物流管理论文哪里有？本文设计并开发了基于 GIS 技术的京津冀协同应急物流管理信息系统。遵循软件工程思想，结果系统需求分析、概念设计、细化设计、数据库设计、数据流设计等系列过程，完成了基于 B/S 结构和 GIS 基础的协同应急物流信息管理系统，实现了地区的救助点地理信息数据和物资储备数据可视化处理，解决了京津冀区域协同应急物流的信息安全共享、资源合理调配、路径快速优化等，为职能部门提供技术和决策支持。
第一章 绪论
1.2 国内外研究综述
在灾后救援物资路径选择上，王志涛提出 ArcGIS 与城市道路段通行有效路段长度、概率水平、和路段宽度进行震后交通最优路径搜索的原则[1]；钟之新提出考虑震后路段的阻抗、多源点受灾、交通需求和救援、交通管制等方面因素将其融入到灾后救灾路径的选择模型构建以及采用相关算法中[2]；方涛提出对于应急物流系统的研究应该将应急物流选址和路径集成优化研究[3]；张斌提出在震灾发生后，救灾路径应分为出行中的救灾路径的选择和出行前的救灾车辆路径选择，其中出行中的路径选择是根据道路交通信息及实时余震进行调整，出行前救灾路径选择是基于用户随机均衡分配模型 [4]；李悦提出了决策震后应急救援物资配送路径方案三步骤理论，以时间效益作为最大目标，构建了不同阶段救灾物资配送特点模型[5]；刘梅提出基于蚁群算法的应急路径规划方案，并利用了 ArcGIS 软件建立了较为真实的路网模型并加以分析[6]；李敬贤提出了一种改进的迪杰斯特拉算法。考虑抢修时间的影响因素，在抢修时间没到时，对应边不连通，此时到达该边的一个顶点，若想通过该边，则必须等待直到该边连通为止，并采用数学归纳法证明改进算法所求的路径即最短路径[7]；余得水提出由于不同类型车辆承载的任务不同，对车辆路径的选择也并不完全相同，从行驶的行驶时间、安全性和灵活性三个要素来为每种车辆选择合适的最优路径，并利用迪杰斯特拉算法构建数学模型来计算三个要素在每种类型车辆上的权重系数，从而为到达理论上的最优路径选择[8]；范玉娥提出在针对震后多车配送和单车配送两类问题，提出了考虑配送公平、路径风险、配送时间和配送成本的多目标模型，以无量纲处理为例，利用非构造化决策模糊赋权法，通过加权求和，简化了多目标优化问题，并针对震后单车配送，改进了传统的遗传算法进行求解，考虑震后多车应急配送，将遗传算法与爬山算法相结合，建立混合遗传算法进行求解[9]；韦晓引入成本最小化思想和应急物资需求最大化覆盖思想和时间，集成构建了路径优化的多目标规划模型和应急物资中转站选址，并针对构建的多目标规划模型，结合多种智能算法思想，在信息素更新与限制、禁忌表共享、状态转移概率等方面对蚁群算法进行了改进，提高了算法的收敛速度和求解质量，并对适用于相应模型的改进蚁群算法进行了设计，通过算例分析验证了模型的有效性，并通过对比分析显示了改进算法的优越性[10]；
第三章 应急物流关键技术
3.1 应急物流路径规划算法
传统的物流规划算法有其优点，可以解决一些实际问题，但其缺陷也往往导致算法的效率低下、精度不高等问题，需要进行优化处理。
3.1.1 遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm，简称 GA)是美国密歇根大学 Holland 教授在1975 年提出的一种全局随机搜索的优化算法。
（1）基本原理
