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Research on HTN Planning Method for Matching Emergency Logistics Resources and Tasks
DOI: 10.12677/ORF.2022.124166, PDF, HTML, XML, 下载: 37  浏览: 482  科研立项经费支持

Abstract: After the occurrence of an emergency, facing many uncertain factors, using HTN domain knowledge and the principle of planning task decomposition, the emergency action plan was adjusted, identified, and decomposed layer by layer. The compound task was decomposed into atomic actions, and the emergency action plan was finally determined to solve the problem of emergency material allocation and transportation under uncertain conditions. The demand bj, transportation time tij and unit transportation cost cij of the disaster hit points caused by various uncertain factors were expressed as uncertainties. The attributes of the uncertainties were analyzed and a multi-objective model was built. The model was solved by using interval number and triangular fuzzy number theory. The case analysis proved that the emergency time is 138 units shorter than the target time, the total transportation cost was 648 units, and the expected value of safe transportation was 80.2 units, which realized the multi-objective requirements of timeliness, economy and safety.

1. 引言

2. 基本理论

2.1. HTN规划方法

HTN规划任务分解过程：应急行动方案的制定通过HTN规划方法利用领域知识，通过方法实例，递归地将复合任务进行逐层分解，直至分解成为越来越具体原子形式 [1]。图1为分解过程。

2.1.1. 问题描述

${A}_{\text{1}},{A}_{\text{2}},{A}_{\text{3}},\cdots ,{A}_{m}$ 为m个应急物资供应点， ${B}_{\text{1}},{B}_{\text{2}},{B}_{\text{3}},\cdots ,{B}_{n}$ 为n各应急物资需求点，各供应点 ${A}_{i}\left(i=\text{1},\text{2},\cdots ,m\right)$ 的最大供应量为 ${{a}^{\prime }}_{i}$，实际的供应量为ai，各需求点 ${B}_{j}\left(j=1,2,\cdots ,n\right)$ 的需求量为bj (bj为随

Figure1. HTN planning task decomposition process

2.1.2. 模型建立

$\mathrm{min}\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}\underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{x}_{ij}\left({\stackrel{˜}{t}}_{ij}-{t}_{j}\right)$ (1)

$\mathrm{min}\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}\underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{\stackrel{˜}{c}}_{ij}{x}_{ij}$ (2)

$\mathrm{max}\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}\underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{P}_{ij}{x}_{ij}$ (3)

$\text{s}\text{.t}\text{.}\text{\hspace{0.17em}}\underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{a}_{i}=\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{b}_{j}$ (4)

$\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}={a}_{i}$ (5)

$\underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{x}_{ij}\ge {b}_{j}$ (6)

$0\le {a}_{i}\le {{a}^{\prime }}_{i}$ (7)

${\stackrel{˜}{t}}_{ij}=\left[{t}_{ij}^{-},{t}_{ij}^{+}\right]$ (8)

${\stackrel{˜}{c}}_{ij}=\left[{c}_{ij1},{c}_{ij2},{c}_{ij3}\right]$ (9)

${b}_{j}~N\left({\mu }_{j},{\sigma }_{j}\right)$ (10)

${x}_{ij}=0$，当 ${p}_{ij}={P}_{0}$(11)

${x}_{ij}\ge 0$ (12)

2.2. 区间数

$\left[a,b\right]+\left[c,d\right]=\left[a+c,b+d\right]$

$\left[a,b\right]-\left[c,d\right]=\left[a-c,b-d\right]$

$k\left[a,b\right]=\left\{\begin{array}{l}\left[ka,kb\right],k\ge 0\\ \left[kb,ka\right],k<0\end{array}$

2.3. 三角模糊数

${I}_{T}\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}\stackrel{˜}{a}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{I}_{T}\left( a ˜ \right)$

${I}_{T}\left(\xi a\right)=\xi {I}_{T}\left(\stackrel{˜}{a}\right)$ ( $\xi$ 为任意实数)

