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.     

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。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于Fourier-GM(1,1)模型的灾害应急物资需求量预测北大核心CSCDCSSCI

针对灾害应急物资需求量时间序列的小样本和振荡性特征,提出了基于Fourier-GM(1,1)模型的应急物资需求量预测方法。该方法首先对给定的小样本振荡序列建立具有自适应背景值的GM(1,1)模型,然后应用Fourier级数描述模型残差中所包含的周期性振荡信息,进而构建Fourier-GM(1,1)模型。在此基础上,利用遗传算法在平均预测误差最小化准则下求解模型的最优参数。最后分别应用传统GM(1,1)模型和FourierGM(1,1)模型预测森林火灾扑火经费,结果表明:本文提出的新方法能够较好地描述时间序列中的周期性振荡特征,其预测精度显著地高于传统GM(1,1)模型。     

基于灰色相关向量机的故障预测模型

针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机（relevance vector machine, RVM）故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型（discrete grey model, DGM）,以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。     

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。     

基于模糊分类-灰色马尔可夫的陀螺仪漂移预测

针对标准灰色马尔可夫预测模型抗干扰能力差的局限性,提出了一种基于模糊理论和灰色马尔可夫模型的预测方法。将模糊理论引入预测模型中,从分类方法上对标准灰色马尔可夫模型进行改进,该算法可以有效提高灰色马尔可夫预测模型的预测精度。将这种方法用于某型导弹陀螺仪的漂移预测中,实验证明了这种方法的有效性和可行性。     

基于数据融合和改进MUGM(1,m,w)的导弹装备故障预测

针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi variables metabolism unequal interval weighted grey model, IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。     

离散灰色模型的拓展及其最优化求解

目的:探讨灰色预测模型中不同的迭代初始值点对模型的影响及其解决方法,探讨非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;方法:采用理论证明和图形分析相结合的方法,比较迭代初始值分别为始点、中间点和终点三种不同形式对离散灰色模型的影响,构建新的灰色预测模型和参数求解公式;结果:迭代初始值的不同确实对离散灰色模型的模拟和预测产生影响;构建了优化离散灰色模型和无约束参数求解公式,建立了非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;结论:新建立的优化灰色模型解决了迭代初始值点的不同对模型的影响问题,可以取代GM(1,1)模型和离散灰色模型进行模拟和预测,离散灰色模型得到了拓展,应用于非齐次指数增长序列的情形.     

疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究

新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。     

基于组合预测的间断性需求器材预测

为了提高间断性需求装备器材的预测精度,提出一种组合预测模型。该模型从解释变量序列和自相关序列两个方面进行组合预测,对解释变量序列采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,整合两个预测结果得到最终的提前期需求。实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度。     

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。     

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。     

分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型及其应用研究

灰色预测模型的模拟序列是齐次指数序列,而实际应用中大量存在着近似非齐次指数序列,为了解决这个问题,在已有研究的基础上,提出了一阶反向累加NHGM(1,1,k)模型和分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型.分析了两种模型的扰动界,并对一阶反向累加NHGM(1,1,k)模型和分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型的计算公式进行了推导,给出了两类模型适用于小样本建模的原因.由于充分利用了系统的新信息,分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型的预测精度更高,实例分析发现其解的稳定性更好.最后,将分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型运用在具有多个研制阶段的某型号武器装备可靠度的预测上,取得了较高的预测精度.     

基于能力期权契约的双源应急物资采购模型

针对应急物资的采购和生产能力储备问题, 本文设计了一个基于能力期权契约的双源应急物资采购模型. 在存在一个能力有限的现货市场的前提下, 政府作为唯一的采购方, 期初向一个合约供应商采购实物储备量, 并向供应商购买一定量的生产能力期权, 一旦在期权执行期内有应急物资需求发生, 可立即将储备的生产能力转化为实物产量. 通过推导和算例模拟证明, 这样的采购机制可以在有效减少政府实物储备量的同时, 大大降低了缺货风险, 同时也合理补偿了灾后供应商因被安排突击生产而增加的成本, 有效实现了应急物资供应链的采购协调, 政府和供应商企业双方达到了双赢的效果.     

基于灰色马尔可夫SCGM(1 ,1) C 模型的空难人数预测

空难事故预测是航空安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测和马尔可夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔可夫SCGM(1,1)C模型.用单因子系统云灰色SCGM(1,1)C模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔可夫预测.对1979~2003年全球空难人数进行了预测分析,结果表明该模型既能揭示了空难人数变化的总体趋势,又能克服了随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性.     

基于数量柔性契约与Markov链的应急物资采购模型

突发灾害是以一定概率发生的随机事件,其状态总是不断发生转移,使政府已采购的应急物资在状态好转时易造成浪费,在状态持续恶化时难以满足突发需求,因此考虑突发灾害状态转移的应急物资采购策略对提升政府应急物资保障能力至关重要.本文将突发灾害状态转移过程视为一个有限次的齐次Markov链,构建了基于数量柔性契约的应急物资采购模型,分析了政企达成合作的条件与双方最优决策策略.采用数值计算与敏感性分析验证该模型的有效性,讨论了若干外生变量对政企最优决策策略与双方成本收益的影响,提出了重要的管理启示.结果表明,突发灾害状态转移情形下的应急物资采购模型既能提高政府应急物资保障能力,又可以保障企业合理收益与控制政府成本.     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型.运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法...     

考虑原材料保障的灾后应急物资动员生产问题研究

灾害发生后,若应急储备无法满足灾区的需求,应急生产将成为保障应急物资需求的重要手段.本文关注政府实施的动员政策和应急物资原材料供给变化对应急物资生产能力的影响,以最小化应急物资到达灾区的时间、生产和运输成本为目标,构建了涵盖多类供应商、多制造商以及单个灾区的灾后应急物资生产和运输多目标规划模型.采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,得到了多目标Pareto最优解集,为决策者提供了多样化的应急物资动员生产辅助决策方案.通过仿真案例分析表明,政府需要配套实施制造商和供应商动员方案,才能最大化地发挥出制造商的生产能力优势.