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当今的世界变化和发展日新月异，人类社会正处于飞速发展的时期，但是近些年来，各种各样的灾害频繁发生，对世界上的各个地区的社会发展和经济水平增长造成了较为严重的不良影响，同时这些灾害也在时时刻刻地威胁着各国人民的生命和财产安全。我国由于大陆土地面积辽阔、城市人口较为集中、产业日益集中、应急管理系统不够完善等方面的原因，致使我国变成了全世界范围内饱受各种突发事件折磨最多的国家之一。只从国家统计的数据来看，每年发生在我国的地震、台风、洪涝等自然灾害所造成的经济损失已令人触目惊心。如此严峻的形势对中国现有的突发事件应急管理体系来说无疑是一项巨大的挑战。而在应急管理系统中，怎样妥善、科学地选择应急物流设施的建设地点和怎样在事件发生后的短时间内迅速地对应急物资的运输进行科学的路径规划，是我国现阶段的应急救援管理体系中至关重要且亟待完善的两个问题。通过学者们的不断研究，发现这两个问题实际上存在着相互影响的关系，故衍生出了应急物流系统中的选址—路径问题(Location-Routing Problem, LRP)。
首先，本文通过分析研究背景、梳理和总结国内外应急物流的相关研究，阐述了应急物流研究的紧迫性和必要性并归纳了当前相关研究的不足，引出本文研究的主要内容。接着对与应急物流路径规划密切相关的最短路径问题进行了研究，对相关算法进行了归纳，并且，通过矩阵运算的方法对传统的Floyd算法进行了改进，在算法运行的效率上有一定的提升。然后针对应急物流领域中对动态LRP的研究不足等问题，构建了一种以兼顾时间和成本、考虑时间窗约束、多需求点、多供应点的动态LRP模型。并且将运输车辆出发后，由于突发事件导致道路受损而需要重新规划路径的情况进行了研究。
由于LRP属于非确定多项式难题(Non-determin-istic Polynomialhard，NP-hard)，为此，本文设计了一种较为新颖的双层遗传算法结合改进的Floyd算法进行求解。最后，通过计算机模拟的方法考校了模型和算法的可行性和有效性。
首先，本文通过分析研究背景、梳理和总结国内外应急物流的相关研究，阐述了应急物流研究的紧迫性和必要性并归纳了当前相关研究的不足，引出本文研究的主要内容。接着对与应急物流路径规划密切相关的最短路径问题进行了研究，对相关算法进行了归纳，并且，通过矩阵运算的方法对传统的Floyd算法进行了改进，在算法运行的效率上有一定的提升。然后针对应急物流领域中对动态LRP的研究不足等问题，构建了一种以兼顾时间和成本、考虑时间窗约束、多需求点、多供应点的动态LRP模型。并且将运输车辆出发后，由于突发事件导致道路受损而需要重新规划路径的情况进行了研究。
由于LRP属于非确定多项式难题(Non-determin-istic Polynomialhard，NP-hard)，为此，本文设计了一种较为新颖的双层遗传算法结合改进的Floyd算法进行求解。最后，通过计算机模拟的方法考校了模型和算法的可行性和有效性。