${I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{i}\right)<{I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{j}\right)$，则称 ${\stackrel{˜}{a}}_{i}<{\stackrel{˜}{a}}_{j}$

${I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{i}\right)={I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{j}\right)$，则称 ${\stackrel{˜}{a}}_{i}={\stackrel{˜}{a}}_{j}$

${I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{i}\right)>{I}_{T}\left({\stackrel{˜}{a}}_{j}\right)$，则称 ${\stackrel{˜}{a}}_{i}>{\stackrel{˜}{a}}_{j}$

3. 应急资源分类和特点

3.1. 应急资源分类

1) 人力资源

2) 应急财力资源

3) 应急技术资源

4) 应急设备资源

5) 专用应急物资

3.2. 应急物资特点

1) 不确定性

2) 不可替代性

3) 时效性

4) 滞后性

4. HTN规划分析

4.1. 建立基于层次任务分析HTN的物流管理体系

1) 应急物流管理系统组成

2) 应急物流分类管理的基础

“流体”、“载体”和“流向”是典型的可分类元素。在自然灾害应急物流中，载体通常是中心到地方的应急物资储备、运输枢纽和节点、区域物流中心、社会团体和企业储备等。流动方向通常是救灾现场临时确定的。这两个因素是应急物流的决定因素和稳定因素。对应急物流分类进行管理的概念较为笼统，举例解释应急物流分类进行管理的概念，如：当灾害发生时，需要判断是人为灾害还是自然灾害，一般来讲，自然灾害对应急物流的运用较多，自然灾害发生后，首先根据不同类别判断需求，再根据救援阶段的不同调整应急物资。

3) 应急物流分类管理的依据

4.2. 应急资源任务分解

Figure 2. Emergency resource task decomposition tree

5. 案例分析

Table 1. Initial task list (original attribute values of roads supplied from supply point Ai to Bj)

$\omega \left(a\right)={a}^{+}-{a}^{-}$

$m\left(a\right)=\left({a}^{-}+{a}^{+}\right)/\text{2}$

${\omega }_{\lambda }\left(a\right)=m\left(a\right)+\lambda \omega \left(a\right)$

${t}_{ij}-{t}_{j}={\omega }_{\lambda }\left(a\right)-{t}_{1}=7-8=-1$

Table 2. Road Optimization Attribute Values Supplied from Ai to Bj at Supply Point

$\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}={a}_{i}$$0\le {a}_{i}\le {{a}^{\prime }}_{i}$，所以 $\underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}\le {{a}^{\prime }}_{i}$

${x}_{\text{11}}+{x}_{\text{21}}+{x}_{\text{31}}\ge \text{121}$

$\mathrm{min}T\left(x\right)=-{x}_{11}+{x}_{12}-2{x}_{21}-{x}_{22}+{x}_{23}+{x}_{31}-2{x}_{32}-{x}_{33}$

$\mathrm{min}T\left(x\right)=8.5{x}_{11}+8{x}_{12}+7.5{x}_{13}+7.5{x}_{21}+6.5{x}_{22}+5.5{x}_{32}+6.5{x}_{33}$

$\mathrm{max}S\left(x\right)=0.6{x}_{11}+0.6{x}_{12}+0.7{x}_{13}+0.7{x}_{21}+0.8{x}_{22}+0.9{x}_{32}+0.8{x}_{33}$

$\text{s}\text{.t}.\left\{\begin{array}{l}{x}_{11}+{x}_{12}+{x}_{13}\le 25\\ {x}_{21}+{x}_{22}+{x}_{23}\le 30\\ {x}_{11}+{x}_{21}+{x}_{31}\ge 14.21\\ {x}_{12}+{x}_{22}+{x}_{32}\ge 58.42\\ {x}_{13}+{x}_{23}+{x}_{33}\ge 24.21\\ {x}_{23}={x}_{31}=0\\ {x}_{ij}\ge 0\end{array}$

6. 结论

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