灾后初期考虑需求及时间不确定的应急物资配送中心选址-分配优化

面向灾后初期受灾点对应急物资需求的不确定性，考虑因通道中断造成的运输时间不确定性，以应急物资配送总成本最小和受灾点综合满意度最大为目标，构建应急物资供不应求状态下应急物资配送中心选址-分配多目标优化模型，其中，综合满意度由时间满意度和需求满意度共同刻画；设计量子粒子群优化算法对模型求解，采用遗传算法与之对比，并对相关参数进行敏感性分析。算例分析结果表明，该模型和算法是有效的，可以提供较优的选址-分配方案。     

考虑受灾区紧迫度的应急物资航空投放力量调度策略

航空应急救援因为救援时间短,受地理因素影响小的特点,在应对突发事件的过程中发挥了重要作用。为了更有效解决应急物资航空投放力量的调度问题,以大规模自然灾害为背景,设置单出救点、多受灾点的数学模型,使用网络层次分析法(analytic network process, ANP)-综合指数法来评价不同受灾区紧迫度的情况,从而衡量不同受灾点的差异性,并根据灾区紧迫度设置救援时间窗限制。如果救援物资不能在规定时间送达,则会给受灾区域造成损失,因此引入惩罚函数;在考虑灾区紧迫度情况下,对应急物资航空投放力量进行调度,以救援的总时间最短、救援的总成本最小为调度优化目标,构建数学模型,并通过遗传爬山算法对模型进行求解,讨论灾区紧迫度对航空应急物资投放力量调度的影响,以2008年汶川地震为对象进行了实证研究。     

地震救灾初期应急物资智能调度问题的研究

为了探究大规模灾害救援初期物资不足、运输能力有限情况下的应急物资调度问题,引入需求迫切度和满意度的概念,构建了多储备点、多受灾点的多种物资的调度模型,以最大化受灾点平均满意度和最小化运输路径长度为目标,并采用双蚁群算法对模型求解。案例仿真实验表明,该模型在保障受灾点的基本物资需求,且优先供给需求迫切度高的受灾点的前提下,得到了有效的物资调度方案,为决策者制定救灾策略提供了参考。     

基于需求紧迫度的约束性应急物资车辆路径模型

为了实现科学、高效的灾后应急响应,针对传统路径规划中单目标、单车场、单次配送、无差别化供给、闭合式调度等多方面限制,开展基于需求紧迫度的约束性应急物资车辆路径研究。运用层次分析法对需求紧迫度进行赋权分级,以应急救援过程的响应时间、配送延误惩罚与需求未满意率最小化为目标,构建约束性应急物资车辆路径模型,并设计两阶段遗传算法。通过算例检验算法与模型的有效性和适用性。结果表明：该模型可有效解决资源紧缺、受灾程度异化情况下的物资配送问题,形成适用于突发自然灾害事件的动态应急物资车辆路径规划方案,实现突发路况处理与资源效能最大化,并为应急物资的车辆路径规划提供理论依据与决策参考。     

考虑道路受损的震后应急物资运输路径优化

为了在地震发生时提高应急物资配送效率, 降低人员伤亡与经济损失,将道路受损作为影响应急物资配送的重要因素。以多应急物资种类、多配送中心为背景,考虑应急物资配送时间窗约束,建立总时间和总成本最小的双目标模型。结合模型的特点,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,算例结果表明,该算法具有较快的收敛速度和求解结果。进一步对比考虑道路受损和不考虑道路受损的情况,结果表明：考虑道路受损在配送总时间、总费用和产生惩罚成本的时间都有所降低,进一步验证了模型的优越性。可见该模型和算法可以有效地解决考虑道路受损的应急物资配送路径优化问题,提高应急物流效率,减少地震带来的损失。     

公共卫生背景下的城市应急物流配送模式研究

随着2020年新冠疫情的爆发,医疗物资配送的高成本问题愈加凸显.文章针对应急物流中配送路径选择问题,提出了考虑时间紧迫度的应急物流配送模型,致力于解决应急物流配送成本过高的问题.时间紧迫度的影响指标包括辖区面积、医护人员数量和药品缺口率;文章运用层次分析法对各个指标加权计算时间紧迫度,并对时间紧迫度进行聚类,根据聚类结果调整时间窗.将时间紧迫度与车辆运输模型结合,运用改进遗传算法对模型进行求解.计算结果表明,考虑时间紧迫度的情况下,使运输总成本降低了31.57％.通过对比研究,分析了考虑时间紧迫度对于运输成本的优化,验证了模型的可行性.该模型的构建,使应急物流配送模式的选择更加科学合理,促进了应急物流系统的发展,加快了应急物流体系完善的进程.     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

