本文是一篇工程管理论文，本文的主要目的是为应急救援提供一套科学的配送方案，通过对应急易腐物资合理的分配及车辆的合理安排，做到有效减少地震造成的损失、人员伤亡，提高救援工作效率等。
1绪论
1.1研究背景与意义
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大规模突发的自然或人为灾害每年在世界多地频发，严重地危害且影响了社会和人类的正常生产和生活(Chang,Tseng,&Chen,2007)[1]，如何迅速有效地应对这些不可预测的突发事件引起了政府和各级管理部门的高度重视，这也对政府和各级管理部门提出了更高的要求[2]。灾害发生后，应急救援物资的有效配送是救援工作的关键环节[3-4]，其中易腐物资具有配送时效高、易腐败的特点，在应急救援物资中占有重要地位，灾害发生后受灾点需要大量应急易腐救援物资，由于灾害的突发性和救援的紧迫性，常常无法获得准确的需求信息，受灾点对于应急易腐物资的需求量往往是模糊的，在配送过程中，应急易腐物资不可避免会出现腐败，破损等情况，且运输时间越长，腐败现象越严重，加之受气候等不可抗力因素的影响，腐败率的变化也可能是模糊的，从而导致各受灾点的需求量可能存在较大差异，因此，如何在腐败率变化和需求不确定情形下，决策配送车辆路径和合理分配各受灾点的应急易腐物资量，使得应急易腐物资腐败量最小，且尽可能快的满足受灾点的需求是一个重要的研究问题。
在实际中，大规模突发的自然或人为灾害发生后，各受灾点对应急易腐物资的需求量迅速增长，2013年4月20日8时02分，7.0级的大地震于四川省雅安市芦山县发生，受灾面积已经达到18682平方公里，根据最终统计数据可知，芦山“4.20”大地震中死亡196人，失踪21人，受伤1.3万人。受灾点在第一时间急需获得药品、血液制品、食品等具有易腐性质的应急物资，但由于地震的突发性、破坏性和救援的紧迫性，出现受灾地区的道路损坏严重，需求信息无法准确获得等情况，导致物资配送时间变长，加上血液、食品等物资本身具有易腐败的性质，在送达受灾点之前均会发生一定程度的腐坏，然而各个需求点的需求量存在较大差异，因此，无法一次性满足所有受灾点的全部需求。但在实际救援中，短时间内配送中心的物资往往是短缺的，这会导致部分受灾点经过多次配送需求仍然未得到满足，2022年3月底，上海市突发新冠疫情，近两个月的封控管理导致蔬菜等食品的供应成为此轮疫情一个很大的难题，在上海管控疫情后，浙江，山东，云南，四川等地区，为缓解当地蔬菜和食品供应不足，开始派物资车辆支援上海，但由于这些物资本身具有易腐性，加上运输时间长，导致送达的蔬菜、食品等会发生一定量腐败，且还会因为送达后先在各区域仓库堆积造成进一步的腐败，从而无法满足疫区人民的全部需求。
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1.2论文内容与框架
1.2.1论文内容
首先，本文归纳了国内外相关学者对应急物资和易腐物资配送为研究主体的车辆路径问题的有关研究文献。依据当前研究的问题展开深入研究，本文对于腐败率模糊的应急易腐物资配送优化研究，需求不确定的故障单车回收PVRP问题，分别在物资充足和物资短缺两种情形下，考虑腐败率、需求量模糊的情况，以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标，构建应急易腐物资车辆路径配送优化模型。通过三角模糊数、最可能值权重法、改进的差分进化鲸鱼优化算法、K-means++聚类算法求解配送车辆路径及配送量，给出配送方案，最后通过实例对模型和算法进行验证。论文拟分为5章来论述。具体内容如下。
第1章绪论。概述腐败率模糊的应急易腐物资配送优化问题的研究背景、目的和研究意义，为本文研究奠定研究的大体框架和思路。
第2章国内外相关研究综述。分别以应急物资配送车辆路径选择和易腐物资配送车辆路径选择为研究对象，论述了配送车辆的路径问题。对于应急物资配送车辆路径选择而言，该领域的研究主要从需求确定的和需求不确定两种情形展开；易腐物资配送车辆路径选择相关研究主要也从需求确定的和需求不确定两种情形展开。
第3章腐败率模糊下物资充足的应急易腐物资配送优化研究。在需求量、腐败率模糊的情形下，针对配送中心物资充足的应急易腐物资配送进行研究。以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标，构建双目标车辆路径配送优化模型，利用三角模糊数和最可能权重法对模糊需求量和腐败率进行处理，并设计采用改进的差分进化鲸鱼算法对各受灾点应急易腐物资的配送进行优化，最后进行实例分析。
