陆海协同战略投送：选址-路径优化算法

"这篇论文探讨了基于陆海协同的海上战略投送选址-路径优化问题。在突发事件背景下，文章分析了陆海协同运输体系的运作机制和特性，并建立了一个选址-路径优化模型，该模型考虑了下水港选择、运输船舶航次、航线配置以及天气条件等不确定因素，目标是最小化投送时间。为了求解这个模型，论文提出了一种结合遗传算法和改进模拟植物生长算法的集成优化方法。遗传算法作为外层框架，内部嵌入的模拟植物生长算法通过仿真进行优化，以求得最佳染色体对应的最小目标函数。经过信息传递，实现内外层算法的交互运算。实证研究以中国对南海的海上战略投送为例，证明了所建模型和算法的有效性与合理性。" 这篇论文的研究重点在于解决陆海协同的海上战略投送中的关键问题——选址和路径优化。首先，作者分析了在突发事件影响下的陆海协同运输体系，揭示了其独特的运作模式和挑战。这些挑战包括如何在多变的环境条件下，如天气变化和港口设施的可用性，有效地规划战略物资的运输。 为了应对这些挑战，论文构建了一个综合模型，该模型涵盖了下水港的选择、船舶航次的安排、航线的配置等多个关键决策变量，以最小化整体投送时间为目标。这种模型的复杂性体现在需要同时考虑多种不确定因素，增加了优化的难度。 接下来，作者提出了一种创新的优化算法，这是一种集成遗传算法和改进的模拟植物生长算法的混合方法。遗传算法以其全局搜索能力为外层框架，而模拟植物生长算法则利用仿真的方式在内部进行局部优化，寻找更优解。这种内外层算法的结合能够有效地处理模型的非线性和不确定性，提高求解效率。 实证分析部分，论文以中国向南海的战略物资投送为例，应用提出的模型和算法进行实际操作，结果显示，该方法能够得出高效的投送方案，验证了模型和算法的实用性和科学性。 这篇论文为陆海协同的海上战略投送提供了理论基础和实用工具，对于提升应急响应能力和优化军事物流系统具有重要的理论价值和实践意义。