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。     

未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的LRP研究

研究未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的定位-路径问题(LRP),综合考虑应急路网连通情况、时间窗限制、车辆随机行驶时间、应急物资满载直配与巡回配送等特性,以应急物资总配送时间最短为目标,构建一个灾后应急物资多方式配送的LRP优化模型,并根据模型特点设计一种混合启发式算法予以求解。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

未定路网结构情况下应急物资车辆配送问题模型与应用

重大自然灾害往往毁损当地交通道路,现有应急物资车辆配送问题的研究,均是只考虑未受损道路构成的路网.实际配送中,将造成车辆因毁损路段而绕行,相对增加配送时延,总体上不能保证取得最佳配送效益.利用物资要素和时延要素之间的转换,同时考虑抢修毁损路段和车辆配送,实施路网结构、车辆路径联合优化,可求得最符合决策者意图的配送效益.建立了问题联合优化模型,提出了基于遗传算法和动态规划的求解方法,并结合算例,验证了问题模型及其求解方法的可行性和合理性.     

多疫区多周期应急物资协同优化调度

针对突发公共卫生事件应急管理体系中应急物资需求的不确定性和连续性以及应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程这一实际, 提出了多疫区多周期应急物资协同优化调度方案.首先在分析传染病扩散规律的基础上, 结合传染病潜伏期的不确定性所引起的应急救援的时滞性, 采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送模式, 构建了一类应急物流网络优化多目标随机规划模型; 其次采用遗传算法给出了该优化模型的求解算法; 最后通过仿真算例验证了模型及算法的有效性和可行性.     

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。     

非线性连续消耗应急物资调度问题研究

构建了多应急点、多出救点和多阶段的应急物资调度模型,以最小化调度总费用和最大化应急点满意度为优化目标.以物资缺失损失系数和应急点满意度系数引入需求紧迫度到模型中,在优先供给需求紧迫度较高的应急点的同时,确保其他应急点的物资缺失损失是可接受的.设计一种结合改进粒子群算法和非梯度侧步爬山搜索机制的混合多目标粒子群算法(IMPSO HCS).实现多目标优化问题求解.通过仿真对比实验验证了上述模型的合理性与算法的有效性.仿真结果表明,该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时,获得了较高的满意度与较低的应急物资调度费用.     

运力受限的应急物资动态调度模型及算法

针对大规模突发事件下应急物资动态调度问题, 把灾民的损失用物资未满足度的形式进行量化, 构建以最小化灾民损失和车辆调度费用为目标的混合整数规划模型, 以对运力受限情况下的救 援车辆路径选择和应急物资分配进行综合决策. 利用分层求解策略缩小问题的求解空间, 改进 基于客户点的编码方式, 设计了针对此问题的遗传算法. 代入实验数据得出了物资集散地不同 运力下的应急物资动态调度方案, 进而确定了最优运力配置量, 与现实情况下的配送方案比较 表明此模型和算法是有效的.     

考虑多事故点的海上重大事故应急物资优化调度

应急物资的高效调度是整个应急系统服务效率的保障,为提升海上应急系统的救助效率,针对固定海域内多起重大事故随机发生情景下的应急物资优化调度问题展开了研究.综合考虑物资运输受需求时间窗限制、物资需求存在时变特性以及海陆物资协同调度存在耦合关系等一系列复杂约束后,为统筹优化海上应急物资调度与陆上补给应急物资调度,构建了一个两...     

考虑公众心理风险感知的应急物资优化调度

将行为科学理论融入了突发事件发生后的应急物资优化调度问题研究中, 提出应急物资调度决策应注意考虑公众的心理因素. 用前景理论刻画了公众对应急物资获得时间的风险感知程度, 定义并选取公众心理预期时间作为时间参考点, 得出了风险感知曲线和函数模型. 构建了以最小化公众心理风险感知程度和物资未满足度为目标的混合整数规划模型, 设计了相应的多层搜索求解算法. 最后的数值实验证实了模型和算法的有效性.     

模糊环境下应急物资预置的优化方法

本文基于模糊可能性理论,研究了2-型模糊应急物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用2-型模糊变量来刻画,建立了2-型模糊环境下的期望值应急物资预置模型.根据风险值简约方法,推导了2-型三角模糊变量的上下风险值简约模糊变量的期望值公式.当模型中的2-型模糊变量相互独立且服从三角分布时,应用所得期望值公式转化原模型为等价的确定模型.等价模型是一个混合整数参数规划,因此可采用Lingo软件求解.最后,通过数值例子演示所提建模思想.实验结果证明了所建模型的有效性.     

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。     

直觉正态模糊优先集结算子及其在群决策中的应用

直觉正态模糊数是对直觉模糊数和正态模糊数的拓展.针对直觉正态模糊信息的集成问题,定义了直觉正态模糊数的运算法则、期望值和大小比较方法,提出了准则间具有优先关系的直觉正态模糊优先加权平均算子(INFPWA)、直觉正态模糊优先加权几何平均算子(INFPWG)、直觉正态模糊有序加权平均算子(INFPOWA)及这些算子的性质.在此基础上,针对专家和准则间具有优先关系并且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉正态模糊优先集结算子的群决策方法.最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性.     

