震后初期应急物资分配-运输的协同决策: 公平与效率兼顾

针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建应急物资分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障应急物资分配的公平性;底层模型以应急物资运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障应急物资配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.     

震后过渡阶段应急物流系统的定位运输路线安排问题研究

针对震后过渡阶段中,回收救援物资与保护灾区环境的问题,在满足灾区民众基本生活需求的前提下,提出了一个正逆向结合的应急物流设施定位-运输路线安排问题(LRP)模型.首先,结合回收物资可分批运输的特点,建立以应急系统耗费总时间最小为目标函数的数学模型;然后,利用两阶段启发式算法对模型进行求解;最后,算例分析验证了模型和算法的可行性.实验结果表明,与传统单向LRP模型相比,所提方法的目标函数值减少了51%.所提模型能够有效提高应急物流系统运行效率,并为应急管理部门提供辅助决策支持.     

灾难救援应急物资敏捷配送模型

应急物资敏捷配送是灾难救援的重要工作之一,为了给灾区快速配送应急物资,构建了包含救灾物资储备库、应急物资配送中心及受灾点三层结构的应急物资敏捷配送体系。建立相应双层优化模型,其中下层模型决策车辆路径安排,上层模型根据下层模型的结果决策应急物资的分配。根据该模型的特点,提出一种改进蚁群算法求解下层模型,并用CPLEX软件求解上层模型。最后以5·12汶川大地震应急救援为例,对优化模型及求解方法进行了验证。     

航空紧急配送中的随机LRP模型及算法

针对震后紧急响应阶段路网中断和救援物资需求不确定性,建立航空物流中的随机定位—路线安排问题（LRP）模型,据此进行震后应急救援过程中救灾物资集散点和应急配送中心的定位以及救援物资空运路线安排的联合决策。根据该模型的特点,提出了一种改进的遗传算法,采用特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。算例分析结果表明,该模型和算法可以有效解决震后应急物流系统中的应急设施定位—分配和路线安排问题。     

多禁止时间窗约束的路径恢复问题研究

突发灾难的应急物资的配送有时受多禁止时间约束，为此，针对多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化问题，考虑多禁止时间窗的约束，建立了以总配送时间最小为目标、多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化模型。鉴于该模型为混合整数规划模型，采用GUROBI求解，并与建立的对应的多时间窗约束的路径优化模型对比。最后通过算例分析验证了该模型的高效性和算法的有效性。结果表明，多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化模型求解效率更高；此外评估救灾点对配送时间的影响以及分析多禁止时间窗对应急物资配送规划的影响，结果表明部分救灾点显著影响总配送时间，禁止时间窗的开始时间以及宽度影响总配送路线、时间以及到达各救灾点的时间，因此考虑时间约束特点可为应急物资运输决策提供实用价值。     

考虑车辆等待的应急物资调配方案优化研究

为了提高应急救援效率,结合震后灾民对应急物资的需求特征以及应急物资进行两级调配的特点,提出一种考虑应急车辆在应急配送中心等待情况的多物资、多级配送的应急物资调配方案优化模型.结合所研究模型的特征,提出利用基于实数编码的遗传算法对模型进行求解,并依据具体算例将所提出的考虑已到达配送中心处的应急车辆是否需要等到下批应急物资运达该地后再开始下级配送的新决策方式与两种传统方式进行比较分析,验证所提出模型的有效性和可行性.结果表明:所提出的优化模型结合了两种传统方式的优点,在提高灾民对运达应急物资的数量及时间的综合满意度的同时,降低了运输费用.     

考虑供应不足的应急物流车辆路径优化模型及算法

灾害发生后的关键救援期内,应急物资有限且受灾点对应急物资的需求具有不确定性,为提高应急物流工作效率,需同时对应急资源分配和运输车辆路径进行优化决策。针对救援关键期内应急物资可能供应不足的情况,在假设物资需求为随机其服从正态分布的前提下,以最小化供应不足和供应过量所带来的损失、运输成本和车辆使用成本等为优化目标,考虑服务时间窗和车辆装载能力等约束,建立了随机需求环境下应急物流车辆路径问题的优化模型,并基于遗传算法设计了模型的求解方法。算例分析表明,本文所提出的优化方法运算快捷且结果合理,可为相关决策者提供科学的决策依据。     

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。     

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。     

突发性公共事件下的应急物流研究综述

应急物流是应急响应工作的重要组成部分，是确保救援活动能有效开展的基础。本文对近年来国内外应急物流相关文献进行研究，总结出应急物流的两个主要研究方向为应急物资供应优化（包括物资配送路径选择、物资储备决策和应急物流设施选址）与应急物流体系优化。同时分析近几年的研究现状，最后对未来的研究方向进行展望。     

震后随机动态LRP多目标优化模型及算法*

为了在地震灾区快速配送救灾物资,建立了一个多产品多运输方式的随机动态应急配送中心定位—运输路线安排问题的多目标优化模型,据此得出不同阶段应急配送中心的定位以及救援物资运输路线安排决策方案。根据该模型的特点,提出一种基于动态规划和权重系数变换法的改进遗传算法,并运用罚函数法处理模型中的约束条件。算例分析表明了该模型和算法的有效性,能为应急管理部门提供辅助决策支持。     

两阶段混合优化算法求解模糊需求下多时间窗车辆路径问题

针对现实中广泛存在的一类模糊需求下多时间窗车辆路径问题(vehicle routing problem with multiple time windows under fuzzy demand,VRPMTW_FD),即车辆配送前客户需求模糊但车辆到达客户后其需求变为确定的多时间窗车辆路径问题(vehicle rout...     

