面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

公平与效率权衡的双目标应急物资分配模型

针对震后首批应急物资供不应求、需求量动态变化等特征,构建以最大化受灾点的最小需求满足率为公平目标,以最小化应急物资的最晚送达时间为效率目标的整数非线性规划模型,据此对多受灾点、多救援点的应急物资分配方案进行决策。根据模型特征,设计基于epsilon约束法的多目标算法,并对算法的收敛性进行分析。算例结果表明,通过模型和算法能够得到不同偏好下的应急物资分配方案,可以更好地权衡应急物资分配的公平与效率,揭示了最大最小公平的最终目的是实现比例公平。     

基于灾情信息更新的应急物资配送多目标随机规划模型

研究了多出救点、多受灾点、多物资、多车型的应急车辆选址、路径选择和物资配送问题. 考虑到灾害预测准确性和物流成本效率之间的悖反关系, 从多目标规划和随机规划的角度, 建立了应急物资配送的多目标随机规划模型. 建模中同时考虑需求和配送路径连通性的随机性, 以及出救点对受灾点的最大覆盖范围限制. 将统计决策与运筹规划相结合, 设计一个加权贝叶斯风险将多目标规划问题转化为单目标规划问题, 以及设计一个决定最优停止观测时刻的决策规则使原问题转化为最优停止问题. 通过Xpress软件编程求解. 最后, 算例分析表明了模型和软件的求解速率与精度, 并分别证明了两阶段随机规划和灾情信息更新的优势.     

模糊环境下多出救点应急救援车辆路径与物资运输优化研究

为研究灾害发生后应急救援车辆的运输路径和救援物资的运输问题,考虑受灾点对救援物资的需求量为模糊变量,将多出救点到多个受灾点的应急救援运输优化问题视为两阶段决策问题.第1阶段建立救援车辆的路径优化模型,实现运输时间最短;在满足第1阶段最优的情况下,第2阶段建立模糊线性规划模型,在运输成本最小前提下,确定出救点与受灾点之间的救援物资调运以及受灾点与受灾点之间救援物资的转运量.最后,利用具体算例来验证该模型的有效性.     

非线性连续消耗应急物资调度问题研究

构建了多应急点、多出救点和多阶段的应急物资调度模型,以最小化调度总费用和最大化应急点满意度为优化目标.以物资缺失损失系数和应急点满意度系数引入需求紧迫度到模型中,在优先供给需求紧迫度较高的应急点的同时,确保其他应急点的物资缺失损失是可接受的.设计一种结合改进粒子群算法和非梯度侧步爬山搜索机制的混合多目标粒子群算法(IMPSO HCS).实现多目标优化问题求解.通过仿真对比实验验证了上述模型的合理性与算法的有效性.仿真结果表明,该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时,获得了较高的满意度与较低的应急物资调度费用.     

基于受灾人员损失的多受灾点、多商品应急物资分配模型

分析了现有应急物资分配模型的不足,考虑了灾害严重程度、物资属性、受灾点属性等各种因素,构造了受灾人员的损失函数,构建了以受灾人员损失最小为目标的多受灾点、多商品应急物资分配模型,给出了模型的最优条件和求解方法,对模型在不同情况下的算例结果进行了对比分析。     

考虑“安全-时间”的自然灾害多地点应急救援路线优化

研究有多个地点受灾等待接受救援的应急救援路线规划问题。针对可同时派出多组救援人员,且有固定救援出救点和救灾补给点的情况,建立了综合考虑安全风险和时间花费的救援路线优化模型。基于进化多目标优化思想,设计了求解模型的遗传算法。提出的交叉和变异算子确保算法迭代过程中得到的路径始终是可行的,回路清除算法清除所有非有益回路,精英保留策略在各代Pareto最优解中优中选优。实验证明该算法有较好的运行结果和效率。综上,本文提出了路网具有安全风险和时间花费两个属性的多受灾地点多救援队伍应急救援路线优化问题,并设计了相应的求解算法。     

模糊环境下应急系统多目标调度问题求解

为研究突发事件发生后的应急资源调度问题,考虑应急救援系统中应急时间呈不确定性的特征,采用模糊数来描述出救点到受灾点的出救所需时间,以最小化最大应急时间和出救点最少作为优化目标,构建模糊环境下具有多种资源和多个出救点的应急资源调度模型。基于该问题的指数复杂度,提出了基于Pareto的模拟退火算法(Pareto Simulated Annealing,PSA)对该多目标问题模型进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的合理性以及所提算法的有效性。     

应急血液多阶段调剂优化

血液是一类特殊的应急物资,在灾害救援中发挥着至关重要的作用. 为提高应急血液保障效率,通过分析血液特性与应急血液保障的阶段性特点,并考虑运输方式对血液质量的影响,建立了一种多阶段优化模型解决多灾点、多品种应急血液调剂问题,设计了一种基于关键受灾点优先的向量编码遗传算法进行求解,并对算法的时间复杂性进行了分析. 最后,以汶川大地震应急血液保障为背景构建算例进行验证,结果表明该遗传算法的计算效率较高,所提的多阶段决策方法在血液新鲜度、血液积压量等方面具有明显优势.     

模糊环境下应急物资预置的优化方法

本文基于模糊可能性理论,研究了2-型模糊应急物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用2-型模糊变量来刻画,建立了2-型模糊环境下的期望值应急物资预置模型.根据风险值简约方法,推导了2-型三角模糊变量的上下风险值简约模糊变量的期望值公式.当模型中的2-型模糊变量相互独立且服从三角分布时,应用所得期望值公式转化原模型为等价的确定模型.等价模型是一个混合整数参数规划,因此可采用Lingo软件求解.最后,通过数值例子演示所提建模思想.实验结果证明了所建模型的有效性.