延迟时间的震灾条件下车辆调度优化研究

灾区受灾消息传达延迟以及运输路网破坏造成物资配送延迟,这直接影响到应急救援物资的及时输送,进而影响到救灾效果。本文在考虑通讯中断以及运输路网中断造成物资运输延迟的基础上,以应急物资运输总时间最短为目标,建立震灾条件下车辆调度优化模型,该模型以"72 h黄金救援期"为目标,保证重要的救援物资在72 h内送达灾区。通过算例验证模型有效性,结果表明:模型在对车辆进行调度时,优先考虑载重和容量较大的车辆,以便在相同时间内运输更多的物资满足需求;当车辆行程不变时,总延迟时间越大,应急救援物资运输总持续时间越长,并且所有物资运输时间越短;当总延迟时间不变时,车辆行程次数越小,物资配送时间越短,并且车辆装载率将会越高。     

基于遗传算法的三层大规模应急救援物资配置策略

在考虑受灾地区对应救援物资需求量大的基础上,研究了包括备选省级应急救援物资供应地、备选市县级应急救援物资中转地、救援物资急需地三层结构的车辆安排、路径选择、物资配送的应急救援物资配置问题;以应急救援物资配置的总成本最小、总的运输时间最短、供应地和中转地启用个数最少为目标,建立数学优化模型.使用遗传算法求解获得近似最优的三层应急救援物资配置方案.     

应急物资调运模型研究

针对应急物资调运兼顾调运成本与调运时间的要求,以运力充足为前提条件,建立了基于调运时间最短和运输成本最低的应急物资调运模型。运力充足条件下,应急车辆进行一次运输,运输任务的最终完成时间等于物资供应点与需求点之间的最长运输时间,在某一特定任务完成时间下可运用典型运输问题模型的求解算法求出对应的最低成本,通过分析比较不同运输任务完成时间下的运输成本选择出模型的最优解,最后以一个实例验证了模型与算法的有效性。     

震后应急救援物资多式联运调度优化

针对震后救灾时间短、任务重的问题,考虑运用应急车辆和直升机联合应急调度运输物资、灾害区路网受损以及路网的修复,建立震后应急物资配送模型。该模型首先考虑需要修复的损毁路段,采用应急车辆对损毁路段和灾害点需求物资进行配送,再利用直升机对损毁路段的需求点和未疏通的灾害需求点进行配送,并采用启发式算法对模型进行求解。通过算例表明:在应急救援的联合运输过程中,优先修复路段v₂v₅和v₁₀v₁₁或者v₃v₆和v₁₀v₁₁,损失为0;抢修其他的损毁路段,有灾害点得不到救援。     

基于不完全扑灭的应急物资分配博弈模型

针对救援物资在短时间内不能全部满足灾害事件产生的应急需求,提出不完全扑灭灾情的策略,构建以受灾点为局中人,以分配方案为策略集的完全信息非合作博弈模型.为了解决节点和分配量过多导致策略集过大的问题,采用分阶段规划法,即一阶段以响应时间最短为目标对受灾点独立进行初始分配,二阶段针对发生冲突的受灾点建立博弈模型.通过构建适应度函数,提出用粒子群优化算法求模型的纳什均衡解.用一个数值算例来验证模型的有效性,结果表明该模型在解决供需不平衡的应急物资分配问题时,可以兼顾救援中的效率与公平,反映出较好的救灾效果.     

基于“底线思维”的应急物资分配-运输两层鲁棒规划模型

非常规突发事件的应对需要“底线思维”,从“最坏、最困难”的角度展开研究.为此,针对应急物资的分配与运输的应急规划问题提出基于“底线思维”的两层鲁棒模型.顶层模型从成本最小化的角度确定应急资源的最优配置量,而底层模型从节约时间的角度对顶层的分配方案实施运输配送,及时、有效地实现应急资源分配的协同优化,最大程度地减少灾难带来的损失.该模型刻画了灾区物资需求的极度缺失性,在“最坏”情景下利用分解技术研究应急分配与运输的协同过程,不仅揭示了分配与运输的协同价值,而且发现鲁棒的两层规划具有强烈的稳键特征,同时也发现鲁棒的优化过程将有助于增强应急分配过程中的公平程度.     

基于鲁棒优化的不确定需求下应急物资配送多目标决策模型

针对应急物资配送决策具有不确定性和突然性等特点,提出了一种基于多目标鲁棒优化不确定需求下的应急物资配送决策模型。在分析应急需求的随机性、应急物流设施点的需求不确定风险和路网中断风险的因素上,确定了以物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小以及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,构建了多目标鲁棒优化模型,并运用Matlab软件求解。以一个山区发生自然灾害作为突发事件为例,验证了多目标鲁棒优化模型的有效性和正确性。研究结果表明：不确定需求下应急物资配送中,决策者可以依据本文多目标鲁棒优化模型权衡利弊,制定出既具有应对风险能力,又能快速反应的救援方案。     

多品种多供应点的物资调配和路线选择

针对多品种、多供应点的应急物流决策问题,构造了具有时效性、安全性和经济性特征的路线选择决策函数,建立了应急时限内满足需求点品种和数量的供应点数量最少物资调配模型,并对决策函数和物资调度模型进行了分析,提出了求解算法,用实例进行了验证。验证结果表明:决策函数和物资调度模型能有效地为复杂应急物流的物资调配和线路选择问题提供决策方案。     

考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法

为提高应急管理水平,量化各受灾点物资需求紧迫度,提出考虑紧迫度的车辆最优路径规划方法。采用K-means聚类算法确定应急物资配送中心的选择以及受灾点的划分,以应急救援过程中的总时间最短、救援所花费的总费用最小以及受灾点紧迫度排序指数最大为目标,构建多目标的应急车辆路径优化模型,并设计改进的布谷鸟-蚁群组合算法进行求解。以汶川地震为背景构造算例,验证模型的有效性,结果表明:与不考虑需求紧迫度的车辆路径方案相比,考虑需求紧迫度的路径优化方案在所需运输总时间上升1.92%、救援过程总费用增加3.43%的前提下,紧迫度排序指数提高了11.2%。考虑需求紧迫度的车辆路径优化模型在保障突发灾害救援效率的同时,兼顾了不同受灾点的物资需求程度,提高了应急物资运送的公平性。     

资源受限下的连续性消耗应急调度模型

目的 解决资源受限下的物资连续性消耗的应急调度物资和时间的优化问题.方法 在各出救点出救时间不确定条件下,建立了以施救成本和因施救不及时导致的损失费用最小化为目标的应急调度优化模型;考虑了出救点的物资量限制和时间限制等约束条件,采用粒子群算法对模型进行优化求解,对设计算例进行仿真实验.结果 求解出出救点的最优运输量和最优运输时间,实现了在规定应急时间内总成本最小的效果,验证了模型的合理性及算法的有效性.结论 模型适合解决在资源受限下的满足应急总成本最小的物资优化和出救时间优化的调度问题.