自然灾害的频繁发生使得人们的生命和财产安全遭受到巨大的威胁，因此，为了减少人员伤亡和经济损失，在发生突发灾害时，如何把大量的救援物资快速地送到需求地是应急物流面临的巨大挑战。应急物流是在发生严重自然灾害及其他突发性事件时，能够及时地保障人员、物资和资金需求的一项特殊物流活动。在应急响应中，经常会出现一系列问题，如救援物资供应点与需求点相距太远、交通拥堵等导致救援物资不能及时送达等。因此，及时合理地分配和运输救援物资具有至关重要的作用。

随着应急物流优化问题的不断演变，应急物资的分配以及运输路线的选择已成为近年来的研究热点，如应急选址^[]、应急物资分配^[]、应急物资运输^[]、应急车辆配送路径^[]以及应急车辆调度^[]等。本文主要考虑在发生重大突发事件后，如何在有限时间内满足需求点需求的情况下进行物资分配，使得物流时间最短、成本最低。通过构建双层规划模型，设计求解算法，进行算例实验，对比本文htsga和文献[]的双层遗传算法的实验结果，验证了htsga的有效性与可行性。

为了优化应急物流系统，一些学者对应急物资分配和运输路线的选择进行了研究，文献[]提出了一种用于应急资源分配的改进位置分配模型，定义了应急服务级别（esl,emergency service level）的新概念，然后将该问题表述为混合整数非线性规划（minlp,mixed-integer nonlinear programming）模型，提出了一种混合枚举搜索规则的遗传算法求解minlp模型，这种模型确定了应急物资配送中心的数量、选址和规模，但是在预测疾病和后勤管理方面还存在局限性。文献[]对车辆路径问题（vrp,vehicle routing problem）进行了研究，为了使车辆的调度和操作工作更合理，在满足应急物流及时性的前提下降低了物流成本，对应急物流中 vrp 的特征进行分析。针对 vrp 的实际情况，提出了一种改进的遗传算法并将其应用于应急物流中由vrp 建立的通用数学模型，但该方法需要大量计算，并且计算量与人口规模有关，计算时间较长。文献[]提出了一种由地震灾害引起的应急物流运输调度问题，该问题分两个阶段进行研究：1) 选择合适的运输方式；2) 确定运送到灾区的救援物资的分配。对粒子群算法进行二进制和自然数编码改进，利用改进后的算法求解模型。由于该算法缺乏对灾区救援物资需求动态变化的考虑，所以存在应急物资后勤计划不准确的问题。文献[]针对应急物流问题，提出了一种多目标动态遗传算法，该算法通过使用最少数量的救援车辆生成最优路径，使整个救援过程更有效，但是无法解决异构车辆的应急物流运输问题。文献[]对应急物流配送过程中的位置和需求信息等进行了研究，通过分析风险偏好值设计了一种两阶段的随机规划模型，并提出了一种在合理计算时间内解决问题的简单两阶段启发式方法。

1973年，bracken等^[]首次提出双层规划数学模型，而双层规划和多层规划名词的正式出现是在1977年candler等^[]的科学报告中。双层规划利用上、下层决策者之间既相互独立又相互影响的特点求解问题，首先上层决策者做出决策，其次下层决策者根据上层决策信息优化自身的目标并做出决策，最后上层决策者利用下层决策者优化后的决策做出最终决策。如何将双层规划方法应用于应急物流，目前已有部分学者对此进行了研究。

文献[]研究了在模糊环境中具有固定费用的双目标应急物流运输问题，构建了模糊环境下的运输模型，其中有3个特殊模型：一些可替代物品模型、一些易损物品模型以及具有安全系数的灾害运输问题（dtp,disaster transportation problem）模型。文献[]利用双层规划方法构建了应急物流设施选址—车辆路径问题稳健双层优化模型，该模型主要研究了应急物流设施的选址和车辆运输路线的选择，针对需求点在突发事件发生时对救援物资的需求量存在不确定性的情况，利用分散式决策中的转换定理将模型中不确定系数确定化进行求解，开发了一种混合的遗传算法求解转换后的模型。文献[]建立了一个应急物流设施选址—车辆路径问题的双层规划模型，模型的上层目标为物流系统消耗的时间最短，下层目标为配送成本与时间惩罚成本之和最小，设计了一种混合模拟退火算法，该算法在传统的模拟退火算法的基础上进行改进，引入了带有启发式规则的两阶段式方法。对于存在多种配送方式混合配送的问题，该模型并没有进行考虑，因此，无法解决多车混合配送的问题。文献[-]构建的数学模型以物资运送时间最短、物资分配公平性最大为上、下层目标，是一个动态的双层规划模型。该模型考虑了一系列约束条件，如需求点的时间窗、物资最低满足率等，并设计了一种符合双层规划动态模型特点的混合遗传算法。但随着震后救援工作的不断推进，该算法无法动态优化应急物资的配送问题。在文献[,,,,]中，现有的双层规划应急物资运输模型主要研究了应急物资分配的公平性与满足率、物资运输时间长短以及物流成本高低等方面。由于应急物流需要很强的时效性，因此，最小化物流时间和物流成本是现有采用双层规划方法构建应急物流运输模型的主要目标，但文献[,,]的模型对物流成本和物流时间的优化缺少对库存成本和应急物资集散点准备时间的考虑。因此，本文在满足各个需求点需求的情况下，考虑时间对模型产生的影响，采用双层规划方法构建数学模型。本文所提模型主要以整个物流过程中的总成本最低为上层目标、耗费总时间最短为下层目标，结合禁忌搜索算法和遗传算法设计了一种htsga求解模型，达到应急物流消耗的成本最低和物流时间最短的效果。对比本文所提算法与文献[]所提算法的实验结果，验证了htsga的有效性与可行性。

3 结束语