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.     

应急物资运输的两阶段车辆调度模型

针对大规模突发事件爆发后,应急物资运输车辆不足,需要多次、分阶段将应急物资运送到需求点的情况,本文将传统车辆调度模型中车辆在完成阶段运输任务后返回原始出发点的假设条件予以放松,以应急物资运输的全局完成时间最早为目标,建立了基于车辆紧缺假设的两阶段车辆调度模型,并根据问题的特点设计了相应的启发式算法并给出了算例,在可接受的时间内得到了较为满意的优化结果,有效提升了应急物资运输车辆的使用效率。     

应急物流系统中的随机定位-路径问题

为了提高突发公共事件应急物流系统的运作效率,考虑应急物资需求和救援车辆旅行时间的随机性,以及应急物资需求的紧迫性,基于机会约束规划方法建立了一个应急物流系统中带时间窗的随机定位-路径问题优化模型,设计了一种结合禁忌搜索和蒙特卡罗方法的混合遗传算法,并通过算例分析验证上述模型和算法的有效性。     

考虑供应商聚类的应急医疗物资协同配送仿真

针对突发公共卫生事件应急处置中存在的地方政府医疗物资储备不足、配送效率低下等问题,设计了一种考虑供应商聚类的两阶段应急医疗物资公私协同选址分配模型。在备灾时利用模糊聚类算法实现供应商聚类,并与政府建立合作机制以实现应急医疗物资联合储备;在救援初期依托政府和各类供应商的物资储备及运输能力,构建以最小化物流总成本与需求未满足率加权和为目标的选址分配仿真模型。设计改进的非支配排序遗传算法对此两阶段模型进行求解。以新冠肺炎疫情中武汉市医疗物资调度设计仿真算例,并对比有无供应商聚类对模型的影响。仿真结果表明：该模型在协调政府和供应商的应急医疗物资储备、运输以及调度决策方面具有优势。     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

应急物资配送动态调度的粒子群算法

应急条件下的物资配送与调度面临着需求信息不准确、需求紧急程度差异和运输路网动态变化的复杂环境,借助模糊数学中的三角模糊数描述应急物资需求量,利用连续速度时间依赖函数模拟真实的动态路网交通状况,并考虑不同需求点的需求紧急程度差异,建立了针对性的应急物资配送动态调度的多目标数学模型;通过设计粒子群优化算法,采用“离散-连续向量混合编码”方案和加权整合的适应值函数导向机制,结合连续更新的位置和速度操作策略,建立了针对这类含有离散和连续变量组合的优化模型的快速高效求解算法;最后,结合两个实际的算例进行了数值实验与分析,通过与用Matlab求得的解析解的比较,证明算法收敛速度快、鲁棒性强,从而为应急条件下的物资配送动态调度提供了有效和可靠的方法.     

多疫区多周期应急物资协同优化调度

针对突发公共卫生事件应急管理体系中应急物资需求的不确定性和连续性以及应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程这一实际, 提出了多疫区多周期应急物资协同优化调度方案.首先在分析传染病扩散规律的基础上, 结合传染病潜伏期的不确定性所引起的应急救援的时滞性, 采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送模式, 构建了一类应急物流网络优化多目标随机规划模型; 其次采用遗传算法给出了该优化模型的求解算法; 最后通过仿真算例验证了模型及算法的有效性和可行性.     

考虑公众心理风险感知的应急物资优化调度

将行为科学理论融入了突发事件发生后的应急物资优化调度问题研究中, 提出应急物资调度决策应注意考虑公众的心理因素. 用前景理论刻画了公众对应急物资获得时间的风险感知程度, 定义并选取公众心理预期时间作为时间参考点, 得出了风险感知曲线和函数模型. 构建了以最小化公众心理风险感知程度和物资未满足度为目标的混合整数规划模型, 设计了相应的多层搜索求解算法. 最后的数值实验证实了模型和算法的有效性.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

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。     

考虑紧迫度的应急物资调度及粒子群算法求解

重大公共卫生事件爆发初期,医疗物资消耗迅速,供给严重不足,为了合理高效地分配医疗物资,开展应急医疗物资配送问题研究。引入熵权法确定需求点的需求紧迫度,优先配送紧迫度高的需求点,在此基础上尽可能地使配送路径最短,实现构建基于物资需求点紧迫度不同前提下的需求可拆分的多目标应急医疗物资调度模型;并使用动态惯性权重和增加粒子扰动项等策略对粒子群算法进行改进用于求解模型。结果表明：该方法可高效解决资源紧缺情况下应急物资调配及车辆路径方案生成问题。     

