不确定案例推理的应急物流管理探讨范文

本站小编为你精心准备了不确定案例推理的应急物流管理探讨参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

摘要：将不确定理论应用到案例推理中，建立了一个科学的案例推理规则和模型，并应用到应急物流中，得到了基于不确定案例推理的应急物流解决方案.该方案根据专家意见，建立物流影响因素的每一个属性的隶属函数，然后根据不确定推理理论，计算出新案例与每一个已知案例的相似度，根据对相似度的分析，确定新案例的归属类别.最后通过例子对该方案在案例推理中的应用进行说明.

关键词：案例推理；不确定理论；应急物流；相似度

1前言

现在，中国的“一带一路”为世界经济的发展提供了加强国际分工与合作的新机遇，同时，物流的重要性进一步显现，物流效率已成为当前研究的热点话题.提高物流效率，必须依靠现代物流.现代物流可以在最大限度地提高人们的生活水平的前提下实现物流运输，但自然灾害和突发事件的出现给现代物流带来了很多挑战.案例推理(Case-BasedReasoning，CBR)理论自提出以来在人工智能领域得到了广泛的应用，其主要思想是利用过去问题的成功解决方案来解决新问题，具体方法是修改相关模型的参数来获得当前问题的解.CBR的优点是系统一开始不需要大量的案例，只需要在系统中保存一些成功和不成功的案例.根据新案件与现有案件的相似程度，可以确定新案件的归属.许多学者对基于案例推理进行了深入的研究.YanJY，PeggyE.Chaudhry，SohailS.Chaudhry等人提出了基于案例的第三方物流评价与选择系统的推理模型框架；ShiF,XuJ,SunS提出了一种基于FCBR的自定义相似性度量模型.但大多数学者采用模糊理论进行研究[1-13]，问题的大部分属性无法用模糊数据来描述.本文将刘宝碇教授提出的不确定理论[14]应用于案例推理，得到基于不确定案例推理（UncertainCase-BasedReasoning，UCBR）的应急物流模型，为案例推理应用研究提供了一种新的解决思路.

2不确定推理

根据刘宝锭的不确定理论，文献[15]中提出了以下一个不确定推理规则和一个定理.推理规则1设和是两个概念.设定一个规则“如果是不确定集，那么是不确定集η”.通过取值常量a可以推出是一个条件不确定集.（1）　定理1在推理规则1中，如果和η是分别具有隶属函数μ和ν的独立不确定集，如果取值常量a，则根据推理规则1可得出具有隶属函数:（2）高欣等[16]根据不确定理论提出了下面的推理规则和定理:推理规则2设是概念.假设具有规则“如果取值…取值，那么得为“对于i=1,2…,k都成立.通过取值取值可以推出是一个不确定集.（3）其中的系数由下式确定定理2假设是独立不确定集，分别具有隶属函数如果分别为常数，则根据推理规则2可得（4）其中是不确定集，其隶属函数由下式确定（5）并且ci数值，分别由fori=1,2,…k确定.

3应急物流的影响因素

在紧急情况下，为了满足受灾者的迫切需求，需要我们能够对救灾物资、信息以及服务进行更有效地规划、管理和控制，使其能够尽快从出发地到达目的地[17].为了更高效地管理应急物流，需要对影响应急物流的因素进行归类.专家认为，基础因素、保障因素、物质因素、环境因素和功能因素是影响应急物流的主要因素.本论文以此为依据建立了基于案例的推理模型.

4应急物流案例推理模型

应急物流的案例推理模型主要包括案例表达模型、存储管理模型和相似度检索模型.应急物流案例推理模型的流程图如图1所示.

4.1应急物流案例表达模型

应急物流案例表达模型包含影响应急物流的主要因素，当应急物流发生时，需要将影响因素全部分解.案例库中属性特征的基本表达式如公式6所示.其中，表示案例i，表示案例i的属性j.

4.2应急物流案例库的存储组织

应急物流数据库的创建符合数据库创建规则.为了提升案例检索性能，数据库中需要根据相关字段建立索引.数据库的存储组织如图2所示.已知案例及其解决方案的表达式见公式7.其中，表示案例i，表示案例i的属性j，表示案例i的解决方案属性l.图2应急物流案例库存储组织结构图

4.3应急物流案例库相似度检索模型

应急物流相似度检索基于新案例属性特征进行.根据公式（1-5），可以求得新案例与已知案例之间的相似度s1,s2,…sk.从中选取值最大的变量假设是si，这样就可以得到相似度最高的案例i，因此案例i的解决方案就是新案例的解决方案.如果新案例的解决方案不合理，则需要根据专业知识对其进行修正，以符合基于UCBR的检索和案例推理要求.按照公式7的格式，将直接获得的结果或者修正之后的结果存入已知案例库中.

5案例推理在应急物流中的实验

为了验证基于UCBR应急物流的正确性和有效性，设计如下实验：步骤一，根据专家意见，对已知案例各个属性赋予相应值.步骤二，根据新案例的属性和专家意见，确定每一个属性的隶属函数.步骤三，根据公式（1-5），计算新案例与已知案例库中每一个案例的相似度步骤四，根据计算结果，得到最大相似度根据公式（7），可得到解决方案.如果新案例的解决方案不合理，则转到步骤五.步骤五，根据专业领域知识修正每一个属性的隶属函数，然后转到步骤三.根据本算法，可以比较容易地获得最大相似度下面给出一个例子：通过专家的调查问卷，得到几个一般属性及其权重，具体如下[17]：（1）组织机制（2）物资筹措（3）应急物流中心建设（4）应急物流人员管理（5）物资储备和管理（6）应急物资的运输（7）应急物资的分配（8）天气条件（9）道路条件通过专家的调查问卷，获得以上每一个属性的权重.假设是已知案例，是新案例:和每一个属性的隶属函数如下：根据以上算法，分别计算出相似度s1和s2.根据公式（1-5）计算出和的相似度.同样，计算出和的相似度.因为s1＜s2，所以与更相似.本案例的9个属性都是相互独立的，根据不确定理论[15]可知：所以本案例符合推理规则和定理，以上计算结果是正确的.

6结论

本案例的推理模型结合不确定理论的推理规则，分析影响物流的各个因素，根据专家意见为各个因素赋予不同的权重，为案例推理在应急物流方面的应用提供了一种新的解决思路.该方法充分利用了新案例和历史数据之间的关系以及人类认知，最初的解决方案完全靠专家经验，随着案例库的增加，新案例的解决会越来越准确.

作者：于学斗 高秀莲 单位：德州学院 计算机与信息学院 数学与大数据学院