张泽瑞，段德光，李 昊，陶学强，鹿国伟，陈 恩

（1．军事科学院系统工程研究院卫勤保障技术研究所，天津 300161；2．西宁联勤保障中心药品仪器监督检验站，兰州 730050）

0 引言

21世纪以来我国频繁遭受自然灾害，诸如汶川、玉树地震和舟曲泥石流等灾害事件给人民群众的生命安全造成了巨大损失，特别是汶川地震，累计死亡69000余人，受伤374000余人[1-2]。应急血液保障是灾害医学救援工作中非常重要的环节[3]，充足且快速的血液供给是挽救灾区伤员生命、提高伤员救治率的重要保证，军队血站及其血液保障车辆在灾后应急血液保障中发挥了重要作用，得到了实战检验[4-6]。

车辆应急调度属于典型的车辆路径问题（vehicle routing problem，VRP），基于其 NP-hard性质，启发式智能算法相较于精确算法更为适用，而遗传算法具有智能性、并行性、良好的鲁棒性等特点[7-8]，被广泛运用于VRP求解。传统遗传算法融合改进策略是提升算法求解效率的主要方式，宋英华等[9]设计了一种加权遗传算法求解以配送时间惩罚成本和驾驶员心理成本最小化的双目标车辆调度模型；Abbasi等[10]提出并行化遗传算法用于加快智能交通系统中复杂VRP的求解。遗传算子的选择是影响遗传算法性能的重要因素，Chaiy等[11]提出一种全新的多点交叉算子求解旅行商问题；Wang等[12]简化编解码方式，采用路径复制交叉算子和基于卫星选择的变异算子用于遗传算法的改进。多种类智能算法结合是近年来算法改进的热点方向，辜勇等[13]将蚁群算法与遗传算法结合，使算法收敛速度得到了提高，解的质量得到了优化；……