群的子代种群的子代种群种群规模也是N；
[0015]步骤5、按照步骤3计算第Gen代种群的子代种群中第i染色体在多个目标函数下的适应度集合
[0016]步骤6、对子代种群与父代种群执行合并操作形成其种群规模为2N，计算合并种群适应度值并删除适应值相同的重复染色体，生成第Gen代的合并种群其种群规模N≤popsize≤2N；
[0017]步骤7、对合并种群进行快速非支配排序，计算种群拥挤度，进行拥挤度比较；
[0018]步骤8、从第Gen代合并种群中选择规模为N的合适染色体种群作为第Gen+1代的父代种群
[0019]步骤9、计算染色体自适应交叉、自适应变异概率；
[0020]步骤10、对Gen+1代父代种群集合执行选择、交叉、变异操作，生成子代种群
[0021]步骤11、将Gen+1赋值给Gen，判断Gen≥maxgen是否成立，若不成立，则执行步骤6，否则，表示完成maxgen次迭代最终得到种群A；
[0022]步骤12、将种群A中第1等级中所有染色体作为pareto最优解集输出，且以pareto最优解集对应的物资统筹调配方案作为最优调度方案。
[0023]3.有益效果
[0024]采用本专利技术提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下显著效果：
[0025](1)本专利技术通过构建配送中心运达受灾点时间满意度函数，结合灾后受灾点攀比因素构建了受灾点综合时间感知满意度；同时考虑物资供不应求，将物资未满足损失与灾点间攀比损害整合，结合物资运输损失共同构建受灾点综合物资损失函数；并计算多周期应急物资运输成本，建立多目标优化模型解决了应急物资多周期调度中实际救援过程与灾点灾民感知偏离的问题。
[0026](2)本专利技术通过泛化反向学习策略对NSGA
‑Ⅱ
算法中初始种群生成过程进行改进，保证了初始种群中染色体的多样性，提升了初始种群的优良性与算法的收敛性能。
[0027](3)本专利技术在进行遗传操作前，引入计算自适应交叉、自适应变异概率的步骤，其中，自适应交叉概率使算法在前期侧重全局搜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进NSGA
‑
II算法的应急资源统筹调配方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、初始化NSGA
‑
II算法中各个参数，包括：种群规模popsize、进化代数Gen、迭代次数maxgen、交叉概率P
c1
、P
c2
，变异概率P
m1
、P
m2
，泛化变异迭代次数M；步骤2、初始化当前进化代数Gen＝1，并产生较优初始种群P0；步骤3、计算第Gen代中第i个染色体在第d个适应度函数下的集合其中表示第Gen代中第i个染色体在第d个适应度函数下的适应度值，则目标函数集合为F＝{f1，f2，
…
，f
d
，
…
f
D
{，d＝1，2，
…
D；步骤4、对种群规模为N的第Gen代种群执行非支配排序，选择、交叉、变异操作后生成第Gen代种群的子代种群的子代种群种群规模也是N；步骤5、按照步骤3计算第Gen代种群的子代种群中第i染色体在多个目标函数下的适应度集合步骤6、对子代种群与父代种群执行合并操作形成其种群规模为2N，计算合并种群适应度值并删除适应值相同的重复染色体，生成第Gen代的合并种群其种群规模N≤popsize≤2N；步骤7、对合并种群进行快速非支配排序，计算种群拥挤度，进行拥挤度比较；步骤8、从第Gen代合并种群中选择规模为N的合适染色体种群作为第Gen+1代的父代种群步骤9、计算染色体自适应交叉、自适应变异概率；步骤10、对Gen+1代父代种群集合执行选择、交叉、变异操作，生成子代种群步骤11、将Gen+1赋值给Gen，判断Gen≥maxgen是否成立，若不成立，则执行步骤6，否则，表示完成maxgen次迭代最终得到种群A；步骤12、将种群A中第1等级中所有染色体作为pareto最优解集输出，且以pareto最优解集对应的物资统筹调配方案作为最优调度方案。2.根据权利要求1所述的一种基于改进NSGA
‑
II算法的应急资源统筹调配方法，其特征在于：步骤2产生初始种群P0的过程如下：步骤2.1、采用实数矩阵编码方式描述每周期配送中心到受灾点物资分配量，矩阵A＝(a1，a2，
…
，a
j
，
…
，a
J
)为目标解空间中的解，矩阵中列向量矩阵行数代表配送中心i，矩阵列数代表受灾点j，染色体编码基因用向量表示，向量内编码基因代表配送中心i灾点j运输相应种类物资e的数量；步骤2.2、先按一定约束条件随机均匀产生各基因值形成初始种群P1，再采用泛化反向学习策略形成泛化种群P2，将初始种群P1与泛化种群P2合并，通过非支配排序和拥挤度比较后选择适应度较好的前N染色体形成初始种群P0。3.根据权利要求2所述的一种基于改进NSGA
‑
II算法的应急资源统筹调配方法，其特征在于：所述步骤2.2的具体步骤如下：
步骤2.2.1、产生实数矩阵编码A各基因值，即第i个配送中心中应急物资e的数量使得其中从而产生配送中心应急物资运输量集合从而产生配送中心应急物资运输量集合满足关系式(1)和(2)，依次产生染色体矩阵列向量即可得到初始种群P1；；步骤2.2.2、对初始种群P1编码矩阵上列向量a
j
，其处于n维空间中，将视为z
i
，则z
i
为区间[0，B]间的实数，对则其转化为其中γ∈[0，1]，对超出范围按照式(3)进行修正即可得到泛化种群P2；步骤2.2.3、将初始种群P1与泛化种群P2，经过非支配排序与拥挤度计算后，进行拥挤度比较以选择非支配序或拥挤度较好染色体进入初始种群P0。4.根据权利要求3所述的一种基于改进NSGA
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II算法的应急资源统筹调配方法，其特征在于：步骤7的过程为：步骤7.1、在应急资源统筹调配问题中，令目标函数集合F＝{f1，f2，f3}，其中f1表示灾民时间感知满意度最大化，f2表示综合物资感知损失最小化、f3表示综合成本最小，则D＝3，d∈{1，2，3}；步骤7.2、对第Gen代的合并种群进行快速非支配排序，得到染色体所处等级的集合其中表示第Gen代中的第k等级，n表示被划分的等级数；步骤7.3、对第k等级的染色体集合的边界染色体拥挤度为无穷大，其余染色体拥挤度按照式(4)计算；d
i
表示染色体i的拥挤度，为个体i+1、i
‑
1的第d个目标函数值，f
dmax
与f
dmin
为对应目标函数最大值与最小值；步骤7.4、染色体获得非支配序k与拥挤距离d
i
属性，利用这两个染色体属性对任意两染色体进行比较，若i染色体所处...

【专利技术属性】
技术研发人员：王付宇，葛雪飞，陈彬，葛琬琪，郑晶晶，郑炜晨，李艳，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：