文献综述
一、前言
世界范围内频繁发生的突发公共事件，对人类的生命安全和社会的经济发展都带来了巨大的威胁。2019新型冠状病毒肺炎疫情的爆发，2018年利比亚台风，2008年汶川地震等，中国作为全球受到灾害侵害最严重的国家之一，增强政府和救援组织的灾害应对和应急物流救灾能力至关重要。在关键战略位置预先安排救灾物资，将提高其在相对较短时间内物资供应的能力，从而把握黄金救援时间顺利开展救灾工作，减少整个灾难过程的损失。
二、应急物流研究现状
2.1应急物流体系
相比于发达国家，我国应急物流体系建立较晚，美国、日本等发达国家先于我国在应急救灾方面进行立法，并在长期的抗灾救灾中，逐步完善应急管理机制，形成了较全面的应急管理体系。我国应急物流从1949年发展至今可以分为6个阶段，自2003年非典疫情防控以来，我国应急物流管理体系得到快速发展，应急物流体系的研究呈现专业化、场景化的特点[1]。通过研究08年地震及此后救灾中暴露出的问题，我国应建立以政府为统一指挥的各联级联动响应机制，同时可以将区块链技术运用到应急物流体系中[2]。基于新型冠状病毒事件，我国应急物流暴露出应急物资信息化缺失，应急物流体系落后的问题[3]。针对该问题，孙琳提出构建应急物资云仓模式[4]，通过仓储云系统，将各地连接在一起，和而为一，便于应急物资全局统筹以及调配。应对突发状况，应急物资调配方面我国在不断探索研究，但我国仍然需要建立健全的应急物流法律体系，加强应急物流信息化建设[5]，建立各级协同运作机制，优化应急物资运输体系[6]。
2.2多目标配送问题常用模型与算法
应急物流系统的高效运行可以有效地将突发灾害对各方造成的损害降到最低[7]。目前在对多目标配送问题进行研究中大多学者选择NSGA-II算法和蚁群算法对问题进行求解。张泽川针对救灾过程中的配送问题选取NSGA-II作为模型的求解算法[8]。李善俊,陈淮莉在生鲜配送中考虑生鲜食品的特性，为减少企业成本选取NSGA-II模型进行求解[9]。汪文文将救济物资效用、受灾区域满意度以及临时配送中心个数作为目标函数，建立多目标动态选址模型，提出一种改进的非支配遗传排序算法(NSGA-II-TS),进一步提升算法的优越性[10]。在实际应用上以汶川地震为例,冯江博验证NSGA-II模型有效性[11]，周愉峰等考虑震后救援初期的阶段性特征以及各种限制因素，构造算例验证遗传算法的可靠性[12],刘倩宇同样以汶川地震为例对NSGA-II模型提出进一步优化[13]。以九寨沟7.0级地震为例李伟利验证NSGA-II模型有效性[14]。应急物资配送路径选址问题，唐志华对遗传算法进行进一步优化，设计了混合启发式算法并验证了其可行性[15]。
罗梓瑄,刘学文利用蚁群算法求解多目标配送问题[16]，胡浩提出了一种渐进挥发因子蚁群算法，针对传统蚁群算法在挥发因子、启发因子以及信息素的增量方面做出相应的改进[17]。毕国通结合NSGA-II算法和蚁群算法的优点，以蚁群算法为基础，加入交叉算子与变异算子，设计了遗传蚁群算法[18]。
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