【摘 要】
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针对突发洪涝灾害情景下的具有多个供需点的应急资源调度问题，构建了以最大公平性和调度总成本最小为目标的多目标应急资源调度模型，同时设定目标时间和迟到惩罚系数以保障救灾及时性，并采用多目标遗传算法进行求解。算例模拟结果表明，相较粒子群优化算法和两阶段启发式算法求解结果，采用多目标遗传算法求解的资源满足程度方差系数分别降低了44.8%和18.4%,资源调度总成本分别降低了17.1%和7.3%。研究表明，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71872002）； 安徽省高校人文社科研究重大项目（SK2020ZD16）； “复杂系统多学科管理与控制”安徽普通高校重点实验室开放基金项目（CS2019-ZD02）；
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针对突发洪涝灾害情景下的具有多个供需点的应急资源调度问题，构建了以最大公平性和调度总成本最小为目标的多目标应急资源调度模型，同时设定目标时间和迟到惩罚系数以保障救灾及时性，并采用多目标遗传算法进行求解。算例模拟结果表明，相较粒子群优化算法和两阶段启发式算法求解结果，采用多目标遗传算法求解的资源满足程度方差系数分别降低了44.8%和18.4%,资源调度总成本分别降低了17.1%和7.3%。研究表明，采用多目标遗传算法能够降低每个需求点的资源满足程度方差，提升各需求点的资源调度分配公平性，同时可以减少资源调度的运输成本，有效解决突发洪涝灾害情景下的具有多个供需点的应急资源调度问题。
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