第4章腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送研究。在需求量、腐败率模糊的情形下，针对配送中心物资短缺的应急易腐物资配送进行研究。考虑区域划分配送，利用K-means++聚类的方法对受灾点按区域进行聚类，并对每一类中的配送进行优化，在此基础上，以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标，构建双目标车辆路径配送优化模型，利用三角模糊数和最可能权重法对模糊需求量和腐败率进行处理，并设计采用改进的差分进化鲸鱼算法对各受灾点应急易腐物资的配送展开优化，最后对于具体案例展开研究。
第5章结论。对于本文研究展开归纳和总结，同时对未来发展提出展望。
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2国内外相关研究综述
2.1应急物资配送车辆路径选择
针对应急物资配送车辆路径选择，现有的相关文献能够从需求明确的应急物资运输车辆路线和需求不确定的情况下，对应急物资运输车辆的路径选择进行总结。
2.1.1需求确定的应急物资配送车辆路径选择
应急物资配送车辆路径问题是典型的VRP问题[5]，具体为配送中心向一些有不同数量物资需求的需求点提供物资，安排车辆组织适当的行车路线进行配送，并在完成配送后返回配送中心，能够促使需求得以满足，从而可以在一定的条件下，实现最小的交通成本、最短行驶距离和耗时最短等。需求明确的运输车辆路径问题，是指在给定需求点的位置和需求条件下，在满足车辆装载能力等条件下，寻找最优化的运输路线。在确定了配送要求的情况下，以最小的运输距离为目标，确定了最少的资源配置时间，并确定了最佳的运输路线，使各受灾点的配送需求得到满足，Zhou等(2019)构建异构车辆路径优化模型[6]。
针对需求确定的多周期车辆路径问题，冯春等(2017)以旅行成本之和最小、需求未满足惩罚成本最小为双目标，将应急物资的分类和分批配送的问题作为研究对象，提出了一种基于效率和公平性的多周期应急物资分批配送模式，通过构建多目标优化模型求解Pareto解集的计算方法进行求解[10]；以资源未满足度最小、资源未送到灾区的风险最小为双目标，Zhou等(2017)考虑多周期动态ERS问题的固有性质，建立多周期动态应急资源调度(ERS)问题的多目标优化模型，设计了一种基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行求解[11]。
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2.2易腐物资配送车辆路径选择
车辆路径问题(VRP)是配送系统中寻找最优路径的问题，对提高配送性能有重要意义。易腐物资的车辆路径问题(VRPFPG)是车辆路径问题(VRP)中的一个问题。在世界各地，每天都有大量易腐烂的商品从供应商运到收货人手中。易腐烂的物资，如食品和药品，由于寿命有限，在运输过程中需要特殊处理，所有易腐烂的物资在变质之前都必须以最快的速度运输。除了运输时间的限制外，运输频率高可能导致运输成本过高，这使得易腐烂物资的优化在该行业中显得尤为重要。
2.2.1需求确定的易腐物资配送车辆路径选择
以运营成本最小、腐败成本最小、碳排放量最小、顾客满意度最大为多目标，Zulvia等(2020)考虑时间窗口、高峰时段和非高峰时段不同的出行时间以及工作时间，建立易腐产品绿色车辆VRP模型，设计多目标梯度进化(MOGE)算法对该模型进行求解[18]。
以最小化运营成本和排放成本为目标，Babagolzadeh等(2020)在碳税管制存在和需求不确定的情况下，提出了一种基于两阶段的随机规划方法，以求出最佳的补给与运输方案，并设计一种基于迭代局部搜索(ILS)算法和混合整数规划的数学算法进行求解[21]；以最小化成本、最小化对环境影响、客户服务水平最大化为目标，Talouki等(2021)提出了一种依据时间窗实现的绿色交通条件下易腐品的动态绿色车辆路径模型，并设计一种基于新的增广-约束启发式方法而开发的算法进行求解[22]；以利润最大化为目标，Wu等(2018)考虑高铁易腐食品需求不确定，建立变分不等式配送路径优化模型[23]；以冷链配送总成本最小、连锁超市门店时间满意度最大和货运腐损度最小为目标，祝新等(2017)考虑不确定环境下对农产品冷链物流网络设计的影响，建立了农产品生产基地、配送中心、超市门店，且基于多目标模糊数学规划的三层二阶农产品冷链物流网络优化问题的遗传算法[24]；
