【摘 要】
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我国是自然灾害多发的国家,灾后的应急救援车辆调度问题的研究显得尤为重要。针对强紧迫性和弱紧迫性区域下受灾点需求实时出现的情形,本文探究了考虑快速性和公平性策略的应急车辆实时路径选择问题。强紧迫性区域下快速性策略的目标函数是最小化车辆的服务完成时间及延误成本。在此基础上弱紧迫性区域增加了车辆容量限制的约束,其公平性策略的目标函数考虑到了每一个受灾点的需求量及服务时间。本文主要做了以下两方面的工作:（
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我国是自然灾害多发的国家,灾后的应急救援车辆调度问题的研究显得尤为重要。针对强紧迫性和弱紧迫性区域下受灾点需求实时出现的情形,本文探究了考虑快速性和公平性策略的应急车辆实时路径选择问题。强紧迫性区域下快速性策略的目标函数是最小化车辆的服务完成时间及延误成本。在此基础上弱紧迫性区域增加了车辆容量限制的约束,其公平性策略的目标函数考虑到了每一个受灾点的需求量及服务时间。本文主要做了以下两方面的工作:（1）研究了强紧迫性下的应急车辆实时路径选择的算法。针对受灾点需求实时出现及快速性的策略,探讨了当救援车辆的目标为完成时间及延误时间尽可能小的在线旅行商问题。首先证明了在一般度量空间上确定性算法与随机性算法都无法得到恒定的竞争比,继而证明了线段网络与均匀度量空间的下界。并在线段网络上提出Observe and Move算法,在均匀度量空间上给出了Greedy算法,并进一步分析了两个算法的竞争性能。最后在均匀度量空间上的算例表明算法有较好的适用性。（2）研究了弱紧迫性下的应急车辆实时路径选择的算法。针对受灾点需求实时出现及公平性的策略,探讨了当救援车辆目标为受灾点服务时间和需求量乘积之和尽可能小的在线旅行维修工问题,并在上一章的基础上考虑了车辆容量限制。证明了该问题在两种不同网络上的下界,对于正半轴网络上的受灾点设计了Blindly turn left算法,对于一般网络上的受灾点设计了逆杠杆算法,并分析了两个算法的竞争性能,最后通过数值仿真说明了逆杠杆算法在不同的网络大小、服务器容量及需求点密度情形下均有较好的竞争性能。
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