有限运力下紧急转移的遗传算法优化模型

本文主要探讨了在有限运力条件下的人员紧急转移问题，这是一个关键的灾害应对策略，特别是在面对自然灾害如飓风、洪水、地震等时，确保民众的生命安全是首要任务。研究者针对这一问题，结合实际的运输工具种类和数量限制，构建了一个综合性的优化模型，旨在合理安排人员转移和运输工具的协同调度。 首先，论文的引言部分指出，人员紧急转移涉及多个复杂因素，包括安置点选址、交通控制、路线选择以及人员的行为动力学特性。作者引用了相关文献，如Konyeomewkewkul等人研究了安置点选择对疏散时间的影响，他们使用遗传算法解决双层规划模型，以优化撤离时间和路径。Feng等人的工作则关注地震后的交通控制策略，通过不同的模型来减少救援时间。 Cova等人提出了网络流模型，侧重于局部区域的最优撤离路径，而Yi等人则同时考虑了应急物资的配送和伤员的转移，强调了问题的协同优化调度。Pursals等人研究了建筑内部的逃生策略，通过模型帮助人们在紧急情况下选择逃生路线。郑燕飞等人则开发了一种有组织的撤离算法，优化人员疏散的时间顺序和路径。 论文进一步强调，尽管已有研究着重于微观环境（如建筑物、十字路口）的疏散问题，但本文的研究扩展到了更广泛的宏观环境，关注有限运力条件下的人员紧急转移。研究者以杭州电子科技大学管理学院的俞武扬为核心，提出了一种新的模型，它基于计算机工程和应用领域，旨在处理复杂情境下，如何在运力受限的情况下，制定出最有效的人员疏散计划。 该模型结合了遗传算法的设计，通过设计合理的初始解生成方法和优化遗传算子，为解决人员紧急转移问题提供了一种创新的解决方案。通过两个数值例子，作者验证了这一算法的有效性和实用性，这表明在实际应用中，该模型能够为灾害应对决策者提供有力的支持，提高疏散效率，降低风险。 本文的研究为理解并解决有限运力下的人员紧急转移提供了理论基础和技术手段，对于提升自然灾害应对的科学性和有效性具有重要意义。