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基于Dijkstra和GIS的湖南省應急物流模型研究
來源:微型機與應用2012年第1期
謝金龍,武獻宇
(湖南現代物流職業技術學院,湖南 長沙 410001)
摘要: 針對應急物流的特點和需求, 以湖南省區域物流為研究對象,提出了一種基于Dijkstra算法和GIS的應急物資配送模型和算法,并用實例對模型進行了驗證。
Abstract:
Key words :

摘  要: 針對應急物流的特點和需求, 以湖南省區域物流為研究對象,提出了一種基于Dijkstra算法和GIS的應急物資配送模型和算法,并用實例對模型進行了驗證。
關鍵詞: 應急物流;地理信息系統;最短時間選擇

應急物流是以提供突發性自然災害、突發性公共衛生事件、戰爭等所需應急物資為目的,以追求時間效益最大化和損失最小化為目標的一種特殊的物流活動[1]。因此,應急物流以追求時間效益最大化和災害損失最小化為目標,具有突發性、不確定性、非常規性、弱經濟性等突出特點。
為了保證應急物資的調運、縮短配送時間、滿足應急物資調運的時效性需求,應急物資調運信息系統具有重要的研究價值。目前對應急物資調運信息系統的研究工作大致可以分為兩大類:(1)利用定性分析方法,研究應急物資調運信息系統構建的相關理論、系統概念模型的結構和功能模塊分析,以及數據倉庫、GIS等信息技術在應急物流信息系統中的應用等;(2)采用定量分析方法,通過數學模型分析,研究應急物資調運信息系統中的路徑優化、物資分配、車輛優化調度等核心問題[2]。在目前的研究中,兩大類別的研究工作相結合的文獻并不多見,而本文在此方面進行了一定的探索。
針對應急物流的特點和需求,本文以湖南省區域物流為研究對象,提出了一種基于Dijkstra算法和GIS(Geographic Information System)的應急物資配送模型[3],對應急物流調運中的優化路徑選擇問題進行探索和研究。

2 研究基礎
2.1 GIS系統

 地理信息系統(GIS)是以地理空間數據庫為基礎,在計算機軟硬件的支持下,對空間相關數據進行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示,并采用地理模型分析方法,適時提供多種空間和動態的地理信息,為地理研究和地理決策服務建立起的計算機技術系統[5]。將GIS等現代信息技術應用于應急物流中,可以實現應急物流系統的快速響應、準確定位和實時更新[6]。
GIS系統的功能:
 (1)具有地圖顯示功能,通過空間屬性信息查詢可以了解備選區域的地理位置、地形、地貌,從而準確地確定應急物流配送點的位置及線路。
 (2)GIS地圖上,可以獲得應急物流配送點和需求點的精確地理位置(用經緯度表示)。由于應急物流中心和需求點等空間實體已經數據化,所以能方便地得到物資運輸地道路情況和運輸條件,從而確定最優路徑。
 (3)GIS是一個動態的系統,具有良好的動態交互性,它強大的數據庫系統可以保持數據的實時更新,地理空間上的任何變化,GIS都可以更新其數據庫以備調用。同時,利用GIS的空間查詢分析功能,在應急物流配送過程中能很好地實現時效性,以保證應急物流的實施。

 

 

 利用Dijkstra算法,采用Matlab 7.0編程對距離矩陣求解,得到4條條路徑為:1-5-3-1、1-2-1、1-9-6-1、1-4-7-8-1。
 因為在編程時將配送中心定義為編號1,醫院定義為編號2~9,所以實際得出4條路徑為:第一輛車的配送路徑為:配送中心-4-2-配送中心;第二輛車的配送路徑為:配送中心-1-配送中心;第四輛車的配送路徑為:配送中心-8-5-配送中心;第五輛車的配送路徑為:配送中心-3-6-7-配送中心。
 針對應急物流追求時間效益最大化、災害損失最小化、災害救援時間緊迫性等特點,本文提出的基于Dijkstra算法和GIS的動態優化路徑選擇方法能實現災后應急物資調運路徑的優化選擇,較好地滿足了應急物資調運的時效性需求,對實際應急物流的實施也有一定的參考價值。
參考文獻
[1] 謝金龍,翟玲英,段圣賢.物流地理[M].北京:高等教育出版社,2011.
[2] 謝金龍,劉亞梅,王凱.物流信息技術與應用[M].北京:北京大學出版社,2011.
[3] 嚴寒冰,劉迎春.基于GIS的城市道路網最短路徑算法探討[J].計算機學報,2000(2).
[4] 汪定偉,張國祥.突發性災害救援中心選址優化的模型與算法[J].東北大學學報,2005(10).
[5] 王占全,趙斯思,徐慧.地理信息系統(GIS)開發工程案例精選[M].北京:人民郵電出版社,2009.
[6] 陳曦,傅明.GIS環境下物流配送中心選址模型與算法研究[J].計算機技術與自動化,2001(4).
[7] Liu Houngzhi, Ou Jianjun, Li Wenzheng, et al. Research on public emergency rank. assesment based on BP neural network[C]. The Second International Workshop on Education Technology and Computer Science,2010.
[8] Chang Meishiang, Tseng Yaling, Chen Jingwen. A  scenario planning approach for the flood emergency logistics preparation problem under uncertainty[Z]. Transportation Research Part  E43, 2007.

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