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基于Dijkstra和GIS的湖南省应急物流模型研究
来源:微型机与应用2012年第1期
谢金龙,武献宇
(湖南现代物流职业技术学院,湖南 长沙 410001)
摘要: 针对应急物流的特点和需求, 以湖南省区域物流为研究对象,提出了一种基于Dijkstra算法和GIS的应急物资配送模型和算法,并用实例对模型进行了验证。
Abstract:
Key words :

摘  要: 针对应急物流的特点和需求, 以湖南省区域物流为研究对象,提出了一种基于Dijkstra算法和GIS的应急物资配送模型和算法,并用实例对模型进行了验证。
关键词: 应急物流;地理信息系统;最短时间选择

应急物流是以提供突发性自然灾害、突发性公共卫生事件、战争等所需应急物资为目的,以追求时间效益最大化和损失最小化为目标的一种特殊的物流活动[1]。因此,应急物流以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标,具有突发性、不确定性、非常规性、弱经济性等突出特点。
为了保证应急物资的调运、缩短配送时间、满足应急物资调运的时效性需求,应急物资调运信息系统具有重要的研究价值。目前对应急物资调运信息系统的研究工作大致可以分为两大类:(1)利用定性分析方法,研究应急物资调运信息系统构建的相关理论、系统概念模型的结构和功能模块分析,以及数据仓库、GIS等信息技术在应急物流信息系统中的应用等;(2)采用定量分析方法,通过数学模型分析,研究应急物资调运信息系统中的路径优化、物资分配、车辆优化调度等核心问题[2]。在目前的研究中,两大类别的研究工作相结合的文献并不多见,而本文在此方面进行了一定的探索。
针对应急物流的特点和需求,本文以湖南省区域物流为研究对象,提出了一种基于Dijkstra算法和GIS(Geographic Information System)的应急物资配送模型[3],对应急物流调运中的优化路径选择问题进行探索和研究。

2 研究基础
2.1 GIS系统

 地理信息系统(GIS)是以地理空间数据库为基础,在计算机软硬件的支持下,对空间相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示,并采用地理模型分析方法,适时提供多种空间和动态的地理信息,为地理研究和地理决策服务建立起的计算机技术系统[5]。将GIS等现代信息技术应用于应急物流中,可以实现应急物流系统的快速响应、准确定位和实时更新[6]。
GIS系统的功能:
 (1)具有地图显示功能,通过空间属性信息查询可以了解备选区域的地理位置、地形、地貌,从而准确地确定应急物流配送点的位置及线路。
 (2)GIS地图上,可以获得应急物流配送点和需求点的精确地理位置(用经纬度表示)。由于应急物流中心和需求点等空间实体已经数据化,所以能方便地得到物资运输地道路情况和运输条件,从而确定最优路径。
 (3)GIS是一个动态的系统,具有良好的动态交互性,它强大的数据库系统可以保持数据的实时更新,地理空间上的任何变化,GIS都可以更新其数据库以备调用。同时,利用GIS的空间查询分析功能,在应急物流配送过程中能很好地实现时效性,以保证应急物流的实施。

 

 

 利用Dijkstra算法,采用Matlab 7.0编程对距离矩阵求解,得到4条条路径为:1-5-3-1、1-2-1、1-9-6-1、1-4-7-8-1。
 因为在编程时将配送中心定义为编号1,医院定义为编号2~9,所以实际得出4条路径为:第一辆车的配送路径为:配送中心-4-2-配送中心;第二辆车的配送路径为:配送中心-1-配送中心;第四辆车的配送路径为:配送中心-8-5-配送中心;第五辆车的配送路径为:配送中心-3-6-7-配送中心。
 针对应急物流追求时间效益最大化、灾害损失最小化、灾害救援时间紧迫性等特点,本文提出的基于Dijkstra算法和GIS的动态优化路径选择方法能实现灾后应急物资调运路径的优化选择,较好地满足了应急物资调运的时效性需求,对实际应急物流的实施也有一定的参考价值。
参考文献
[1] 谢金龙,翟玲英,段圣贤.物流地理[M].北京:高等教育出版社,2011.
[2] 谢金龙,刘亚梅,王凯.物流信息技术与应用[M].北京:北京大学出版社,2011.
[3] 严寒冰,刘迎春.基于GIS的城市道路网最短路径算法探讨[J].计算机学报,2000(2).
[4] 汪定伟,张国祥.突发性灾害救援中心选址优化的模型与算法[J].东北大学学报,2005(10).
[5] 王占全,赵斯思,徐慧.地理信息系统(GIS)开发工程案例精选[M].北京:人民邮电出版社,2009.
[6] 陈曦,傅明.GIS环境下物流配送中心选址模型与算法研究[J].计算机技术与自动化,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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