基于情景分析的应急资源布局决策

考虑灾害发生时需求、运输代价等不确定因素,建立基于情景的应急资源布局两阶段数学规划模型,解决针对自然灾害的应急资源布局问题。将应急资源分配过程作为辅助决策阶段,解决应急设施选址和应急资源配置问题,并利用最小最大值的鲁棒优化方法进行应急资源布局决策。在求解模型时,根据灾害发生的不确定性,利用有限个情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验结果表明基于最小最大准则的应急资源布局模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。     

应急管理中资源布局评估与调整的模型和算法

制定应急预案是应急管理的重要工作之一,由于地区对应急资源的需求随突发事件的级别不同而不同并且可能随时问发生变化,因此在应急预案制定过程中,评估已有资源布局对地区需求的保障程度显得十分重要.本文构造一个基于时间、资源供给和需求的损失函数,用于评估给定资源布局下可能出现的各个级别突发事件对地区造成的损失.对损失值较大的资源布局建立优化模型进行调整,优化模型考虑到了增加或者减少应急服务点的个数以及增加应急服务点的资源量,是集选址和资源配置于一体的模型,文章最后讨论了算法并给出一个算例.     

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。     

考虑区域异质性的应急物资选址-分配优化

重大灾害影响下的多个区域存在一定程度异质性,如灾区不同的受灾程度、救援区域不同的响应能力等。选择以"差异化反应时间"作为综合表征各救援区域异质性的关键指标,并用差异化物资需求来刻画各灾区异质性,研究将反应时间因素纳入应急总成本决策考量时的最优选址和物资分配优化问题。构造了一个包含多个指标因素的综合评价体系,用来区分各备选救援中心处面对灾害应急反应时间的快慢,结合各灾区不同受灾程度,构建一个考虑区域异质性的应急物资选址-分配模型。设计并应用遗传算法对所构模型在2008年汶川地震案例背景下实施仿真求解,将求解结果与不考虑区域异质的选址-分配方案作对比分析,并对关键参数进行敏感性分析。     

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。     

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.     

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.     

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.     

应对自然灾害的应急资源布局模型与算法

以地震为背景,考虑灾害发生时需求不确定的条件,建立基于情景分析的随机整数规划模型,解决针对自然灾害的应急资源布局问题.将灾害发生后的情景划分成两个阶段的随机事件,前一个随机事件表示灾害刚发生后震源位置、震级大小的信息;后一个表示当震源和震级的信息确定后,各个灾区的需求量.利用有限个情景表示不确定性数据.通过松弛非预期约束,将松弛问题按照情景分解,并利用分支定界算法求解Lagrange松弛问题.数值试验表明,建立的模型是实际可行的,而且算法也是有效的.     

复杂灾害情景下应急资源配置的随机规划模型

提出基于区域灾害系统理论来构建复杂灾害情景, 用于描述突发事件的复杂性和高度不确定性. 基于复杂灾害情景建立了一个两阶段随机规划模型, 进行应急设施的定位决策、应急物资的库存决策和不同灾害情景下应急物资分配预案的制定. 使用新的编码方式, 将第一阶段的选址-库存模型转化为一个无约束非线性优化模型, 使用自适应免疫克隆选择文化算法进行求解. 对于第二阶段的应急物资分配模型, 则提出了"势能抵消算法". 最后基于四川地震带的相关数据给出了算例, 验证了模型及算法的有效性与可行性.     

一种基于TENA的应急指挥模拟演练平台架构设计

通过分析应急指挥模拟演练平台现状及发展需求,并结合大多数应急指挥案例场景的共性特点,设计提出了一种基于试验与训练使能体系结构(Test and Training Enabling Architecture,TENA)的应急指挥模拟演练平台架构,可多粒度、组件化地扩充灾害事故、承灾主体、上下级联动指挥组织机构、救援力量、...     

有源配电网两阶段动态应急抗灾运行策略

由于台风等动态灾害具有持续性和渐变性的特点,增加了故障恢复过程的复杂性。为使有源配电网快速恢复供电,建立包含资源分配预案、孤岛划分方案和抢修与复电协同方案的两阶段动态应急抗灾运行策略和相应的整体优化模型。第一阶段根据路程时间和预计受灾地区与抢修资源的属性匹配情况制定灾前资源分配预案;第二阶段根据已受灾地区的灾情信息制定孤岛划分方案和抢修与复电协同方案,并根据灾情的动态变化做相应的方案调整。通过IEEE33节点系统进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

公平缓解灾民创伤下的应急物资动态调配研究

及时有效地调配物资对灾害应急救援至关重要.考虑两种典型的物资分配策略，构建一个多目标动态调配模型来实现灾后应急物资的有效分配和路径优化选择.其中，多目标不仅强调对救援效率的追求，也重视对救援有效性和缓解灾民心理创伤公平程度的考量.提出相对剥夺成本来刻画救援公平性，且构造包含初救和补救两阶段的需求函数以反映灾害变化、救援调配与需求之间的相互影响.应用设计的遗传算法在2008年汶川地震案例背景下对所构模型进行仿真求解，并通过实施对比分析和关键参数敏感性分析得出一些管理启示.     

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.     

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.     

美国减轻农业旱灾的系统控制及其对我国的启事

美国面对农业资源环境退化和干旱日益严重的状况,在大量研究和实践的基础上,探索出了一条减轻旱灾及其影响的有效途径,使减灾模式从以往对干旱危机和灾后救助为主转变为强调干旱减灾准备和风险管理,通过全面减轻水资源需求压力,降低农业旱灾系统的脆弱性,实现了减灾目标。对其成功方面进行了总结论述,为我国旱灾减灾思路调整提供借鉴。参13。