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    地震災(zāi)害初期應(yīng)急藥品的車輛調(diào)度研究

    2012-09-04 08:15:30邢瑩瑩李大衛(wèi)XINGYingyingLIDawei
    物流科技 2012年12期
    關(guān)鍵詞:染色體遺傳算法車型

    邢瑩瑩,李大衛(wèi)XING Ying-ying,LI Da-wei

    (1.遼寧科技大學(xué) 理學(xué)院,遼寧 鞍山 114051;2.遼寧科技大學(xué)學(xué)報編輯部,遼寧 鞍山 114051)

    (1.University of Science and Technology Liaoning,College of Science,Anshan 114051,China;2.Editorial Department of Journal of University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China)

    地震災(zāi)害的突發(fā)性和高度破壞性常常造成重大的人員傷亡,災(zāi)后應(yīng)急藥品的及時供應(yīng)、運輸,對挽救生命至關(guān)重要。目前,專門對地震災(zāi)害中藥品應(yīng)急物流進行的研究還很少,本文主要研究地震初期藥品配送的車輛調(diào)度問題。 《破壞性地震應(yīng)急條例》第二十二條: “破壞性地震發(fā)生后,應(yīng)急期一般為10日;必要時可以延長20日?!辈煌卣鹪谕坏貐^(qū),同一地震在不同地區(qū)的破壞程度都有所不同,應(yīng)急期要根據(jù)實際救援進度來確定。如徐勇[1]等在參與2008年5月12日的汶川8.0級地震后,對地震后各時段藥品種類需求進行總結(jié),將地震災(zāi)害應(yīng)急期分為三個時期:1~2周為初期,2~3周為中期,3~4周為后期。其中,早期以外傷為主,患者占72%。這里,按救援任務(wù)的不同需要,將破壞性地震應(yīng)急期分為兩個時期:震后1~3天,主要任務(wù)是搜救被困人民和搶救傷員;震后4~10天,主要任務(wù)是治療傷員和防病防疫?;诟鲿r期疾病、藥品種類、需求量的不同,整個災(zāi)害中藥品運輸要求隨時間不斷變化。而在實際的藥品調(diào)度中,常常把藥品和其他的物資一起運輸,忽略了藥品的實際需求的層次性和特定藥品運輸上的特定要求,導(dǎo)致一些藥品失效和損耗,耽誤救治傷員,更造成不必要的浪費。為了解決這些問題,使救災(zāi)的應(yīng)急藥品能發(fā)揮最大的作用,最大化的救治傷員,減少人員傷亡,本文針對地震初期救災(zāi)應(yīng)急藥品車輛調(diào)度的特定需求進行了專門分析,設(shè)計貼近實際情況的地震初期的應(yīng)急藥品的車輛調(diào)度模型,并用遺傳算法進行求解。

    1 問題描述與模型建立

    地震初期外傷較多,藥品的運輸主要以30多種類型為主[2],包括搶救藥、鎮(zhèn)痛藥、抗感染藥、止血藥、電解質(zhì)、水和酸堿平衡藥,以及促進傷口愈合、營養(yǎng)機體、營養(yǎng)神經(jīng)細胞等的一些輔助藥物和治療皮膚過敏、消化系統(tǒng)及感冒發(fā)燒等疾病的藥品。其中感冒藥、抗生素等藥品容易補充,而消化系統(tǒng)、眼科、皮膚科、外傷藥品比較緊缺。后期中會大量使用的一些麻醉、神經(jīng)性和消毒、殺毒藥品也應(yīng)該有所儲備[3-4]。藥品種類繁多,不同的藥品對環(huán)境溫度、相對濕度和新鮮度就會有不同的要求。如:血清、胰島素類、酶類制劑等需要低溫保存,特殊的注射液就需要無菌存放,麻醉藥品遇光就會變質(zhì)。所以,地震初期藥品需求量大,種類多,對車輛有特殊要求,本文采用混合車型的車輛調(diào)度來研究解決這一問題。

    1.1 問題假設(shè)

