药品配送网络研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

选题目的：

埃博拉（ebola virus）病毒是一种十分罕见的病毒。1976年在苏丹南部和刚果（金）（旧称扎伊尔）的埃博拉河地区发现它的存在后，引起医学界的广泛关注和重视，“埃博拉”由此而得名。是一个用来称呼一群属于纤维病毒科埃博拉病毒属下数种病毒的通用术语。是一种能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒，有很高的死亡率，在50%至90%之间，致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。埃博拉出血热由于其极强的传染特性，呈现明显的地方性流行特性，已从开始的苏丹、刚果民主共和国扩展到刚果共和国、中非共和国、利比亚、加蓬、尼日利亚、肯尼亚、科特迪瓦、喀麦隆、津巴布韦、乌干达、埃塞俄比亚以及南非。

本文以埃博拉病毒的药品配送为背景，建立了多配送中心多类型车辆以及多药物需求点的药品配送网络，实现满足时间、需求限制的运输成本最小路径优化。基于这个模型的建立来完善我国大规模突发性公共事件或者自然灾害情况下应急物资运输的策略。

2. 研究的基本内容与方案

本文是以药物配送问题为载体，针对多配送中心的物品配送路径问题（mdvrp）的研究. 本文运用目标规划模型和带时间窗的物品配送路径模型确定车辆往各药品配送中心的最优分配方案，进而对药品配送网络进行构建.

针对问题一，本文首先做出各感染区域到各配送中心的距离矩阵，以使划分后各感染区域到相应的配送中心距离和最小为目标、以划分区域内药品供需为约束构建目标规划模型，进而将98个感染区域针对3个药品配送中心进行划分. 随后，以车辆最大利用率为目标再次构建目标规划模型，从而实现车辆往各药品配送中心的最优分配. 使用lingo软件进行求解，得各药品中心分别获得的车辆数目为3辆、3辆、4辆.

针对问题二，在问题一的基础上，将多配送中心物品配送问题转化为单配送中心物品配送问题，进而构建带时间窗的物品配送路径（vrptw）模型. 以使车辆总运输成本最小为目标，综合考虑药品供需、车辆运载能力、时间限制等约束条件构造优化模型. 利用改进后的蚁群算法对模型进行求解，建立了药品配送网络并获得了各车辆的运输路线，此时最优运输成本为17328.2元.

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告

4-6周：总体设计，完成论文综述

7-10周：设计算法，功能模块设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 修桂华,王俊鸿 求解带硬时间窗车辆路径问题的自适应蚁群算法[j].计算机应用与软件,2008,25(11):109-111.

[2]陈森 基于可变路网结构的应急资源调度问题研究[d].国防科学技术大学博士学位论文,2011.

[3]姜启源,谢金星,叶俊. 数学模型[m].北京：高等教育出版社,2011. ne.cms_insert