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.     

基于二维免疫的应急救援物资并行分配算法

现有应急救援物资分配研究大都局限于按照各发放点的优先级串行分配救援物资,难以适应复杂的大规模应急场景。为此,构建了面向多发放点的应急救援物资并行分配模型,并设计了基于二维二进制免疫和抗体修正的多发放点多救援物资并行分配算法。实验结果表明,该算法在大规模样本下较串行分配方法更加高效,能够从全局角度同时给出多个发放点的救援物资分配方案,为解决重大灾害中的复杂应急救援物资分配问题提供了一个有益的尝试。     

基于非支配排序差异演化的应急资源多目标分配算法

应急资源分配（Emergency resource allocation,ERA）是灾害应急管理中的核心环节,主要研究如何高效合理地把各储备点的应急救援物资分配给各发放点.然而,在大规模突发灾害发生后,每个发放点极可能会同时向多个储备点请求多种救援物资,从而带来潜在的应急资源冲突.为此,本文首先构建了考虑应急资源冲突消解的多储备点、多发放点、多种救援物资的应急资源多目标优化模型,并提出了一种基于非支配排序差异演化和编码修正机制的应急资源多目标分配算法.对比实验结果表明,该算法在大规模样本下能够从全局角度同时给出多个发放点的应急资源分配方案,有效实现多个储备点同时为多个发放点协同配备应急资源,而且不会产生任何应急资源冲突,为解决应急资源受限情况下的大规模应急资源分配问题提供了一个有益的尝试.     

基于改进蚁群算法的救护车应急救援路径规划

救护车并行调度与大规模伤员救援一直是应急救援过程中需要优先解决的问题。引用一种面向多位受伤程度不同的伤员的救护车并发调度与分配优化模型,依据伤情轻重将所有伤者进行分类,按不同优先级进行救护车的调度与救援;采用蚁群优化智能算法求解这个复杂的优化问题。在启发式算法中,改进蚁群优化中的信息素更新策略以实现多个调度路径的同时优化。对比实验表明,所提模型与智能算法在救护车资源不是很充足的情况下具有更好的性能,能够产生一组有效可行的解,并可以同时给出各个救护车响应各伤员的救援路径和响应时间。     

化工园区应急物资多目标分配问题建模与求解

化工园区应急物资分配是开展危化品事故应急救援的基础,主要研究如何对化工园区周边的应急物资进行合理的调配以便让应急物资尽快从各储备站输送到事故点,保障事故救援的顺利开展.然而,已有研究大都局限于单目标优化,且过于强调应急响应的时效性而忽视物资消耗的连续性.为此,首先构建一种面向多储备站、多种应急物资、单事故点的应急物资多...     

时间依赖下洪涝灾区紧急物资分配混合优化方法

针对洪涝灾区紧急物资分配问题,构建结合“互联网+”的研究框架,提出一种混合优化方法.从以下几个方面进行研究:对灾区物资需求进行遗传点估计;对受灾区域进行无监督聚类划分;明确紧急度优先级;依权重将应急库存剩余救援物资分配到灾区;更新灾区物资需求,直到灾区需求达到预设满足程度.研究表明,所提出的混合优化方法能够在需求满足比率和时间分配成本两方面实现系统优化,有效利用黄金救援期实现人道主义救援.     

溢油应急决策中的物资调度方法

针对多出救点多物资多目标应急调度问题的特点,并结合溢油敏感区等对响应时间的限制,提出了基于不同响应时间段的动态优化模型．以应急救援时间最早和出救点数目最少为优化目标,对不同响应时间段分别运用理想点法和构造剔除集合确定最优调度方案．最后通过算例验证了所提出调度方法的可行性．     

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.     

双层规划在灾后应急物资调度中的应用综述

为了减少财产损失和人员伤亡、提高灾民满意度,基于双层规划理论,从应急救援角度出发,对突发灾害事件下的应急物资调度问题进行综述。围绕应急物资调度,从灾后应急现状、应急物资选址—分配、不同约束下的应急物资调度及双层规划和群智能优化算法在应急物资调度中的应用等方面进行梳理和讨论。结果表明,关于灾后应急物资调度的研究,目前主要关注单级应急网络结构,且模型的目标函数和约束条件与实际情况存在着出入,结合应急物资调度实际特征提出改进建议;考虑两级应急网络结构,进而构建双层规划模型,实现上下级目标的联合优化。     

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.     

