区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法

应急物资储备库选址问题是区域应急物资储备体系建设中的重要决策之一.构建了约束条件中含有梯形模糊数的区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标规划模型,给出了一种基于极小算子的模型优化算法,最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于时间满意的应急物资储备库双容量限制选址模型

为了更好地应对生物恐怖袭击,应做好应急物资的储备,应急物资储备库选址问题就成为优化应急物资储备的关键.首先分析了基于时间满意的完全覆盖选址模型后,然后结合应急物资储备库的特点,对基于时间满意的完全选址模型进行了改进,考虑了最小容量限制和最大容量限制,建立了基于时间满意的应急物资储备库双容量限制选址模型.最后,结合实例进行了计算仿真,分析了实验结果.     

应急物资储备库选址及调运模型研究综述

在应急救援任务中,应急物资储备库选址及调运过程是减少灾前和灾后损失的重要阶段,为系统了解应急物资储备库选址及调运模型研究现状,结合大量国内外参考文献,本文从应急物资选址、调运以及选址和调运联合模型三部分进行分析总结。在应急物资选址影响因素分析的基础上,围绕模型具体算法、灾情阶段、优化指标、是否关注受灾人员以及信息状态等多个维度分析了应急物资储备点选址模型中所存在的问题;将应急物资调运模型分为分阶段调运、多目标规划调运和不确定信息调运三类,并对三类模型进行了综述总结;并系统总结了应急物资选址及调运模型一体化研究。结果表明,应急物资选址及调运模型在动态性、多元化、智能化、人性化等方面的进一步研究对现实救援更具有重要作用。基于此,本文对应急物资储备库选址和调运模型的未来发展方向和研究要点进行了展望,对应急物资储备及调运体系的现代化建设具有现实指导意义。     

水上应急物资储备库选址-分配优化模型

将应急物资储备库选址和应急需求分配问题集成考虑,基于集合覆盖理论和引力模型,建立水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并针对模型设计遗传算法.算例分析结果显示,最终选址-分配方案能够实现对水域的全面覆盖和重点加强;程序运行50次,其中43次结果相同,说明计算结果具有稳定性,表明选址-分配模型和算法是有效的.     

基于多目标粒子群算法的应急物流储备库选址

针对应急物流的特点,提出了应急物流储备库选址应考虑各行政区的风险权重、灾害处置难度、储备库恢复能力、地区影响程度及建设成本等因素.借助普通物流选址思想,构建了基于多目标粒子群算法的应急物流储备库选址模型.并以长株潭城市群应急物流系统构建为例,进行了应急物流储备库选址实例研究.     

考虑服务设施规模的应急物资储备库双目标选址模型研究

应急物资储备库选址关系到应急系统的服务成本和服务质量.考虑到应急服务设施所具有的经济规模效应,引入储备库规模作为控制变量,通过对最大储备量规模的控制,分析其对应急系统的服务成本和服务质量的影响,进而为应急物资储备库选址决策提供支持.建立了以服务质量最大和服务成本最低的双目标整数规划模型,采用了带精荚策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)进行求解.算例结果分析表明,应急物资倾向于集中储备以获得规模优势,降低应急服务成本,但同时也降低了应急服务质量.应急设施选址应适当限制设施规模,以平衡服务成本和服务质量.     

基于离散粒子群算法的应急物资选址与调度

【目的】为了提高应急管理水平,有效降低突发事件的不良影响,研究了应急物资储备库的合理布局与物资调度问题。【方法】针对应急物资储备库与物资调度问题的特点,建立了考虑物资供应约束以及转运平衡约束的多目标优化模型,目标函数为储备库建设成本、维护成本与物资运输成本之和最小,整体风险程度和整体灾害处置难度最小。【结果】设计了带惯性权重的离散二进制粒子群算法对模型进行了求解。【结论】仿真实例表明了模型以及算法的有效性与收敛性。
     

面向自然灾害的救援准备计划:随机规划模型与案例

在自然灾害频发区预置足够的救援设施和物资是灾后有效执行救援行动的基石.在有限救灾预算下,提出一个以最小化灾民伤亡期望人数为目标的两层随机规划模型.上层为灾前战略性决策,包括医院和临时安置点的能力扩展、储备库选址、物资储备量和各类车辆能力配置;下层为各灾难情景的应急作业性决策,包括伤员从灾难点到医院的转移、灾民从灾难点到安置点的运送、医疗物资从储备库到医院的补给和生活物资从储备库到安置点的配送.最后说明性案例验证救援准备计划随机模型的有效性.     