不确定需求下基于匹配度的应急物资分配区间鲁棒优化

考虑需求不确定性的应急物资分配是重大突发事件救援领域关注的热点问题。针对需求不确定下的应急物资分配问题，综合考虑需求量和需求时间的匹配度，构建以综合匹配度均值最大为目标的区间鲁棒优化模型，设计基于随机采样的改进自适应遗传算法，以某突发事件中的应急物资需求为对象开展算例研究，计算相应的物资分配方案及需求匹配度，分析模型和算法的性能，探究模型中部分参数的影响。结果表明：改进的自适应遗传算法在大规模物资分配问题求解方面的优势更加突出；鲁棒优化在提高应急物资分配中需求匹配度方面具有一定的优化效果，但鲁棒性降低并不一定意味着平均匹配度的明显增长；需求量匹配度权重对匹配度具有更加显著的影响，但需求量不确定程度的增加并不一定导致匹配度的下降。权衡保守值与匹配度之间的关系，设置合理的需求量匹配度权重，调节与控制需求量的不确定程度等，能够有效改善不确定条件下应急物资的分配效率与需求匹配度。     

基于系统动力学的应急物资调运速度影响因素研究

应急物资调运是应对非常规突发事件的重要环节,本文基于系统动力学,从政府应急管理的视角出发,研究影响应急物资调运速度的主要因素.本文将应急物资按需求分为两类——累积性需求物资和非累积性需求物资,并在此基础上构建了应急物资调运的一般系统动力学模型,并以2005年吉林石化双苯厂爆炸导致的松花江水污染事件为例,以当时最紧缺物资——活性炭的调运进行仿真验证.研究发现:在应急物资的补给过程中,政府对突发事件信息的反应时滞和政府应急物资调度能力起到了决定性作用.研究结果对于政府提高应急物资调运速度进而更好地应对非常规突发事件具有重要参考价值.     

一类物流输送网络路由的优化调度研究

针对一类物资配送系统的瓶径效应问题，提出了一种多车多路径输送网络模型及其描述。根据配送系统的特点，采用智能蚂蚁算法优化输送系统网络的路由，给出了优化算法和实现过程。最后给出了实验验证。实验结果表明：该方法能较好的解决输送系统的路径优化和调度问题，提高了系统出入库效率。     

震后应急物流系统中的定位-路径问题

为尽可能降低地震灾害造成的损失和危害,应急物资必须在震后最短的时间内供应到各个救灾点。从系统整体优化的角度,研究震后应急物流系统中的定位-路径问题,同时综合考虑了震后应急物流系统的特性,以应急物资总运达时间与系统总成本最小为目标,构建了一个震后应急物流系统中的多目标定位-路径优化模型,并设计了一种混合启发式算法予以求解。通过算例验证了本文方法的可行性与有效性。     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

多受灾点救灾物资分配调度问题启发式算法

救灾物资的分配调度问题是灾害应急救援工作面临的一项重要任务。合理的物资分配调度方案可以极大程度地缓解灾情,保障人民群众的生命财产安全。本文提出一类具有多个受灾点、多种救灾物资的分配调度问题,以满足所有受灾点物资需求时间最短为优化目标。证明了该问题是强NP难解的,给出了问题的一个下界以衡量近似算法的性能。此外,提出了求解该问题的若干启发式算法,并通过仿真实验对启发式算法的性能进行了比较。     

基于应急物流体的应急救援物资调度模型

应急物流体理论(ELS3)是解决应急突发事件的宏观方法,以该理论基本原则为依据,从技术实施与应用角度研究应急救援物资的调度问题,以时间性,经济性和可靠性为优化目标,建立了多目标决策模型,并给出求解算法.为提高应急响应能力、缩短救援时间、减少损失提供一种实用的方法.     

未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的LRP研究

研究未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的定位-路径问题(LRP),综合考虑应急路网连通情况、时间窗限制、车辆随机行驶时间、应急物资满载直配与巡回配送等特性,以应急物资总配送时间最短为目标,构建一个灾后应急物资多方式配送的LRP优化模型,并根据模型特点设计一种混合启发式算法予以求解。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

震后初期Single-Hub应急物资筹集模型

在震灾应急决策中,为解决无限制需求期、筹集时间为模糊区间数、枢纽节点无容量限制时的单枢纽应急物资筹集网络的优化问题,通过构建多目标数学规划模型,并设计逐次枚举的启发式算法。根据应急物资满足程度和筹集时间最短要求,采用混合复合路径连接方式,以保证应急物资筹集网络的效率和效益。在算法设计上,将应急物资筹集的双目标规划模型转换为全直送模式和纯Hub模式的单目标线性规划求解,并将所有节点弧逐次迭代,寻找全局最优弧集;根据最优节线连接方式,确定混合轴辐式应急物资筹集网络结构,并对应急物资筹集方案选优;最后,案例验证表明,基于逐次枚举的启发式算法相比模拟退火算法(SA),在运算难度、迭代次数以及最优筹集时间上都有明显的优势,能够运用于震灾应急物资筹集决策中。