摘 要

以透彻感知、广泛互联、深入智能化为特征的智慧城市理念最初由IBM提出。智能交通网络、高效的应急救援体系作为智慧城市必不可少的一部分，尤其是在事故频发的今天，对于现有的应急救援体系提出了更高的要求。如何最有效的选取应急救援中心的地址，通过何种方案展开最有效率的救援工作，引起了学者们广泛关注与研究。

本文主要研究的是在不确定情景下应急救援中心的选址-路径优化问题（LRP），选址-路径优化问题结合了应急救援中心的选址问题与救援车辆的调度问题。随着近年来交通网络，物流系统的发展，选址-路径优化问题已经渐渐成为了当前的研究热点之一。选址-路径优化问题的研究具有重要的现实意义，其能够确定应急救援中心的地址选取及其数量，对应受灾点的救援策略。并且能够安排最优的救援路线，使应急救援工作迅速展开，使得人员和财务的损失达到尽可能最小化。

本文对于不确定情景下应急救援中心的选址-路径优化问题主要从以下几个方面开展：首先介绍蚁群算法的基本原理和针对选址-路径优化问题提出的算法模型，提出一种结合基于路径寻优和基于聚类的蚁群算法来求解选址问题，并在此基础上再借助基于路径寻优的蚁群算法对路径优化问题进行求解。最后，借助于Matlab软件平台，应用本文提出的算法对一个选址-路径优化问题的实际案例进行求解，并进行仿真实验，以证明本研究的可行性。

关键词：选址-路径问题；智能优化；蚁群算法；应急救援；Matlab软件

Abstract

Smart city, which is characterized by a clear perception, extensive connectivity and further intelligence, was originally proposed by IBM. As an essential part of the smart city, intelligent transportation network and efficient emergency rescue system have put forward higher requirements for the existing emergency rescue system, especially in the accident prone today. How to select the address of the emergency rescue center, and which program should be applied to perform the most efficient rescue work, have aroused widespread concern and research by researchers.

The main research of this thesis is location routing problem (LRP) of emergency rescue center in uncertain situations. The researches of location routing optimization problem is combined by the emergency rescue center location problem and the rescue vehicle routing problem. With the recent traffic network, development of logistics system, LRP has gradually become the one of the most popular issues in the current. Location routing optimization research has important practical significance, which can confirm the emergency rescue center address selection and the amount of it, as well as corresponding disaster rescue strategy, arranging optimal rescue route, the emergency rescue work expanded rapidly, in this way the personnel and financial loss to be minimized as much as possible.

This thesis for the uncertain scenarios emergency rescue center location routing optimization problem mainly studies the following several aspects: Firstly, the basic principle is introduced, and the location routing optimization problem of ant colony algorithm is proposed. Secondly, a combination based on path searching and clustering of ant colony algorithm to solve the location problem is presented, and then the optimization of routing problem based on path optimization and ant colony algorithm is solved Finally, simulation experiments are carried out to solve a practical case of location routing optimization problems using the proposed algorithm in the MATLAB R2010b runtime environment, which show the feasibility of the researches in the thesis.

Keywords: Location Routing Problem; Intelligent Optimization; Ant Colony Optimization Algorithm; Emergency Rescue; Matlab software

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 背景分析 1

1.2 研究现状 1

1.3 主要研究内容及框架 3

第2章 蚁群算法 4

2.1 蚁群算法的基本原理 4

2.2 蚁群算法的数学模型 5

2.3 蚁群算法与其他算法的比较 9

第3章 选址-路径优化问题 10

3.1 问题描述 10

3.2 假设条件 11

第4章 仿真实验 15

4.1 仿真实验目的及方法 15

4.2 实验及结果分析 15

第5章 总结和展望 24

5.1 论文总结 24

5.2 研究展望 24

参考文献 25

致谢 27

第1章 绪论

1.1 背景分析

进入21世纪后，人类科技飞速发展，城市建设蒸蒸日上，人民生活水平日益提高。然而人们对自然资源和环境的保护、城市建设与生产的维护、人民素质水平的建设却难以跟上生产总值高速增长的脚步。随之而来的是各地自然灾害、生产事故、社会安全等突发事件频频发生，对公众的生命和财产等造成了极大的损害。任何人都不会愿意生活在危险和潜在的危险中，但就发展现状而言，事故的偶然发生是在所难免的，因此对于事故发生后如何科学高效地减少灾难带来的损失，减少人员的伤亡成为了学者们所重视的研究课题。在灾后紧急救援工作中，最重要的是如何有效率运输应急救援的物资，而应急救援中心的选址和车辆路径优化问题是确保这一项工作顺利进行的关键。

近年来，随着智慧城市概念的提出，我国对智慧城市建设重视并逐步推进和完善发展，物联网、云计算这些概念将融入到现有的紧急救援工作的研究中，智能的交通网络与通讯网络、灾后应急救援的决策体系都将成为我国在智慧城市发展建设中必不可少的重要组成部分。应急救援中心的选址如何决定，如何在事故发生后得到快速响应并做出决策，前往实施救援工作的车辆如何进行智能调度并实施科学高效的救援，在以智慧城市为背景下的不确定情景下城市应急救援中心的选址-路径优化问题成为了目前亟待解决的问题。

1.2 研究现状

对于路径-选址优化问题，学者们已经研究了几十年。大多数的研究工作都将有约束条件的选址问题和路径优化问题分开考虑，但将两个问题独立分析会使得系统整体优化衔接效果不完善，而近年来，一些研究也着手于将两者结合，同时考虑选址和路径优化问题进行组合研究。学者们研究精确算法和启发式算法来解决选址路径优化问题。一些精确算法一直致力于解决该问题，但最优解仅适用于中小型规模或基本无约束限制的实例。由于选址-路径优化问题是NP难问题，随着科技发展，计算机的使用更为广泛，大多研究者采用启发式算法来求解，如蚁群算法、模拟退火算法、贪婪算法、遗传算法等。