Resumen

La programación de la logística de emergencia adquiere cada vez más importancia en la sociedad moderna debido a la frecuente ocurrencia de catástrofes impredecibles. La mayoría de los estudios existentes consideran un determinado modelo de programación logística de emergencia, y la mayoría de ellos se basan en un escenario ideal. Teniendo en cuenta las condiciones inciertas del tráfico y el estado real de las carreteras, se propone un modelo biobjetivo de programación de la logística de emergencia, que incluye dos objetivos: el tiempo de transporte y el coste del transporte. La incertidumbre del modelo propuesto se refleja en dos aspectos: el tiempo de ocurrencia de las emergencias y el volumen de tráfico previsto por el modelo en la nube. Las características numéricas de la información de tráfico se abstraen de los datos de trayectoria espacio-temporal mediante el modelo de nube inversa, y el procedimiento de inferencia del modelo de nube unidimensional predice además el volumen de tráfico incierto utilizando las características numéricas. Además, se modifican los operadores de cruce y mutación de los algoritmos evolutivos multiobjetivo para resolver el modelo. Los resultados experimentales muestran que el procedimiento de inferencia del modelo de nube unidimensional puede predecir con precisión el volumen de tráfico a la hora de salida; y el modelo propuesto es más razonable que los modelos de programación existentes; al mismo tiempo, el NSGA-II mejorado también puede proporcionar esquemas superiores en diferentes horas de salida y condiciones de tráfico para los responsables de la toma de decisiones.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:modelo de nube de dimensiones, modelo, procedimiento de inferencia, características numéricas, volumen de tráfico, modelo biobjetivo de programación logística de emergencias, modelo determinado de programación logística de emergencias, programación logística de emergencias, diferentes horas de salida, algoritmos evolutivos multiobjetivo
• Keywords:dimension cloud model, model, inference procedure, numerical characteristics, traffic volume, biobjective emergency logistics scheduling model, certain emergency logistics scheduling model, emergency logistics scheduling, different departure times, multiobjective evolutionary algorithms