该算法是基于基因遗传机制和自然选择规律来实现优化问题求解的仿生算法。其核心思想来源于达尔文进化论的“物竞天择，适者生存”理论，融入数学知识，将实际遇到的问题转换成类似自然界中生物进化的染色体基因组合优化问题，利用计算机仿真求解。在一些工作学习中看似复杂的组合优化问题，可以利用遗传算法求得很好的最优解[39]，之后大量的基于遗传算法的和优化遗传算法的仿真实验在车辆路径[40]、图像处理[41]、机器人学习[42]等各个领域普遍展开。
因为遗传算法是借鉴了自然界的生物进化理论，模仿这些生物的进化特性，所以遗传算法根据自己的适应度来表示一个个体在对环境的适应能力。适应度函数又称作评价函数，函数值是用来判断群体中的个体优劣程度的参数指标。适应度比较高的个体表示该个体繁殖后代的能力强，反之则弱。繁殖能力强就意味着被选择的概率大，接着被选中的个体再通过基因的交叉、变异等操作，完成基因重组，逐步实现个体的相对最优。
第五章 协同应急物流系统设计与实现
5.1 系统需求分析
系统需求分析是开发整个系统的第一步，也是为后期的系统开发功能绘制出全局框架。系统需求做的好坏决定了后续系统开发的难易程度，也决定了用户使用软件的交互性，整个系统的框架结构，以及后期进一步的可扩展性和维护性。需求分析在整个开发过程中都有着决定性的指导作用，制定好需求蓝图，可以在系统开发的时候提高开发效率。随着科技的进步，软件的出现，解决了人们在日常生活中的很多需要耗费大量的人力物力才能解决的一些烦琐的工作。 主要技术路线如图 5.1 所示。
5.2 设计目标与原则
京津冀协同应急物流管理系统的研发主要是起到区域内协同应急物流辅助作用。
5.2.1 设计目标
本系统包含了大量救助点的地理位置数据，将每个区域的救助点结合百度Api 的方式标注在地图上。救助点的物资储备功能，当用户在准备申请救灾物资的时候可以查看区域内物资储备情况，对物资的申请起到参考的作用。另外各个受灾的各类物资储备展示其他区域也可以查看到，起到一种共享的作用。协同应急物流的模型如图 5.3 所示。
整个系统具备受灾地区的物资申请，由应急物流联合指挥部审批，通过后由非受灾区域配送物资，配送到临时中转站然后由受灾区接管物资，由此模型达到一个区域协同的一个设计理念。
第六章 结论与展望
6.1 结论
本文分析了应急物流研究现状，总结了京津冀地区协同发展和协同应急机制，研究了应急物流数学模型，设计开发了相关应急物流管理系统。具体结论如下：
（1）在分析国内外应急物流发展基础上，研究了协同应急物流的特点，针对京津冀区域，总结了该区域协同发展政策和协调应急机制，指出首都圈协同应急的重要性。
（2）建立了包含受灾点紧急程度的应急车辆路径规划蚁群算法模型。在分析应急物流中车辆规划算法基础上，根据震后物资有限的实际情况，提出将受灾点紧急程度作为一个因子增加到基本状态转移函数中，优化了普通物流路径算法，修正了传统模型中的不足。
（3）指出了受灾点紧急程度受到四个因素的影响，即灾害死亡人数、受伤人数、紧急物资需求量、普通物资需求量，并利用层次分析法求得四个因素的所占权重。
（4）提出了求解优化应急路径规划蚁群模型的算法。通过模拟数据并进行仿真实验，结果表明优化的蚁群算法优于基本蚁群算法，具有更快的收敛速度和精度。
（5）设计并开发了基于 GIS 技术的京津冀协同应急物流管理信息系统。遵循软件工程思想，结果系统需求分析、概念设计、细化设计、数据库设计、数据流设计等系列过程，完成了基于 B/S 结构和 GIS 基础的协同应急物流信息管理系统，实现了地区的救助点地理信息数据和物资储备数据可视化处理，解决了京津冀区域协同应急物流的信息安全共享、资源合理调配、路径快速优化等，为职能部门提供技术和决策支持。
参考文献（略）
