摘 要：应急食品运输是食品应急物流的重要组成部分。在自然灾害中，如何在规定时限内，克服运输过程中的各种困难，将应急食品保质保量的运抵需求点是具有重大意义的研究课题。本文根据实际情况对运输问题进行合理假设，在一般运输模型中考虑风险因素的影响，提出一个自然灾害中应急食品的运输方案优化模型，并辅之以算例。该模型为在风险环境中应急食品运输方案提供较为科学的优化方法。

关键词：目标规划，应急食品，运输方案优化

一、文献综述

在现有的研究中，有关运输模型的研究较多，而涉及到风险因素，尤其是将风险因素量化后进行考虑的文献较少。

经典运输问题是约束为等式约束的线性规划问题。运输问题最早由希奇柯克(Hitchcoch)^[1]于1941年提出，1947年，Koopmans独立提出运输问题并加以详细的讨论。此后人们对这一问题的研究给予了极大的关注并对各类运输问题进行了研究。近年来，许多解决多产地和多销地运输问题的智能搜索算法得到较快发展，如神经网络算法、禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群算法等。尤其是遗传算法，在解决运输问题方面得到了广泛应用并取得了良好效果。Michalewicz等人^[2]首先讨论了使用遗传算法来解决线性和非线性运输问题，其中的染色体用矩阵来表示，他们在研究中设计了基于矩阵的杂交和变异。Gen和Li(1999)^[3]讨论了用生成树表示的求解运输问题的遗传算法：他们使用树型编码的Prufer数(Prufer number)，作为设计染色体的可行性标准。

运输问题之所以著名是因为其模型概括了许多典型的实际问题，如：设备选址问题、分派问题、生产计划与库存管理问题等等，传统的运输问题只考虑货物从几个供应点（源点）至几个销售点（终点）的运输费用最小化问题，目标单一，若同时考虑多个目标，如：运输成本最低、交货时间最短、所获利润最大等，就是多目标运输问题。众多学者对多目标运输问题产生兴趣，并提出来许多解决方法。1979年Aneja和Nair^[4]首先提出了双准则运输模型。当存在多种运输工具运送物品时，就要考虑三维运输问题，Haley^[5]首次在1962年提出了三维运输问题，并与经典的运输问题做了比较。张春梅^[6]等（2005）为双准则三维运输问题设计了自适应的遗传算法，Li和Lai^[7]（2004）提出了多目标运输问题的模糊方法，Gen，Li和Ida^[8]（1999）提出了多目标运输问题的基于生成树的遗传算法。

目前国内外涉及到应急食品物流方案优化的研究主要集中在应急物流中的食品运输调度问题，如C.D.Tarantilis等(2001)^[9]研究了食品供应链中易腐食品的配送问题，认为时效性是易腐食品配送的关键，提出通过交换路径中的节点或路径来改进算法优越性的后启发式算法。Nabila A zi 等(2007)^[10]研究了易腐食品单车多次配送的路径优化问题，并用带约束的初始最短路径算法解决了这一问题，但模型没有考虑冷藏配送的情况。

国内外学者对应急物资运输问题方面的研究比较多，但大多是基于传统的物资配送问题来研究的，比如Shame和David(2000)^[11]在突发事件的处理过程中，仍然是在选择最优运输路线和运输方式，在此基础上进行应急物资的分配，使得在有限的时间内从供给点运到需求点的资源数量最多而成本最小。Jae(2003)^[12]研究了在不确定的路网条件下调度车辆运送的问题，初步考虑了风险因素。Jiuh-Biing Sheu(2007)^[13]为降低应急物资的运输时间，提出一种混合模糊聚类方法用以解决应急物流中的物资配送问题。

应急食品运输是应急食品物流的重要组成部分。自然灾害中，如何在规定时限内，克服运输过程中的各种困难，将应急食品保质保量的运抵需求点是具有重大意义的研究课题。正常情况下的食品运输研究主要考虑如何从食品自身特点出发，合理选择路径和运量，使得整个运输活动既按照要求完成运输任务，同时实现运输成本最低。然而在自然灾害条件下的应急食品运输过程中，运输成本已不是首要考虑的问题，将应急食品及时、保质、保量的运抵需求点才是问题的关键。因此，作为阻碍应急食品运输任务实现的重要因素，该过程中的风险因素应该得到足够重视。同时需要注意的是，尽管应急食品运输具有较强的时效性和相对较弱的经济性，然则其运输成本并非可以被忽略。在确保应急食品能够及时、保质、保量的运抵需求点的前提下，也要考虑整个过程的运输成本问题。