Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Mechanical Engineering Vocational English Education Based on ESP Theory Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

45. Emergency Logistics Distribution Optimization Model and Algorithm in Disaster Chain

verfasst von : Qiang Xian

Erschienen in: Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012

Verlag: Springer London

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Emergency logistics distribution of disasters and accidents is an effective means to reduce the loss of lives and property. On the condition of meeting the timeliness requirement of emergency logistics, the study of emergency logistics distribution can rationally schedule vehicle, substantially reduce the vehicle allocation time and the logistical cost. Through the analysis of the characteristics of rescue emergency logistics, the system structure of emergency logistics distribution is proposed. After the material distribution optimization model for emergency logistics is established, an improved genetic algorithm is designed to solve this problem. In improved genetic algorithm, the best individual reservations, roulette selection, blend crossover, and blend mutation have been adopted to avoid premature convergence and enhance the process efficiency. A numeric example is presented to validate the feasibility and effectiveness of the model and its algorithm.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Supply Chain Network Equilibrium Under Risk
Nächstes Kapitel Research on Campus M-Learning Based on Cloud Computing
Literatur
1.
Liu Y (2010) The research on vehicle routing problem for emergency logistics distribution, vol 87. Changan University, China, pp 1–5
2.
Kemball-Cook D, Stephenson R (1984) Lesson in logistics from somalia. disasters, vol 8. Foxcombe Publication, United Kingdom, pp 57–66
3.
Eldessouki WM (1998) Some development in transportation network analysis and design with application to emergency management problems, vol 68. North Carolina State University, USA, pp 45–49
4.
Dai G, Da Q (2000) Emergency resources combination and schedule research. Syst Eng Theor Pract 5:52–56
5.
Liu C, He J (2001) The multiply garages selection in emergency system. Syst Eng Theor Pract 5:89–94
6.
Kejun F, Wang X (2005) Conceive of logistics and distribution process modeling based on the unexpected events. Logistic Technol 10:263–267
7.
Zhang J, Zhiyu X (2011) Multi-objective multi-period emergency logistics model and its solution with genetic algorithm. Comput Eng 22:45–52
8.
Chen S (2011) Emergency logistics distribution problem model under uncertain roadway network structure and its application. Syst Eng Theor Pract 5:69–76
9.
Xian Q, Liu W (2008) Optimization model for a bi-level distribution network and its improved genetic algorithm-based solution. Chongqing Norm Univ 3:41–46
10.
Yuming L (2011) Improved cellular genetic algorithm based on migration of different individuals. Systems Eng Electron 3:224–227
11.
Xian Q (2008) A study of the distribution network optimization in supply chain based on genetic algorithm. Chongqing Univ 6:65–71
12.
Zhurong W (2011) Research of hybrid parallel genetic algorithm based on multi-core cluster system. Comput Sci 7:200–205
Metadaten
Titel
Emergency Logistics Distribution Optimization Model and Algorithm in Disaster Chain
verfasst von
Qiang Xian
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer London
Buch
Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012

Print ISBN: 978-1-4471-4855-5

Electronic ISBN: 978-1-4471-4856-2

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4856-2_45

Neuer Inhalt

    Bildnachweise