考虑备灾的双层规划应急资源调度选址—路径优化模型与算法

备灾措施可以为救灾做准备,为确保灾后应急物资可以及时高效地到达灾区,提出了考虑备灾的双层规划应急资源调度选址—路径优化模型,上层规划以供应站建设和运营总成本最低为目标,而下层规划以配送路径成本最小化为目标.设计了一种改进的双层樽海鞘遗传算法求解该问题,结合迭代划分的概念更新领导者位置,采用自然指数惯性权值策略修正控制因子,利用混沌映射更新追随者位置,采用田口分析方法获取参数合理取值.最后,通过使用双层樽海鞘遗传算法与遗传粒子群混合算法、粒子群优化算法、免疫优化算法对OR-Library中的LRP(location-routing problem,LRP)数据集进行求解和对比分析,验证了所提模型和算法的可行性和有效性.     

考虑震后道路可靠性的多目标应急调度问题研究

针对重大自然灾害应急物资调度决策问题，提出一种考虑灾后道路可靠性的多目标优化应急调度模型，以最长车辆行驶时间最小、最小车辆行驶路径可靠度最大和系统物资未满足度最小为目标函数，采用第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和加权遗传算法（GA）进行求解，并对求解目标函数结果进行对比分析.以“汶川地震”为仿真算例，结果表明：在多目标应急调度问题上，NSGA-Ⅱ各目标最优解均优于加权GA算法且收敛速度更快，验证了该应急调度模型的有效性.     

应急物资配送车辆调度模型与优化综述

抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用,利用数学建模方法和计算机仿真技术,辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。围绕模型和优化两个关键点,分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状,归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素,对比分析了多种优化算法的应用效果,提出了现有研究中存在的问题,最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势。     

不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

针对非常规突发事件中应急资源布局问题,在受灾点需求不确定和应急救援过程分为多个阶段的情景下,建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配置的鲁棒双层规划模型。运用相对鲁棒优化方法,将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划,提出了一种混合遗传算法进行求解,实现了省市两级应急资源布局的协同优化。通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。     

灾后应急物资保障的多目标定位—联运模型

为了将应急物资快速准确地配送至灾区, 在考虑灾后应急物资保障阶段性特征的基础上, 构建了一个以应急物资未满足率最小、系统总时间最短以及系统总成本最小为目标的多周期混合整数规划模型, 模型考虑了应急配送中心定位及多种类应急物资联运等问题。采用GAMS软件编程, 并用分层序列法求解多目标规划。以“4·20”四川芦山地震为例验证模型的可行性和有效性, 结果表明该模型能有效地解决灾后应急物资保障的定位—联运问题。     

多目标多约束应急物资调度优化的仿真研究

研究突发事件应急物资调度优化问题,应急物资具有多目标、多约束、动态性特性,传统粒子群算法存在"早熟"缺陷,无法获得最优调度方案,为解决上述问题,提出一种采用混沌粒子群优化算法的突发事件应急物资调度优化模型。首先建立应急物资调度优化数学模型,并确立目标函数,然后采用混沌粒子群算法对其进行求解,最后采用仿真测试算法的有效性和可行性。仿真结果表明,混沌粒子群算法克服了传统优化方法易陷入局部最优的缺陷,在保证应急时间最短的前提下,运输总成本最低本。     

面向多层级出救点的应急物资调度模型研究*

针对我国应急救灾物资储备库系统的物资调度和运输的组织特点,依据受灾点的多层级储备库优先级模型,建立了针对多出救点、多受灾点的应急物资调度模型,实现应急开始时间最早、出救点数目最少的多目标优化,设计了模型求解方法,并给出实例验证了此模型的有效性和合理性。该模型已成功运用在国家应急救灾物资调度系统设计和玉树地震模拟物资调度方案的制定中。     

