【摘 要】
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为了满足新冠疫情防控的应急性需要，本文基于传染病扩散模型提出一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点，考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响，以最小化感染人数和使用车辆数为目标，联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征，本文提出两阶段优化方法，分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行
【基金项目】
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四川省科学技术厅应用基础研究项目（2021YJ0066）；
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为了满足新冠疫情防控的应急性需要，本文基于传染病扩散模型提出一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点，考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响，以最小化感染人数和使用车辆数为目标，联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征，本文提出两阶段优化方法，分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行求解，并结合具体算例将所提方法与其他配送策略进行比较分析。结果表明，相较于其他策略，本文所提优化模型可有效减少13.9%-40.0%的感染病例和17.6%-30.0%的调度车辆，优化后的周期滚动决策方法，在节省人力物力的同时，有效避免了配送中心出现“爆仓”现象，为后续研究和实践提供参考。
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