Fuzzy-based network bandwidth design under demand uncertainty

<正> In communication networks (CNs),the uncertainty is caused by the dynamic nature of thetraffic demands.Therefore there is a need to incorporate the uncertainty into the network bandwidthcapacity design.For this purpose,this paper developed a fuzzy methodology for network bandwidthdesign under demand uncertainty.This methodology is usually used for offline traffic engineeringoptimization,which takes a centralized view of bandwidth design,resource utilization,and performanceevaluation.In this proposed methodology,uncertain traffic demands are first handled into a fuzzynumber via a fuzzification method.Then a fuzzy optimization model for the network bandwidthallocation problem is formulated with the consideration of the trade-off between resource utilizationand network performance.Accordingly,the optimal network bandwidth capacity can be obtained bymaximizing network revenue in CNs.Finally,an illustrative numerical example is presented for thepurpose of verification.     

基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法

利用不确定规划,根据决策者的要求,对供应链网络设计问题进行建模.并采用由随机模拟、模糊模拟以及遗传算法相结合的混合智能算法来求解,最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的正确性和高效性.     

ON PAIRED PRIORITIZATIONS OF CRITERIA IN THE PERSPECTIVE OF DIAGRAPHS

It is not usually independent among criteria in multi-criteria decision making(MCDM),and various dependences of criteria greatly influence the results of decision making.If an exact decision is desired,we must make clear the role of the dependences of criteria.Prioritizations,a new kind of dependences of criteria proposed recently,imply that the importance weights of criteria with lower priority for an alternative rely on whether the alternative satisfies the decision maker under criteria with higher priority.It has been validated that there exist lots of relevant applications in our daily activities.However,most existing literatures focus on how to deal with the problems of MCDM with ordered prioritizations among criteria(a special form of prioritizations).The characteristics of prioritizations are not dug deep.This paper constructs a new form of prioritizations,called paired prioritizations,so as to reduce or even avoid imperfect rationality of decision makers hidden in the ordered prioritizations.We first represent binary paired prioritizations as a digraph,based on which we discover two kinds of imperfect rationality(inconsistency and incompleteness) produced in the period that the decision maker supplies the binary paired prioritizations.After the given paired prioritizations are consistent and complete,we develop an approach to transform the paired prioritizations to ordered prioritizations.The latter can be used to handle prioritized MCDM problems.Moreover,uncertainty,another kind of imperfect rationality,is considered when the decision maker provides the fuzzy paired prioritizations based on a set of linguistic labels.We construct a fuzzy digraph whose fuzzy relations are just the fuzzy paired prioritizations.The ordered prioritizations can then be derived with the aid of the fuzzy digraph.Two use cases are taken to show the process of transformations from binary/fuzzy paired prioritizations to ordered prioritizations.     

市场供求不确定供应链的多目标鲁棒运作模型

提出了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在原材料市场的供应和消费市场的需求均不确定条件下的多目标鲁棒运作模型.采用已知概率的离散情景描述消费市场需求和原材料市场供应的不确定性.供应链的运作模型为一个多目标规划问题,满足诸如供应链协调运作、所有供应链成员的目标利润尽可能最大、对应于不确定供求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标.数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于这些目标中,能够减少产品需求和原材料供应的不确定性对目标值的影响.     

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.     

不确定条件下应急管理人力供应链多功能资源配置鲁棒优化问题

在紧急甚至灾难状态下,应急管理物资及人力需求都是爆发性的,为了满足应急状况的不确定需求,实现应急人力的合理管理和配置,借鉴成熟的供应链理论,强化应急管理人力供应链的协调配置能力有很大的理论及现实意义.本文简述了人力供应链的发展,重点讨论应急状态下连续性的人力服务需求.需求到来及其长度都是不确定的,多能力的专业人员应当被合理配置以优化服务.在本文中,我们提出了一个不确定条件下的网络优化模型,强调了多能力专业人员的资源分配.随机规划模型及鲁棒优化技术将被运用来处理不确定需求及网络优化,我们也将讨论其他特殊情况如服务取消,服务延长,提前结束等,我们的模型将有较为普遍的适应性.     

数据驱动的疫情应急物流网络动态调整优化

突发疫情具有扩散边界模糊、情景动态时变等典型非结构化特征,相应的应急物流网络需要根据实际情况不断进行调整,才可以取得更好的救援效果.基于此,本文从数据驱动的视角,构建了一类创新的应急物流网络动态调整优化决策框架模型.其中,应急响应时间被划分为多个连续的决策周期,每个决策周期中蕴含了疫情扩散分析、应急物流网络设计、数据收集处理和参数调整更新等循环递进的4个环节.在该决策框架下,整个疫情的应急响应过程转化为数据学习与资源优化配置交互演进的协同决策过程.算例分析表明,本文所设计的决策框架模型能够为疫情应急管理提供许多实时有效的政策调整建议,也可为其它突发事件的应急应对提供有益的决策参考.