优化烟花算法在医疗物资应急调度中的应用

新冠肺炎疫情的爆发对医疗物资的应急管理提出了新的挑战,运输难、调度慢、中转效率低等问题普遍存在,严重影响了疫情排查和患者救治。为解决突发公共卫生事件下医疗物资应急调度问题,以需求点满意度最大化为主要目标,车辆行驶时间最小化为次要目标,建立了双目标医疗物资应急调度模型。为保证模型的准确性及简便性,采用了传染病模型（SEIR）预测需求点所需医疗物资数量,并利用理想点法将双目标问题转化为单目标问题。针对模型的特点,提出了一种优化烟花算法对模型进行求解,该算法通过改变变异策略增加其局部寻优能力,此外引入了禁忌表的概念,避免了算法陷入局部最优。最后通过仿真实验证明了优化烟花算法具有更加高效的性能,可以更好地突出模型的公平性及合理性,从而快速、合理地完成医疗物资分配,最大限度地保障患者生命安全。     

面向应急物资调度的一种灰色规划模型*

为了科学合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置突发应急事件需求的同时,所耗物资降到最低限度,并且从总体上最大限度地降低处置突发应急事件物资运输调度的费用。在现有研究成果的基础上引入了灰色理论的知识,建立了应急开始时间最短、出救点个数最少以及需求约束偏爱度最大的多目标灰色规划模型,并通过算例用遗传算法实现该问题的求解,通过测试优选了种群数目、交叉率和变异率三种控制参数值以提高算法性能。实验所得的数据值越大,说明调度方案越好。实验结果表明,同限期最大量算法相比,在所有物资供应点提供的物资总量一定的情况下,应急地点所需的物资数量较少时,遗传算法针对该模型的求解体现更强的优化能力,其所得适应值更高,遗传算法对于求解应急物资调度灰色规划问题的适应性较强。     

基于变精度粗糙集的应急调度模型

以应急调度为背景,为了提高不同精度下的不确定信息处理能力,研究了变精度应急调度问题.针对多物资、多出救点、多受灾点和时变供求约束等特点,构建了应急时间最短、成本最少的多目标应急调度模型.证明了应急响应总时间的取值范围,以此推导出模型中运输时间与运费的取值范围.在上述定理证明前提下,设计了粒子群优化算法对该模型进行求解,并将其最优目标函数值与随机模式下最优目标函数值进行对比,显现出本文所提模型与设计算法的有效性.     

多供应点、多需求点应急物资调运模型及算法

研究了多供应点、多需求点应急物资调运问题的优化目标、决策模型及求解算法。首先,从需求点的角度考虑应急物资的需求紧迫程度、运达时间和需求满足情况,提出了应急保障综合评价函数。在此基础上,兼顾不同供需情况以及应急物资和运输工具种类的多样性,构建了以应急保障综合评价函数值最小为目标的决策模型。最后,针对模型特点提出了嵌入解构造算法的改进粒子群优化算法(IPSOA-ESCA)。仿真实验验证了应急保障综合评价函数的合理性、模型的普适性和算法的有效性。     

A Stochastic Optimization Model to Reduce Expected Post-Disaster Response Time Through Pre-Disaster Investment Decisions

This paper seeks to enhance network survivability under a disaster and reduce the expected post-disaster response time for transportation networks through pre-disaster investment decisions. The planning focuses on determining the links of the network to strengthen through investment under two types of uncertainties: the disaster characteristics, and the surviving network under each disaster. A bi-level stochastic optimization model is proposed for this problem, in which link investment decisions are made at the upper level to enhance the network survivability subject to a budget constraint such that the expected post-disaster response time is minimized at the lower level. A two-stage heuristic algorithm is proposed to obtain effective solutions efficiently. The numerical experiments indicate that the proposed heuristic algorithm converges to a fixed point representing a feasible solution, within an acceptable tolerance level, of the bi-level stochastic optimization model which is an effective solution under disasters of moderate severity. Parametric and sensitivity analyses reinforce the need for a holistic approach that integrates multiple relevant considerations to determine the link investment decisions.     

