恐慌心理下基于改进鲸鱼算法的疫情应急物资分配研究

基于公平视角研究了传染病暴发和疫区应急物资短缺情景下的国际救援物资调度问题。首先，利用深度学习算法，进行物资需求量的预测。其次，运用模糊C类均值聚类分析理论，综合考虑各疫区疫情严重程度、疫区人民恐慌心理效用等因素，构建了基于恐慌心理感知目标、带有严重系数的效用目标、内部运输距离最小化、基于基尼系数公平目标的多目标应急物资分配规划模型，并采用改进的鲸鱼算法进行求解。最后，以新型冠状病毒肺炎期间中国对其他国家的物资援助为例，验证模型及算法的有效性和可行性。     

一种多受灾点的灾害应急资源分配模型

研究了灾害发生后总量有限的多种应急救援物资对多受灾点进行资源合理分配的问题,利用层次分析法对通过向专家发放调查问卷得来的数据进行分析,得出各评价指标的权重;求出了单位应急救援物资对各受灾点所发挥的效用系数,在该效用系数的基础上建立了各救援物资对各受灾点的分配的总效用方程并用遗传算法求解。以某地区地震灾害为例,计算出了合理的分配方案,结果表明该模型的有效性和可行性。     

危化品事故连续消耗型应急物资调度模型

应急物资调度是危化品事故应急救援工作的关键内容,危化品事故会对周边区域造成环境污染,其应急物资调度问题应该考虑多个目标。针对危化品事故应急物资调度特征,建立了连续消耗应急物资调度多目标模型。模型以缺货损失最小、调运时间最短和调运总环境风险最小为优化目标,考虑应急中心物资数量限制和救援时间限制等约束条件,采用NSGAⅡ遗传算法求解。对于求解结果,采用逼近理想解的排序方法进行选择。算例计算结果表明,多目标模型优化方案比单目标模型优化方案有较大的优势,同时说明算法合理可行。     

模糊需求条件下应急物资调度的动态决策研究

针对大规模突发事件的应急物资调度问题,考虑了包含供应点、集配中心和需求点的三级供应网络、模糊需求条件、多种运输方式联合运输,建立了以总运输时间和应急成本为目标的多目标非线性整数规划模型。通过决策者对总运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。给出了求解算法,仿真实例验证了模型的有效性。     

基于双层混合联运的震后应急物资配送模糊多目标优化

为提高震后应急救援效率并减少应急消耗费用,以所有受灾点未满足物资需求之和最小、送达速度最快以及应急总费用最小为目标,建立应急物资需求模糊情况下包含应急中转站的混合联运多目标优化模型,并运用基于矩阵编码的混合遗传算法求解,最后以汶川地震为例,验证了该模型和算法的收敛性较好且运行效率较高。因此,该模型和算法有效,可为实际应急提供指导。     

不确定情景下应急物资储备库选址问题研究

针对在地震等自然灾害发生时受灾点以及应急需求均为不确定的情况,研究了灾前预置应急物资储备库的选址问题。通过设计多个需求情景来描述受灾点与应急需求的不确定性,建立了有最大运输距离限制的鲁棒优化模型,并设计了鲁棒优化方法。通过数值计算比较分析鲁棒优化方法和随机优化方法的计算结果,表明鲁棒优化解受不确定因素产生的偏差要比随机优化解小,鲁棒优化方法能够有效地减弱不确定性因素对选址方案的影响,并且能降低由预测偏差带来的风险。     

基于柔性契约的军队应急物资供应商选择

目的针对应急物资的供应商选择问题,希望通过与供应商之间签订柔性契约,以确保军队在应对突发灾害时能快速高效并且经济合理地获得救援物资。方法通过建立随机规划模型,可针对不同供应商提供的协议条款选择采购成本最少的供应商。结果运用该模型可分析得出,地处易发生Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级灾害区域的军队采购部门在选择应急物资供应商时应重点协商的内容。结论军队采购部门与应急物资供应商之间签订柔性契约,能在保证物资供应的前提下尽可能降低总的采购成本,从而实现双方共赢。     

多阶段应急医疗物资动态分配优化模型与算法

针对突发疫情环境下的医疗物资需求动态时变的特点,考虑医疗物资供应比例与康复率的关系,设计了改进的SEIR模型。该模型具有以下两个特点：感染者和潜伏者均有病毒传播能力且传染率不同;感染者康复情况依赖于医疗物资的供给情况。在此基础上,将疫情扩散模型与物资分配模型相结合,构建了多阶段的应急医疗物资动态分配优化模型,并设计了混合整数规划与粒子群算法的混合算法进行求解。以新型冠状病毒为背景进行算例测试,结果表明提出的模型和算法能够为应急医疗物资管理提供决策支持。     