突发性公共卫生事件下横纵结合应急物资配送模式

考虑到突发性公共卫生事件下的应急物资的时效性以及应急救援工作需要在多受灾点同时展开这一实际,提出了将疫区与疫区之间横向配送和物资分配中心与疫区之间的纵向配送相结合的应急物资配送模式。首先,在满足配送时间的前提下以总成本最小为目标,构建了横纵结合的物流配送路径优化模型;其次运用聚类分析和引入了逆转操作的遗传算法进行求解;最后通过算例仿真将提出的配送模式与常规配送模式进行比较。算例结果表明,提出的横纵结合应急物流配送模型使总成本降低了10.72%,惩罚成本减少了52.98%,验证了模型及算法的有效性和可行性,可为未来的应急物资配送问题提供参考。     

不确定应急物流LRP双目标优化模型

为了优化应急物资配送系统,提高配送的时效性和经济性,以总时间最短和总成本最小为目标,建立了不确定双目标机会约束优化模型,在这个模型中综合考虑了需求点的限制期要求以及需求点物资需求量的不确定性、两节点运输时间的不确定性、若干车辆容量的有限性和若干候选救援中心容量的有限性,并且假设救援车辆完成自身的任务后停靠在就近已经启用的救援中心;运用遗传算法求解该模型,并且利用惩罚函数的思想以及加权法对目标进行了处理,最后给出数值例子验证该模型和算法的有效性.     

不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型

针对在突发事件发生的紧急救援期,应急物流系统的运载能力有限性及多种应急物资的需求不确定性,采用相对鲁棒优化方法建立了基于总时间和总成本最优的多目标数学模型.结果表明:模型合理地解决了应急物资在需求不确定条件下选址-路径的安排问题,通过算例将绝对鲁棒优化与相对鲁棒优化的对应问题以及单目标与多目标模型的最优解进行对比,验证了多目标鲁棒优化模型能够体现应急物资在需求不确定条件下选址-路径方案的最优性与鲁棒性的均衡,从而在突发事件发生时能有效保证应急物流决策的鲁棒性.     

基于不完全扑灭的应急物资最优分配决策模型

在分析现有城市应急物资分配模型的基础上,构建了一个多出救点、多受灾点、多种应急物资分配的决策模型。该模型以受灾点的系统损失最小为目标,充分考虑灾害严重程度、应急物资的重要性、受灾点对应急物资的需求紧迫程度等因素,在不完全扑灭情况下确保受灾点物资分配的公平性。最后从理论上分析最优性条件,通过算例验证了模型的有效性。     

基于双层模型的水利工程应急物资调度优化

为了提升水利工程事故应急物资调配的效率,构建综合考虑应急配送中心的应急物流能力和以总时间满意度最大为目标的应急物资调度双层模型,对应急物资调度过程进行优化。首先,根据改进的应急物流能力指标体系,对应急配送中心的应急物流能力做出评价并确定上层物资分配的权重;然后将降半哥西分布引入时间满意度函数可以综合考虑各事故点的受灾程度不同,提升物资分配的时效性与公平性。最后,根据实际水利工程事故设计算例,通过双层模型与传统模型的结果对比分析,验证该模型的有效性。结果表明：双层模型能够综合考虑实际的应急配送中心应急物流能力和各个受灾点不同的物资需求时间敏感度,得出总时间满意度最大且更为符合实际情况的应急物资调度方案。     

基于粒子群算法的带有运输衔接的应急物资运输路径优化问题

针对应急物流时间紧迫性及物资需求的特殊性,建立以灾区需求满意度最大和运输成本最小的应急物资运输路径优化调度模型。采用直升机运输与汽车运输分层处理的方式,设计粒子群优化算法进行物资运输和分配决策。数值算例验证了模型及粒子群算法的有效性与稳定性。     