    (1)車輛從藥品儲備中心出發(fā),經(jīng)過一系列的受災(zāi)點后返回到儲備中心。

    (2)每個受災(zāi)點與藥品儲備中心、各受災(zāi)點之間的運輸距離作為已知量。

    (3)配送車輛為多車型,各種車型的載重量、車速已知,各車輛可以到多個受災(zāi)點送藥,但每個受災(zāi)點只能由一輛車滿足其需要。

    (4)藥品儲備中心的藥品庫存量滿足受災(zāi)點需求,同時單個受災(zāi)點的需求量小于單車的最大載重量。

    (5)所有道路條件都是理想的,不考慮其對車輛速度的影響,不考慮卸貨時間。

    1.2 符號說明

    將儲備中心編號為0,受災(zāi)點編號為1,2,3,…,n,儲備中心及受災(zāi)點均以i=(1,2 ,…,n)表示。各點的需求量為gi,車型編號為1,2,3,…,l,以l來表示車型,各車型的載重量為ql,各車型的數(shù)量分別為k1,k2,…,kn,以k來表示每種車型的車輛數(shù)。其中,任務(wù)i到j(luò)的距離為dij,l型車輛的行車速度為vl,ti為車輛到受災(zāi)點i的時刻,tijl為l型車從i到j(luò)的時間,li為允許車輛到達受災(zāi)點i的最晚時間。

    定義決策變量如:

    1.3 模型的建立

    目標(biāo)函數(shù) (1)表示配送時間最短;約束條件 (2)表示每輛車對任務(wù)點的送貨量不超過該車的最大載重量;(3)表示每個受災(zāi)點只能由一輛車為其配送;(4)表示受災(zāi)點由第l型車的第k輛為其配送,且定有該車從其它受災(zāi)點駛?cè)耄瑥膇駛出,再駛?cè)肫渌転?zāi)點;(5)表示受災(zāi)點由第l型車的第k輛為其配送,且定有該車從其它受災(zāi)點駛?cè)?,從j駛出,再駛?cè)肫渌転?zāi)點;(6)表示出行車輛數(shù)等于返回車輛數(shù);(7)表示l型車的第k輛到達受災(zāi)點j的時刻;(8)受災(zāi)點i獲得藥品的最晚時間;(9)l型車從受災(zāi)點i到j(luò)需花費的時間。

    2 遺傳算法

    2.1 設(shè)計思想

    本文采取傳統(tǒng)的自然數(shù)編碼方式。0代表配送中心,1,2,3,4,5…,n,代表需求點,m為車輛數(shù),給n+1個需求點隨機排列,用m+1個0插入到n個數(shù)中,保證首位和末位都是0,中間不能有兩個0相鄰。如染色體0,3,7,5,1,0,6,10,9,12,0,2,8,11,4,0表示有12個需求點,3輛車,3輛車的行駛路徑依次是0-3-7-5-1-0,0-6-10-9-12-0,0-2-8-11-4-0。

    2.2 適應(yīng)度函數(shù)

    通過多車型車輛[6]的處理技巧 (直接先按車輛載重量的降序排列好,減少參量個數(shù))和式 (1)來計算配送時間,不滿足約束條件,加懲罰項,目標(biāo)函數(shù)為:

    M1,M2都取比較大的數(shù),第l條染色體適應(yīng)度函數(shù)為:fitl=C·zl,其中,C為給定的較大的正數(shù),fitl為第l條染色體的適應(yīng)度,zl為當(dāng)前染色體的目標(biāo)函數(shù)值,由式 (1)求出。

    2.3 遺傳算子

    (1)選擇算子:采用輪盤賭選擇策略,保留上一代中最優(yōu)染色體替換下一代最差的染色體。計算出各個染色體的適應(yīng)度函數(shù)fitl和種群中染色體適應(yīng)度函數(shù)之和f,對各個染色體計算選擇概率pl,pl=fitlf。最后對各染色體計算累計概率ql,ql=∑pl。在[0,1]區(qū)間中產(chǎn)生一個均勻分布的隨機數(shù)r,若r≤q1,則選擇第一條染色體,否則,選第l條染色體,使得ql-1

    (2)交叉算子:操作中,為了保留較好的相鄰關(guān)系,選擇兩個父代個體,保留父代1的一條路徑和各路徑中受災(zāi)點個數(shù),剩下的受災(zāi)點在父代2中取得,并按OX(Order Crossover)排列,得到子代1。子代2同理可得。

    例如:

