基于薩維奇準則的魯棒最短路模型研究

方威

（長沙理工大學，湖南　長沙　410004）

基于薩維奇準則的魯棒最短路模型研究

方威

（長沙理工大學，湖南長沙410004）

需求的不確定性及通行能力等方面的因素導致路段阻抗的不確定性。為了研究區間阻抗下的最短路問題，同時考慮到決策的風險性，文中基于薩維奇準則即最小最大后悔值準則構建最短路模型，并通過算例對該模型進行驗證，結果表明基于最小最大后悔值準則的最短路模型具有良好的魯棒性。

公路交通；薩維奇準則；魯棒最短路；區間阻抗

最短路問題是交通網絡中交通分配的關鍵所在。如果交通網絡是確定的，則走行時間是確定數，最短路的求解將非常簡便，可運用傳統的最短路算法如Dijkstra算法和Floyd算法進行求解。然而，實際交通網絡中走行時間是一個不確定數，這與需求的不確定性及路網走行的不確定性有關。如果忽略這些不確定性，后果將難以想象。因此，尋找一條抗風險能力強的魯棒最短路具有很強的實際意義。

1951年，統計學家Leonard Jim-mie Savage提出薩維奇準則，又稱最小最大后悔值準則。作為管理學的重要準則之一，它主要描述的是決策者在一無所知的自然狀態下，為了避免更大的機會損失而采取的一種方法。2011年，邱若臻運用該準則構建了一個物流供應鏈魯棒模型，降低了需求不確定性對系統及其成員運作績效的影響。2014年，張玲運用該準則建立了應急救災網絡優化模型，解決了應對自然災害臨時應急配送中心選擇和應急救災物資配置問題；……