多级多受灾点连续消耗应急物资调度优化策略

灾后应急救助十分关键,特别是多地同时受灾情况下.为此,考虑将灾民安置与物资运输一体化规划,建立连续消耗多级应急物资调配数学模型.在此基础上,以应急系统施救成本和施救不及时损失为目标函数构建优化模型,并应用遗传算法(GA)和序列线性规划(SLP)算法相结合策略对物资调配进行优化.构造四级救灾物资调配算例模拟救灾过程.数值结果表明,使用GA全局寻优结合SLP局部寻优策略相较单一优化算法能有效找到更优解.所提出的优化策略可为灾后多级多受灾点连续消耗应急物资调度提供可行方案.     

基于道路分级的应急转运中心选址及运输优化问题

应急转运中心选址和运输优化问题的研究为自然灾害发生后的响应阶段提供参考。本文在研究转运中心选址与运输优化问题时,将救援过程划分为多个阶段,考虑道路恢复的影响,以最小化运输成本和最大化受灾点平均满意度为目标,以满足转运中心物资处理能力、受灾点最低需求等为约束,建立多目标混合整数规划模型,确定转运中心建设位置及应急物资分配关系。设计两类实验研究模型中两个目标的关系以及四个参数对实验结果的影响,并对结果进行讨论。最后通过以雅安地震为背景的算例,验证了模型的实用性。     

震后多时段应急物资联合配送路径优化研究

为了解决地震灾害发生后由于应急物资转运不及时所带来的人员伤亡及财产损失等问题，提出一种考虑时段划分的混合算法。首先，依据震中方位等确定受灾点及其物资需求；其次，按照灾区内的道路损毁约束条件等确定受灾点需求的配送方式；再次，根据道路损毁及恢复情况将震后“黄金72小时”划分为多个时段、多种配送方式联合的配送方案；最后，选取“四川泸定9·5地震”为背景进行算例仿真。结果表明，相较于传统遗传算法，混合算法的总配送成本降低了9.53%，配送总时间减少了7.03%；在考虑多时段情景下整体方案配送总时间比不考虑时段情景时减少6.33%，在配送总成本上降低18.9%。震后划分时段进行联合配送的方式能够有效解决受灾区域内的应急需求问题，提高应急物资配送效率。     

应急物流中无人机配送线路优化

在自然灾害发生时,第一时间内将生命救援物资配送到各救灾点尤为重要。为优化自然灾害条件下的应急物资配送过程,由卡车-无人机共同配送,将该场景下的应急物资配送问题构造为带有无人机的多旅行商问题。在考虑卡车可达性的情况下,以总配送时间最短为目标建立了混合整数规划模型,并改进FSTSP(Flying Sidekick Traveling Salesman Problem)算法求解此模型。仿真结果表明:通过组合K-means聚类算法和改进的FSTSP算法,可以有效解决考虑卡车可达性的多卡车多无人机的应急物资配送问题,且与传统的卡车配送相比,卡车-无人机配送具有潜在的优势。     

应急车辆分配与应急物资配送的集成决策

针对应急物资配送中各受灾点应急车辆分配的公平性与应急物资配送的及时性难以平衡的问题,以各受灾点车辆分配的相对剥夺感(公平性)与配送时间(及时性)为目标函数,构建基于车辆分配公平性与应急物资配送及时性的多目标协调优化模型。为求解该模型,设计一种基于启发式算法、局部搜索算法和遗传算法的混合智能算法。研究结果表明:当配送中心车辆数不足时,公平性和及时性之间存在关联;该混合智能算法能快速、有效地找到满意解;目标权重对算法的稳定性和快速性有一定影响;该模型和算法在大规模地震实例中能有效实现公平性与及时性的协调优化。     

硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

应急物资调运时间为区间数的路径优化研究

现有文献中研究的或者是应急物资从单个应急服务点运送到单个应急需求点的不确定型路径优化问题或者是应急物资从单个应急服务点到多个应急需求点的确定型路径优化问题。本文研究了应急车辆将应急物资从单个应急服务点运送到多个应急需求点并且经过各路段所花费的时间均为不确定的区间数的封闭式路径优化问题,给出了区间数的运算方法和模型算法,并用算例进行了验算。