基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化

如何及时高效地调度应急物资以减小突发事件带来的伤害成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下,构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络,并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点,尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性,提出了一类考虑完全可行域思想的变长基因型混合小生境遗传算法,并借助23个基准测试实例验证了这一算法的有效性,更新了部分实例的现有最优解。在此基础上,通过比较多供应点应急物资多式联运算例中四类遗传算法的仿真结果进一步验证了混合小生境等改进策略的优越性。     

大型应急医疗物资调度系统的设计与实现

针对现有应急医疗保障系统不够完善,各医院部门医疗应急物资指挥调度能力不足的问题,提出构建基于灰色关联度的大型应急医疗物资调度系统。在系统设计中根据实际应用需求与扩展的需要,采用物资管理控制层、应急通信接入层、终端设备应用层三层结构设计,建立具备丰富接入模块和各种应急通信资源互通的医疗应急物资指挥调度系统平台。设计并建立医疗应急物资需求预测模型与调度模型,可以为系统准确提供医疗应急物资调度执行方案,并通过仿真实验验证了构建的医疗应急物资调度方案的合理性,从而提升了政府相关部门应对突发性事件的指挥调度能力。     

物资缺乏情况下的应急物流运输与物资二次分配策略

针对应急物流中的运输时效性和物资分配公平性问题,提出了一种两阶段应急物流运输与物资二次分配策略.首先,基于所定义的时间满意度、物资满意度和综合满意度,提出了最大时间满意度车辆路径问题模型和最小加权满意度标准差应急物资分配模型.第一阶段针对最大时间满意度车辆路径问题模型设计了一种混合灰狼优化算法进行求解,该算法采用了最优分割过程分组解码策略,并采用了混沌搜索策略、2-Opt和1-1局部搜索策略来提高算法的搜索能力;第二阶段针对最小加权满意度标准差应急物资分配模型设计了混沌灰狼优化算法求解.实验结果表明:在第一阶段,总体时间满意度比CVRP模型提高了39.31％;在第二阶段,当实际物资量为80％和权重系数为0.75时,计算得到的综合满意度标准差为0.0619,物资满意度标准差为0.0974,较好地平衡了灾民的心理诉求和物资利用效能.两阶段应急物流运输与物资二次分配策略得到了较高的时间满意度和较好的物资分配结果,证明了所提模型和算法的有效性.     

救灾物资多阶段分配与调度问题建模与求解

救灾物资多阶段分配与调度问题是灾害应急决策中的一个难点问题.首先,基于三角模糊数描述发放点物资需求的不确定性, 并基于路段历史行程时间函数刻画交通路网的动态性,构建应急救援物资多阶段分配与调度模型;然后,基于蚁群优化搜索各储备点到各发放点的通行时间矩阵,引入NSGA-II搜索救灾物资分配和调度方案,设计救灾物资多阶段分配与调度集成优化算法和编码调整策略;最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法可为决策者提供多种不同偏好的方案,从而为决策者提供更多的选择空间,契合应急场景.     

基于遗传算法的应急物资分层联动调度研究

本文提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标,基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际问题中的调度问题往往具有本文所提出的层次性,针对物资分层联动调度问题,本文给出了物资两层调度的算例,并建立了相应的数学模型,算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成;第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成,将两层调度系统视作整体,采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果,并对结果进行分析论证,验证算法的可行性与有效性。     

基于卫星的电力应急通信网

基于卫星的电力应急通信网是保障电力系统业务数据可靠调度的重要一环.根据电力调度数据网实际组网情况,提出了一种基于VAST卫星网络架构电力应急通信网的方案,实现了在地面传输链路发生变化时,数据业务能够在电力调度网和卫星网络之间自动切换及恢复的机制.最后,通过在贵州电力调度数据网的测试验证了该方案的可行性.     

基于MFD的城市区域过饱和交通信号优化控制

为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图（Macroscopic fundamental diagram,MFD）的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP（Back propagation）神经网络的自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.