重大自然灾害下多灾害点应急物资智能调度优化

重大自然灾害频发对国家安定和人民生命安全带来威胁的同时也会造成严重的经济损失。如何在灾后将受灾点所需应急物资快速、精准运送到位受到了广泛关注。该文针对重大自然灾害事件救援特点，考虑在不确定性条件下，兼顾应急调度成本最低和调度时间最短两目标，构建面向多灾害点的应急物资智能调度模型。研究选取2021年中国河南特大暴雨灾害为典型案例，基于三角模糊数方法对不确定变量进行表示，从而将所构建的模型转变为确定性多目标应急物资智能调度模型，同时引入二维Euclid距离赋权进行模拟运算，对模型求解。进一步，利用LINGO软件计算得到各出救点至各受灾点分阶段应急物资调度方案。研究结果表明，利用该模型得到的模拟结果与现实要求接近，能够满足重大自然灾害下多灾害点应急物资调度需求，可为决策者制定有效救灾策略提供参考。     

危险源扩散环境下救援物资协同调度问题

面对生物恐怖威胁,为提高应急救援系统应对潜在危险源的能力,围绕危险源扩散环境下的潜在需求网络,研究确定需留后备救援物资的储备库,为每个疫区储备库计算需保留的救援物资量及疫区周围各储备库调配物资量.在此基础上,引入出救风险系数概念,研究建立了储备网络资源协同动态调度优化模型.通过数值仿真验证了模型的有效性,实现了储备网络中应急救援物资协同调度优化.合理调度应急救援物资,既可满足规定的应急服务水平,又可增强救援系统应急能力.     

基于“情景—应对”的地震灾区多层次物资需求建模分析

在地震灾害抢险中,应急物资能否准确高效的配送至需求点,决定整个突发事件应对工作的成败。本研究通过分析2008年“5·12汶川地震”和2013年芦山地震对应急物资的需求状况,提出了地震抢险期间应急物资需求的四个层次,并从三个维度对应急资源的需求情景进行了分类,结合突发事件的“情景-应对”模式,讨论了不同层次物资需求在不同情景下的物资保障策略。     

基于灾害中后期的应急物流中心选址问题研究

在灾害发生的不同阶段,应急物流管理活动的目标具有差异性,灾害发生前期,应急物流管理以时间性为主,弱经济性;而灾害发生中后期,应急物流管理需考虑经济性。应急物流中心选址是应急物流管理的关键环节之一,在回顾国内外学者对应急物流中心选址问题研究现状的基础上,总结了现有研究的不足之处。基于灾害中后期应急物流管理活动中时限性与经济性的双重目标,构建了应急物流中心的多目标选址模型,模型求解过程中,采用主要目标法将多目标函数转换成单目标函数,并利用Lingo软件求出选址优化结果。     

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。     

台风灾害应急物资需求预测模型

为了快速科学地了解台风灾害发生后灾区所需救灾物资的类型、数量及其在时序上和空间上的需求情况,通过对中国登陆台风历史资料的统计,分析成灾因子、孕灾环境、承灾体、区域应急能力等,提出了基于精细网格的台风灾损空间模型及应急物资需求定性预测模型。根据此模型能在灾害过程中快速预测灾区受灾情况,预测灾区救援物资的定性需求。将该模型运用于台风的实例中,验证了模型科学有效。     

基于二型模糊集理论的应急设施选址方法

为了研究应急管理中的应急设施选址问题,在传统选址方法基础上,提出了一种基于二型模糊集理论的应急设施选址方法,以区域人口密度量化应急资源需求程度,构建选址集最大覆盖模型.由于人口的流动性,采用二型模糊变量描述人口密度信息,二型模糊变量可提供不确定性建模额外的自由度.在置信度理论框架下,将原模糊模型转化为其等价确定性模型.针对模型中大规模复杂高维的空间地理数据,设计了一种基于网格空间表示法的矩阵编码策略与遗传算法耦合进行模型求解.研究表明:矩阵编码策略可以有效避免维数灾难,并且能够显著提升求解效率,所提方法可以提供合理的应急设施选址决策,以提升突发事件应急管理水平.     

基于犹豫模糊方法的煤矿应急物资仓库选址评价

煤矿应急救援物资仓库合理的选址能够减少物资运输时间,提高救援效率。但仓库选址受到多种因素的影响,是一个极其重要的多元决策问题。为此,本文提出一种新的应急救援物资仓库选址评价指标体系,基于OWA算子计算指标权重,并与犹豫模糊方法相结合,构建了应急救援物资仓库的选址评价模型,为仓库选址决策提供参考。经实例验证,基于犹豫模糊方法的评价模型可全面评估选址结果的优劣性,针对性地指出仓库选址存在的问题,为选址类问题提供一种新的解决方法。     

基于强化学习的应急物资动态模型配送算法优化

为了震后挽救更多人的生命,研究如何快速搭建应急救援物流系统,进行高效的应急物资配送,具有重大意义.通过已有的救灾体系数据库,再结合城市实时获取的卫星监测和微型传感器传输,所获取的道路状况和危险建筑等实时数据,进行全方位的强化学习模型优化训练,并且地震发生后的物资存储信息、救援点需求信息、物资装箱信息及配送路线规划,都由...     

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。     

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。