考虑需求紧迫度的区域应急物资配送优化——以上海市为例

为提高应急工作的救援效率、应急物资运送的时效性,提出在受灾点需求紧迫度影响下的应急物资配送路径优化模型。建立受灾点需求紧迫度评价体系,利用熵权TOPSIS法求出受灾点的需求紧迫度。将需求紧迫度引入路径优化模型,在尽可能满足受灾点需求紧迫度优先级的情况下,构建总成本最低与应急物资运输时间最短的双目标路径优化模型,设计改进遗传-模拟退火组合算法求解。以上海市为算例背景,运用MATLAB进行仿真,研究结果表明：考虑需求紧迫度模型的总成本比不考虑需求紧迫度模型的总成本减少了13.48%,缩短了应急物资运输时间,遗传-模拟退火组合算法可以在保证收敛速度较快的前提下,较好地实现搜索全局最优的目标。     

灾区物资运输最优路径规划及调度方案

灾区应急物资运输非一般的物流活动,具有弱经济性,讲究时间的紧迫性．本文针对汶川“5·12”地震,建立了最短路数学模型,运用Dijkstra算法求解供应点到各需求点的最短距离及路径,将实际问题简化,再以总的应急时间最短,建立物资调度的线性规划模型,由模型求解结果得到具体运输方案,并通过模拟仿真说明该模型的具体应用．     

救灾物资储备库应急调运优化组合研究

文章在充分分析应急运输特点、考虑我国的现有交通运输系统和应急救灾物资储备情况的基础上,以应急运输时间最短为目标,以运力约束为限制条件建立救灾物资储备库调运组合模型,模型求解方法可以通过编程在计算机上实现。对盈江地震后应急运输的实证研究结果表明,这种简便的方法对于解决多个物资供应点应急物资调运的组合优化问题有良好的适用性,可以为应急运输快速决策提供依据,选定最省时、便捷的方案,避免过量运输造成的救灾物资堆积现象。     

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。     

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。     

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。     

基于区间数可能度的地震应急物资分配优化方法

地震应急物资分配优化是地震应急救援决策工作的基础,研究物资不足条件下应急物资的最优分配方法具有非常重要的意义.本文分析了地震应急物资分配的不确定性,论述了用区间数形式描述地震应急物资分配决策信息的可行性;介绍了数值型数据的标准化方法,给出了区间数可能度的算法及性质;在分析区间数排序的可能度法的基础上,改进了区间数可能度矩阵;定义了基于区间数可能度的最优分配系数,推导出最优分配系数的计算公式;以灾区区域大小、受灾程度、人口密度及灾区群众需求为受灾区域地震应急物资分配方案的4个属性,构建了基于区间数可能度的地震应急物资分配优化模型,并给出了模型的求解过程.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

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。     

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。     

一类新的救援物资运输模型的求解

研究一类新的救援物资运输模型,在基本最短时限运输模型中考虑运输量对运输时间的非线性影响,采用最大流算法及二分法搜索,给出多项式时间算法,该算法能较快地找到最优运输方案．     

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.     

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。     

救灾应急物资的道路车辆配送调度模型研究

为了提高应急救援工作的响应能力,基于应急条件下物资运输调度的特性,本文建立了救灾应急物资道路车辆调度的混合整数规划模型。并利用软件GAMS-XA对随机构建的8个算例进行了求解,结果表明软件GAMS-XA在解决受灾范围不是很大的问题时效果非常有效。     

基于调度优先权的海上多物资应急调度方法

针对海上突发事件多物资应急调度存在优先权的问题,考虑到应急反应基地的运力无法满足将应急物资一次性运往事故点的要求,构建了有限运力下,满足各种应急物资应急限制期的前提下,使应急物资运输总时间最短的多物资调度模型,并给出了求解方法,最后通过算例仿真验证模型的有效性。     

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。     

交通生命线系统震后应急调度模型及方法

震后交通应急调度是地震救灾工作中的一个重要环节.对震后交通生命线系统的功能进行分析,将震后道路里程、车辆速度、行程延误、交通负荷度以及路网连通可靠度等因素遴选为震后交通生命线系统的交通阻抗效用指标,提出将这些效用指标转化为一种广义交通阻抗即运输时间的理论方法,考虑到震后应急物资调度是基于时间链的动态过程,假设调度至受灾点的物资是被连续消耗的,进而建立震后多需求点多服务点应急调度的双层决策优化数学模型,给出双层规划问题的动态优化算法,得到最优的应急调度连续可行方案.通过一个仿真算例进行了验证.     

受灾点需求退化效应下多时段应急物资运输问题

针对面向应急事件多时段下的物资运输决策问题,以最小化运输成本和供给成本为目标,考虑受灾点需求退化效应并以线性递减函数进行量化,建立一个线性规划模型,确定多时段下物资运输方案。考虑模型中权重等参数的影响,设计三种实验,并对实验结果进行讨论。设计实际案例,考虑14个供应城市参与物资供应,以满足雅安地震期间11个受灾地区的物资需求,共考虑6时段,确定每个时段下的运输决策。对于雅安灾区,由于需求退化每个时段分别对应不同的需求,对于14个城市,每个时段分别对应不同的供给代价,验证模型的实用性。     

基于免疫优化算法的应急物资储备库选址

为了提高应急物资利用效率和应急服务水平,针对灾害情况下应急物资运输调度的时效性特点,基于各需求点历史灾害事件数据,利用三角模糊数对历史灾害事件数进行模糊化处理;引入风险权重系数,建立应急物资储备库选址模型,并采用免疫优化算法完成求解。以安徽省应急物资储备库选址为例,验证了该模型的可行性,可为解决应急物资储备库选址问题提供理论依据和方法设计。     

考虑优先级和时间窗约束的应急物资调配模型

突发公共卫生事件的不确定性和突发性特点,使得高效精准的应急物资调配方案显得尤为重要。构建突发公共卫生事件背景下生活物资配送中转站的选址模型,并考虑特殊事件的发生,改进优先级系数和时间窗的计算,以运输距离、违反车辆容量与时间窗约束的惩罚成本最小为多目标,构建物资配送路径规划模型,通过K-means聚类算法解决选址问题,设置遗传算法和大邻域搜索算法的混合遗传算法求解最优配送路径。最后以长春市朝阳区的物资配送为例进行实证分析,结果表明可以将200个小区聚类为60个物资需求站点进行配送,需要26辆车将物资从调配中心转运到需求站点,并得到4类最优的物资配送方案,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供了新的思路。