Pareto optimization of rescheduling with release dates to minimize makespan and total sequence disruption

We consider the rescheduling on a single machine with release dates to minimize the makespan and total sequence disruption simultaneously. In the literature, a polynomial-time algorithm was presented for minimizing the makespan under a limit on the total sequence disruption. But the algorithm is not strongly polynomial. We present a strongly polynomial-time algorithm for finding all Pareto optimal points of the Pareto optimization problem. Consequently, the rescheduling to minimize the makespan under a limit on the total sequence disruption can be solved in a strongly polynomial time.     

On the identical parallel-machine rescheduling with job rework disruption

This paper investigates an issue of rescheduling on identical parallel machines where the original jobs have already been scheduled to minimize the total completion time, when a single set of jobs to be reworked re-arrives and creates a job rework disruption. Two conflicting rescheduling criteria are considered: the total completion time, as the measure of scheduling cost (efficiency); and the number of jobs assigned to different machines in the original schedule and newly generated schedule, as the measure of disruption cost (stability). Further, the rescheduling problem is defined as a bi-criteria scheduling problem. Two polynomial time algorithms are proposed to lexicographically optimize the two criteria. Besides, the set of all efficient schedules with respect to the two criteria can be also generated in polynomial time.     

多技能维修服务干扰管理研究

针对多技能维修工人调度系统的干扰管理问题，以最小化干扰对原调度计划的影响为目标建立了客户需求变化的干扰管理模型。利用前景理论度量多技能工维修调度系统中的三个利益主体客户、服务中心管理人员和多技能维修工人的干扰，同时考虑到多技能工掌握的技能与任务需要的技能的匹配的约束，以及服务时间的约束。利用遗传算法对模型进行求解，验证了干扰管理模型的有效性。     

考虑紧急度的救灾车辆路径问题建模与优化

为了减少救灾物资配送的延误时间和救灾车辆的总运输时间，引入紧急度的概念，建立了基于紧急度的救灾物资车辆路径问题模型，并设计了一种改进遗传算法对该模型进行求解。首先，采用多种策略生成初始种群；然后，提出一种基于紧急度的任务再分配算法作为局部搜索算子，该算法依据紧急度为延误安置点重新安排配送车辆或调整配送顺序从而减少延误时间，对无延误的车辆优化其路线从而减少总运输时间，以达到延误时间和总运输时间两者最优。在17个数据集上与先来先服务（FCFS）算法、按紧急度排序（URGS）算法和遗传算法（GA）三种算法进行了对比。实验结果表明，具有基于紧急度的任务再分配策略的遗传算法（TRUD-GA）与GA相比，平均延误时间减少25.0%，平均运输时间减少1.9%，与FCFS、URGS算法相比改进则更加明显。     

基于嵌套Logit选择模型的城市配送自提柜选址路径问题

为了分析城市配送中顾客选择末端交付方式和配送时间窗的相关性对自提柜选址、时间窗分配与路径规划等运营决策的影响,首先使用嵌套Logit选择模型量化顾客对配送服务选项的选择行为,提出了城市配送两层嵌套Logit选择模型;然后以配送数量最大化和配送成本最小化为目标,建立了自提柜选址-时间窗分配-路径规划集成优化模型;最后采用非支配排序、动态网格和拥挤距离等技术,构建了多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行仿真分析,获取了末端交付方式和配送时间窗相关性对运营决策的影响。研究表明：随着送货上门服务尺度因子逐渐增大,顾客需求在不同配送时间窗之间的替代性变小,无论是追求配送成本最小化、还是追求配送数量最大化,获取的最优方案均倾向于提高配送准时性,配送数量逐渐上升;相反,随着自提柜服务尺度因子逐渐增大,不同于送货上门服务,获取的最优方案倾向于降低配送准时性,配送数量逐渐下降。     

灾后动态环境下基于MPC的应急运输实时调度

应急资源运输是灾后应急响应中的一类重要行动.针对强地震后灾区物资供应和伤员转运需求,建立一个多周期应急运输调度模型,基于模型预测控制(MPC)的多周期滚动优化框架,提出相应的运输计划动态调整策略,以适应供应与需求等决策参数的预计不准确性和动态演变性.数值实验验证了所建运输调度模型及所提出动态调整框架的有效性.与传统基于多周期应急运输调度方法相比,所提出方法能够有效减少运输调度的不满足量,并能显著消除预测结果不准确性对不满足量的影响.