多受灾点间应急资源滚动式协同调度研究

分析了灾害发生后应急资源的多点分时段需求特征后,建立了多受灾点间联动互相支援的资源滚动式协同调度配置模型。对总运输成本函数和平均资源配置时间函数分别进行了归一化处理后,建立了最小化目标规划优化模型。对多种可重用资源在各受灾点之间的多时段综合协同调配决策进行了研究。针对问题特点采用了粒子群算法去求解,并设计了独特的离散机制。最后以某电力公司各应急仓库储备的多种工具资源的协同配置为背景,设计验证实例,验证了模型的有效性和算法的适应性。     

改进樽海鞘算法求解带时间窗的应急选址路径问题

目的 为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘算法求解问题,以验证模型的可行性和算法的有效性。方法 根据模型的特征对樽海鞘算法进行改进,运用随机生成和贪心算法相结合的方式生成初始解,利用交叉算子和邻域搜索算子改进原始算法的位置更新操作,引入非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的精英保留策略,以提高算法的性能。结果 经过多个算例测试,该算法能快速获得一簇Pareto解,与基本樽海鞘算法进行对比后可知,改进后的算法性能更优越。结论 对于灾后及时响应的应急选址路径问题,采用改进的樽海鞘算法具有一定优越性,并在多个目标权衡的情况下,可供决策者根据目标的偏好找到较满意的解,对于研究应急选址路径问题具有一定的参考价值。     

考虑时效性与公平性的应急物资选址配送问题及算法研究

为了应对应急救灾初期资源储备不足的情况,本文提出了一个兼顾时效性与公平性的多目标应急救灾物资的选址—配送模型。其中一个目标为总体成本,包括时间成本、运输成本和配送中心运营成本,另一个目标是物资短缺数量,将物资分配与灾区紧迫程度结合,以期实现最大化的公平。同时提出了一个多目标超启发式优化框架来解决所提多目标问题。在该框架中,提出了3种高层选择策略和4个接受准则,以提高多目标超启发式框架的性能。通过实验,确定了模型参数,证明了所提模型的有效性。并引入3个评价指标,实验对比分析表明所提多目标算法在3个评价指标上优越于NSGA-II以及多目标粒子群算法(MOPSO)。     

基于最小代价的串联式应急系统集成调度策略

对国民经济影响重大的串联式公用设施系统(如电力、通信、供水供热供气等系统)具有多环节、多物资、各环节之间存在串联的相关关系、且系统极易受到损坏等特点,其应急物资调度存在各环节之间协调困难、应急物资的筹集和调度难度大等问题.建立了面向串联式应急系统的多应急物资集成调度优化模型作为应急调度策略,以串联式应急系统破坏的代价最小为目标.设计了一个协进化的遗传算法对模型进行求解,并以电力系统为背景进行了电力物资应急调度的算例分析,验证了该串联式应急系统多物资集成调度策略的可行性.     

基于改进粒子群算法的多目标应急物资调度

围绕突发事件应急的特点,建立了运输成本最小、延误时间最短的多目标数学模型。通过范数理想点将多目标模型转化为单目标模型。设计粒子群优化算法,采用将学习因子、惯性权重设为线性变化和增加局部扰动的方式,建立了针对性的优化算法。结合实际应急案例进行了数值实验与案例分析,证明了算法的有效性,从而为应急条件下的物资调度提供了有效和可靠的方法。     

面向防灾预案的两阶段应急血液供应链鲁棒优化

为应对突发性灾害,管理者会提前准备预案以标准化防灾救灾管理,但常出现预先部署与实际灾害需求不匹配的难题。为此,基于应急血液供应链,对这一问题展开研究。对灾前血液储备与运输的防灾预案优化,灾后临时献血点选址、血液转运等在内的灾后救援进行两阶段统筹决策。构建了基于期望目标和最小最大后悔目标的场景鲁棒模型。并分别针对血浆和红细胞,将模型应用于我国龙门山地震带的灾害防治中。仿真结果表明,模型能够根据决策者经济性和鲁棒性的要求选择合适的预案,且在基于蒙特卡洛模拟生成的测试集下,选择的预案仍能够表现出符合预期的效果。     