NSGA-II算法的改进及其在应急管理中的应用

泥石流等突发自然灾害造成的人员伤亡和经济损失十分巨大,因此应急中心选址问题是应急救援方案中的核心环节。以救济物资效用、受灾区域满意度以及临时物资点数目为决策函数,建立多目标动态选址模型,提出了一种改进的非支配遗传排序算法（NSGA-II-TS）,该算法在精英策略上引入禁忌搜索的思想,从而实现了局部和全局搜索能力同时达到较优的结果,同时保留其解集的多样性和均匀性。数值算例结果表明该算法在物资效用、临时物资点个数、受灾区域满意度上比传统算法NSGA-II、MOEA/D更为合理。NSGA-II-TS算法在突发性灾害危机的应急管理以及其他保障体系建设问题中具有较高的应用价值。     

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。     

救灾物资高维多目标自适应分配问题建模与求解

针对救灾物资分配中效率和公平性的均衡问题,提出一种基于二维整数编码的高维多目标自适应分配算法。首先构建了一个综合考虑应急响应总时间、灾民恐慌度、救灾物资未满足度、物资分配公平性、灾民损失、应急响应总成本的高维多目标优化模型,然后采用二维整数编码和自适应个体修正（AIR）解决潜在的应急资源冲突,最后引入移位密度估计和第二代强度帕累托进化算法（SPEA2）设计了一个救灾物资高维多目标分配算法。在仿真实验中,与带有编码修正机制的非支配排序差异演化算法（ERNS-DE）和基于贪心搜索的多目标遗传算法（GSMOGA）相比,所提算法在两种应急环境中的覆盖值分别提高了34.87%、100%和23.59%、100%,同时所提算法的超体积值也远远高于两种对比算法。实验结果表明,所提模型和算法可以让决策者根据实际应急需求选择应急方案,具有更好的灵活性和求解效率。     

基于两阶段优化的并发流任务计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算中最关键的技术之一而备受研究人员的关注,然而现有研究较少同时考虑拓扑结构、优化目标多样性及计算资源竞争的特性。针对移动边缘计算场景下的并发型数据流任务计算卸载及资源竞争问题,设计一种基于并发型数据流任务的多目标计算卸载混合整数模型,并给出一种基于多目标优化和多属性决策的两阶段优化框架对该模型进行求解。在多目标优化阶段,提出改进动态多种群并行NSGA-II（DMP-NSGA-II）算法,包括多种群多交叉策略、动态调整种群规模与二次局部搜索的改进策略,以解决局部收敛和全局搜索难以平衡的问题,同时设计一种基于混合式求解框架的DMP-NSGA-II算法求解多目标混合整数模型。在多属性决策阶段,提出一种基于模糊C均值聚类和灰关联投影法的后验选解方法,以选出在不同偏好下具有代表性的最优卸载决策。在测试函数和模型实例上的实验结果表明,设计的两阶段优化框架能够有效地求解所提出的模型,在ZDT系列测试函数上DMP-NSGA-II算法的HV和SP指标表现全面优于NSGA-II、MOEA/D和MOEA/D-DE算法,在模型实例上DMP-NSGA-II算法的Meantime和Meanenergy指标相较于基于混合式求解框架的NSGA-II算法,分别提升了30.1%和8.9%。     

应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明：构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。     

Multi-objective colonial competitive algorithm for hybrid flowshop problem

This study analyses the multi-objective optimization in hybrid flowshop problem, in which two conflicting objectives, makespan and total weighted tardiness, are considered to be minimized simultaneously. The multi-objective version of Colonial Competitive Algorithm (CCA) for real world optimization problem is introduced and investigated. In contrast to multi-objective problems solved by CCA, presented in the literature, which used the combination of the objectives as single objective, the proposed algorithm is established on Pareto solutions concepts. Another novelty of this paper is estimating the power of each imperialist by a probabilistic criterion for this multi objective algorithm. Besides that, the variable neighborhood search is implemented as an assimilation strategy. Performance of the algorithm is finally compared with a famous algorithm for scheduling problem, NSGA-II, and the multi-objective form of CCA [28].