本发明属于车辆调度领域，尤其涉及一种基于需求预测的物资车辆调度优化方法。
背景技术：
1、在疫情防治中，及时有效的应急管理措施是极为重要的，它能够有效地阻止疫情的扩散和蔓延、减少感染者和死亡者人数、提高疫情防治的效率。医疗物资的调度作为应急管理措施中的重要一环，在疫情的防治和患者的救治上有着举足轻重的作用。在医疗物资的调度中，因为疫情具有意外性和突发性，所以各个地区的受灾程度和患者人数是动态变化的，而各地区医疗物资的需求量与辖区内患者人数有直接关系，因此有效地预测各地区的患者人数是实现公平分配医疗物资的基础。在疫情下的医疗物资调度区别于传统的物资调度问题，一是，医疗物资具有需求紧急性、时效性、指向性的特点；二是，区别于传统物资的运输，在疫情下，运输车辆往返于目的地之间，有可能发生交叉传染的风险，造成疫情扩散，给疫情的防控带来极大的影响。在实际的调度过程中，也会出现预测需求量和实际需求量不同的情况，针对此种情况，亟需一种对整体配送方案进行调整，使其能够满足各需求点的需求量的基于需求预测的物资车辆调度优化方法。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提出一种基于需求预测的物资车辆调度优化方法，以克服现有技术中的上述至少一种缺陷。
2、为达此目的，本发明采用以下技术方案：
3、本发明提供的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，包括以下步骤：s1：将人群分为易感染者、潜伏者、传染者、以及移出者，引入参数p1和p2，p1指潜伏者和传染者未被相关部门排查到后实行管控措施的人员比例，p2指潜伏者和传染者被相关部门排查到后实行管控措施的人员比例，p1+p2＝1，潜伏者包括未被管控的潜伏者和已被管控的潜伏者，传染者包括未被管控的传染者和已被管控的传染者，移出者包括康复者和死亡者，以此构建改进seir传染病传播模型，预测传染病的患者数量，s2：在步骤s1构建的改进seir传染病传播模型的基础上，构建物资需求量预测模型，s3：在步骤s1构建的改进seir传染病传播模型的基础上，构建地区风险指数评估模型，s4：根据步骤s2构建的物资需求量预测模型和步骤s3构建地区风险指数评估模型构建物资车辆调度模型，包括预优化阶段物资车辆调度模型和实时优化阶段物资车辆调度模型的构建，s5：设计蚂蚁-模拟退火算法对预优化阶段物资车辆调度模型进行求解，在蚁群-模拟退火算法求得的最优解的基础上，对实时优化阶段物资车辆调度模型采用禁忌搜索算法对调度方案路线进行实时优化调整。
4、本发明的有益效果为：
5、结合疫情防控的实际情况，改进了传统seir传染病传播模型，并在改进模型的基础上预测医疗物资的需求量和地区风险指数评估。在上述基础上，预优化阶-实时优化的两阶段医疗物资调度优化模型。并以医疗物资提前到达的作用最大化和延误损失最小、配送途中增加的疫情扩散风险最小、配送的经济成本最小为目标，使用理想法将多目标问题转化为单目标问题。同时在预优化阶段，强调解的高质量性，设计并使用aco-sa算法对问题进行求解。在实时优化阶段，选择使用ts算法对问题进行求解。有效实现物资车辆的调度优化。
1.基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：步骤s4中，实时优化阶段物资车辆调度模型表示为：
7.根据权利要求1所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于需求预测的物资车辆调度优化方法，其特征在于：