基于公平原则的泊位-岸桥联合调度研究

港口调度优化问题分为离散的泊位分配和时变的岸桥调度问题,并构建泊位-岸桥联合调度优化模型。对于到港船舶泊位分配问题,提出靠泊优先权概念,并以此作为基因编码基础。岸桥分配中提出岸桥调度的公平分配原则,使得岸桥分配存在初始分配和最终分配。为解决非线性混合整数规划模型,改进了遗传算法,模型目标是使所有船舶在港总时间最小。实验算例验证了算法设计的优越性。     

杭州市应急疏散体系与轨道交通车站地下空间的整合建设分析

灾时应急疏散管理的主要工作就是要对整个疏散系统进行合理规划,使其发挥最大效率,把受灾区域内的居民迅速及时地转移到安全地点。轨道交通作为地下设施,具有很强的防护性能,灾害发生时可以作为应急避难场所。轨道交通由于其特殊性,在灾害是正常运转较有保证,可在灾害时为受灾群众提供疏散交通、供给物资的能力;因此轨道交通总体规划应包括应急避难所。应急避难所的建设上应在地铁的近期规划和远期规划前提下,可结合现有轨道交通站点、商场、人防工程、人口密度和安全因素等情况进行规划。在城市防灾的规划中,可将城市防灾应急避难场所设置在轨道交通车站周边地区,灾害发生时可更好的开展防灾抗灾,人员疏散和掩蔽工作。     

多阶段灾后救援选址-路径模型及求解算法

配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化对灾后应急救援至关重要,综合考虑救援物资多次运达、多阶段持续配送等特点,以各救援物资需求点间运达时间之和以及系统总反应时间最小为目标,建立一种多阶段带时间约束的应急救援物资配送选址-路径优化模型。为模型的求解,设计一种特定的LRP路径编码,根据编码的结构独立、路径间相互关联等特点,引入一种适应匹配交叉算子,同时结合稳定均衡策略设计一种均衡协作启发式算法(BGEA算法)。为了验证模型的有效性及BGEA算法求解选址-路径多目标问题的优越性,对算例作求解分析,得出了可行性调运方案,并将BGEA算法求解性能与已知算法求解性能进行对比,比较结果表明BGEA算法求解该问题具有良好的寻优能力。     

不确定环境下应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型

对于应急物流管理而言,应急物资集散中心选址是一个重要的决策要素。针对应急突发事件的不确定性特征,本文提出了一个应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型,以实现“预选址-重选址”两者的协同优化。第一阶段在需求和成本变动、设施损毁存在不确定因素的情况下,综合考虑选址策略在灾前规划、灾后反应、设施重建阶段的不同需求,建立了一种基于p-center的鲁棒“预选址”模型;第二阶段针对灾后新信息的获得,建立了一种基于反应式修复和调整策略的新建设施“重选址”模型。算例分析表明,本文模型对于应急设施选址问题比传统p-center模型更为合理有效     

应急物资筹集点动态保障能力评估研究

目的研究在应急物流资源动态使用情况下,应急物资筹集点的现存保障能力。方法在明确应急物资筹集点保障能力的含义、特征、影响因素的基础上,通过对应急物资筹集点保障能力构成要素及其相互关系的分析,构建了应急物资筹集点动态保障能力的表达模型,并通过算例进行了模型的有效性验证。结果应急物资筹集点可以根据已受领任务,以及在待领任务时间区间内各类资源的综合占用情况,动态地评测出在任一时间点的现存保障能力。结论该方法适用于某一筹集点在持续承担救援保障任务情况下的任务安排,使决策者对于应急物资筹集点的选定及筹集量的确定等应急物资筹集决策更加合理、可行。     

面向城市内涝的应急物资配置随机非线性规划模型与算法

排水设备作为城市内涝灾害处置的关键环节，其有效配置不但可以降低经济成本，还可以降低居民财产损失和人员伤亡等风险。以排水设备的运营成本、运输成本以及惩罚成本（排水时间的函数）最小为目标，建立城市内涝应急物资配置的两阶段随机非线性规划模型。模型构造了排水设备数量和排水时间（积水时间与运输时间的差值）两个随机变量的非线性项，通过分段线性逼近法线性化非线性约束，并设计了基于progressive hedging的求解算法。以上海浦东新区为研究区域，考虑降雨强度和降雨范围的不确定性构建内涝灾害情景，进行算例分析。结果表明：分段间隔是影响总成本误差率和求解时间的重要参数；面对大规模情景问题，所提出的算法能在短时间内找到满意解。