1、本文主要研究生物地理學(xué)優(yōu)化(Biogeography-Based Optimization，BBO)算法及其在應(yīng)急交通規(guī)劃中的應(yīng)用。深入分析了應(yīng)急交通規(guī)劃問題，分別針對公路、鐵路和航空應(yīng)急運(yùn)輸規(guī)劃建立了典型的問題模型，開發(fā)了基于BBO的高效求解算法，應(yīng)用于多個實際應(yīng)急交通規(guī)劃問題，探索了BBO算法解決應(yīng)急交通規(guī)劃問題的方法。本文的主要研究成果如下:
　　1、根據(jù)公路應(yīng)急運(yùn)輸規(guī)劃問題的特點和需求，提出目的地序列編碼解的多出發(fā)點多目的

2、地應(yīng)急公路運(yùn)輸規(guī)劃問題模型，設(shè)計實現(xiàn)了求解該問題的Seq-BBO算法，設(shè)計面向序列的高效BBO遷移算子，使得BBO算法思想能夠方便應(yīng)用于此類組合優(yōu)化問題。以云南地震救災(zāi)行動中的應(yīng)急交通問題為例，比較分析了Seq-BBO算法相對于其它幾個流行算法的優(yōu)越性。
　　2、根據(jù)鐵路應(yīng)急運(yùn)輸規(guī)劃問題的特點和需求，設(shè)計運(yùn)輸時間和物資權(quán)重相關(guān)的目標(biāo)函數(shù)，建立了一個復(fù)雜約束條件下的非線性整數(shù)規(guī)劃問題模型，利用罰函數(shù)處理約束，利用運(yùn)能利用率對解進(jìn)行改

3、進(jìn)，并設(shè)計了一種有效的問題簡約降維方法。這為復(fù)雜應(yīng)急交通規(guī)劃問題的模型研究提供了一種思路。結(jié)合BBO算法開發(fā)了一個求解該問題的BBO超啟發(fā)算法（BBO/Hyper-Heuristic，BBO/HH），以三種不同的智能優(yōu)化算法作為底層搜索算法，基于BBO遷移模型確定解的每個分量是否需要被演化，并通過超啟發(fā)策略在高層算法空間搜索合適的智能算子，從而顯著提升了問題求解的效率。通過在一組鐵路運(yùn)輸規(guī)劃問題實例上的計算試驗及與各算法比較，驗證了本算