模糊定位-路径优化：洪灾救援船只搜救策略

"这篇论文是关于洪灾被困人员搜救中的模糊定位-路径问题研究，由李守英、马祖军和郑斌合作完成，属于首发论文。研究关注在时间紧迫和环境不确定性下的救援策略，建立了包含时间窗和模糊搜救时间的优化模型，并采用改进的遗传算法进行求解。该算法通过三段式实数编码和特定的交叉、变异操作，以及替代操作来加速收敛。论文的计算实例证明了模型和算法的有效性，为洪灾救援决策提供了参考依据。关键词包括洪灾、定位-路径问题、改进遗传算法和模糊时间。" 在洪灾救援中，精准和高效地定位被困人员并规划最佳搜救路径是至关重要的。这篇研究论文针对这一主题，提出了一个考虑时间紧迫性和环境不确定性的优化模型。在洪灾情况下，救援船只的行驶时间和被困人员的施救过程都存在很大的不确定性，这使得传统的定位-路径问题变得复杂。为了解决这个问题，研究者建立了一个带时间窗的模糊定位-路径问题模型，时间窗的概念用来确保在限定的时间内完成救援任务，而模糊时间则反映了救援过程中的不确知性。 论文提出的优化模型旨在最小化总的搜救时间和成本，同时满足救援的时效性要求。为了求解这个复杂的优化问题，他们设计了一种改进的遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。在此基础上，研究者采用了三段式实数编码，这种编码方式可以更好地表示和操作问题的复杂性。此外，他们还设计了适应这种编码的交叉和变异操作，以探索解空间的不同区域。在迭代过程中，添加的替代操作是为了加快算法的收敛速度，提高求解效率。 通过应用这个模型和算法，研究者能够综合优化救援船只的选择、避难所的配置以及搜救路线的规划。实际案例分析显示，这种方法为实际的洪灾救援决策提供了有价值的参考，有助于提高救援效率，降低风险，从而在紧急情况下拯救更多生命。 这篇论文的贡献在于它提供了一种应对自然灾害救援中模糊性和不确定性的新方法，特别是在时间紧迫的洪灾救援场景下。这种方法不仅理论上有价值，而且具有实际应用潜力，对于提升应急管理和灾害响应能力具有重要意义。