    (3)變異算子:隨機選擇一條路徑,采用 “逆轉(zhuǎn)”變異操作,如個體為P=025308140760,選擇路徑2進行變異,P'=025304180760。

    3 算例分析

    假設(shè)現(xiàn)有1輛A型車、2輛B型車分別為B1、B2,向8個受災(zāi)點運輸藥品,載重量分別為9、7、7,行駛速度分別為50km/h、60km/h、60km/h。終止條件為:遺傳代數(shù)generationnumber=100。

    表1 實驗的初始數(shù)據(jù)1

    表2 實驗的初始數(shù)據(jù)2[8]

    遺傳算法中的參數(shù)選取對模型的求解十分重要[5]。本文結(jié)合算例,固定其他參數(shù)不變,利用Matlab編程從要確定的那個參數(shù)的常用范圍中進行選取。種群規(guī)模確定在20~200,交叉概率確定在0.5~0.95,變異概率確定在0.005~0.05。

    從圖1可以看出,其他參數(shù)一定時,種群規(guī)模達到120時對最優(yōu)值影響趨于穩(wěn)定;交叉概率對最優(yōu)值的影響很不穩(wěn)定,不過當(dāng)交叉概率達到0.9之后,GA收斂達到穩(wěn)定;變異概率對最優(yōu)值的影響最小,整個走勢線趨于平穩(wěn)。所以這里取種群規(guī)模為120,交叉概率為0.95,變異概率為0.05。圖2為采用上面選取的參數(shù)后,利用Matlab對算例進行多次運算,得到的一個結(jié)果較好的GA的收斂過程曲線圖,GA從一個隨機的初始解開始最終收斂到了一個較好的解。得到最后的最優(yōu)解為minitime=5.0h,此時,各車輛無超載,且都在受災(zāi)點所能允許的最晚時間前到達。其中A車行使路徑為0-3-5-1-0,B1車行使路徑為0-2-7-4-0,B2車行使路徑為0-6-8-0。

    4 總 結(jié)

    地震初期的抗震救災(zāi)對整個抗震救災(zāi)活動的開展十分重要。本文根據(jù)地震初期常用藥品的特點,建立了地震初期藥品的車輛調(diào)度模型。采用基于自然數(shù) “插零”編碼的遺傳算法,直接防止了非法染色體出現(xiàn)。求解過程中,結(jié)合算例中的數(shù)據(jù),利用Matlab實現(xiàn)了常用范圍下不同參數(shù)的對比,分析比較選取了較好的參數(shù),多次運算最終獲得了最優(yōu)解。該方法思路簡單,易于操作,有助于最大程度上降低破壞性地震給人們帶來的生命威脅。

    [1]許勇,魏秋芝,孟慧,等.抗震救災(zāi)野戰(zhàn)醫(yī)療隊藥品供應(yīng)保障的思考[J].藥學(xué)服務(wù)與研究,2008,8(5):385-386.

    [2]袁承軍,余江平,周捷,等.突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急救援藥品在抗震救災(zāi)中的應(yīng)用[J].中國現(xiàn)代藥物應(yīng)用,2008,2(21):118-119.

    [3]馮惠堅,李捷瑋,陳盛新,等.地震傷救治藥品的需求分析[J].藥學(xué)實踐,2003,21(1):100-102.

    [4]湯韌.抗震救災(zāi)應(yīng)急藥品保障探討[C]//全國醫(yī)院藥學(xué) (藥物安全性)學(xué)術(shù)會議.上海:藥學(xué)服務(wù)與研究雜志編輯部,2008:34-38.

    [5]Lawrence S,Mohammad A.Parametric experimentation with a genetic algorithmic configuration for solving the vehicle routing problem[C]//Proceedings-Annual Meeting of the Decision sciences Institute.Decis Scil Inst,1996,488-490.

    [6]葉志堅,葉懷珍,周道平,等.多車型車輛路徑問題的算法[J].公路交通科技,2005(5):150-154.

    [7]謝秉磊,李軍,郭耀煌.有時間窗的非滿載車輛調(diào)度問題的遺傳算法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報,2000,15(3):290-294.

    [8]林清國.基于混合遺傳算法的有時間窗車輛路徑問題研究[D].濟南:山東大學(xué) (碩士學(xué)位論文),2007.

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