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3 腐败率模糊下物资充足的应急易腐物资配送优化研究 .................. 15
3.1 腐败率模糊下物资充足的应急易腐物资配送问题描述与建模............15
3.1.1 问题描述 ............................ 16
3.1.2 模型建立及符号定义 ........................... 16
4 腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送优化研究 .................. 34
4.1 腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送优化问题描述与建模 ...................... 34
4.1.1 问题描述 ................................ 35
4.1.2 模型建立及符号定义......................... 35
5 结论 ................................ 50
5.1 主要结论 ........................ 50
5.2 需要进一步研究的问题........................... 51
4腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送优化研究
4.1腐败率模糊下物资短缺的应急易腐物资配送优化问题描述与建模
本文在第三章从物资充足的情况下，考虑需求量模糊的情形，构建了双目标车辆路径优化模型。但由于实际中灾害的突发性，负责救援的配送中心往往在短时间内没有充足的物资，且很多受灾点所分布的区域往往是跨地区的，这对于物资配送来说有一定的难度，如果继续按照第三章整体的配送方式进行配送，无论是最优解结果，还是算法的运行时间及运算效率都不是最佳的，因此，为了提高整体优化效率，本小节考虑采用两阶段算法对模型进行求解：首先用聚类的思想，以距离和需求量为衡量标准，采用K-means++聚类算法对受灾点按区域进行聚类，然后再利用改进的差分进化鲸鱼优化算法对不同聚类区域应急易腐物资的配送进行优化，这样不仅可以大幅提高算法的求解速度，还可以提高最优解的精确性。
工程管理论文参考
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5结论
5.1主要结论
针对腐败率模糊下下应急易腐物资配送优化问题，本文得出如下结论：
（1）本文研究了在灾害发生后配送中心物资充足和物资短缺两种情形下，腐败率模糊的应急易腐物资配送问题，考虑了现实情况中道路毁损程度等特点，在需求量模糊的情形下建立了以配送延时惩罚和腐败成本最小、需求未满足度最小为双目标PVRP配送优化模型。并对模型中的模糊需求和腐败率利用三角模糊数和最可能权重法进行处理，用—约束法的思想对双目标进行处理。通过实例验证，对模型处理过后求解更加精确和快速。
（2）结合现实中的应用条件和场景，对于配送中心物资充足的情形，针对模型的特点选用鲸鱼优化算法进行优化，其次针对标准鲸鱼优化算法种群多样性小、易陷入局部最优等问题，提出了结合差分进化算法的思想，利用差分进化算法操作简便且全局搜索能力强的特点对其进行改进。最后，通过选取四川省阿坝州九寨沟县地震的十个受灾区域：九寨沟县、若尔盖县等的具体道路、需求等数据，采用改进的差分进化鲸鱼算法对数值结果进行求解分析并与标准的鲸鱼优化算法求得的结果进行比较，数值结果分析表明，改进的差分进化鲸鱼算法比标准的鲸鱼优化算法能够找到更好的配送方案，减少配送时间和物资腐败量，提高需求满足度，且收敛速度更快，进一步验证了该算法在实际应用中的可行性和适用性。
（3）结合现实中的应用条件和场景，对于配送中心物资短缺的情形，考虑到很多受灾点所分布的区域往往是跨地区的，因此采用两阶段算法策略对模型进行求解，首先用聚类的思想，以距离和需求量为衡量标准，采用K-means++聚类算法对受灾点按区域进行聚类；然后再利用改进的差分进化鲸鱼算法对不同聚类区域应急易腐物资的配送进行优化，这样不仅可以大幅提高算法的求解速度，还可以提高最优解的精确性。最后，通过选取四川省阿坝州九寨沟县地震受灾地区的道路、需求等数据，采用两阶段算法对数值结果进行求解，最后通过与单阶段鲸鱼优化算法对比显示两阶段改进差分进化鲸鱼优化算法的收敛速度更快，求解效果更好，进一步验证了该算法在实际应用中的可行性和适用性。
参考文献（略）