应急物资运输的两阶段车辆调度模型

针对大规模突发事件爆发后,应急物资运输车辆不足,需要多次、分阶段将应急物资运送到需求点的情况,本文将传统车辆调度模型中车辆在完成阶段运输任务后返回原始出发点的假设条件予以放松,以应急物资运输的全局完成时间最早为目标,建立了基于车辆紧缺假设的两阶段车辆调度模型,并根据问题的特点设计了相应的启发式算法并给出了算例,在可接受的时间内得到了较为满意的优化结果,有效提升了应急物资运输车辆的使用效率。     

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.     

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.     

不确定需求下基于匹配度的应急物资分配区间鲁棒优化

考虑需求不确定性的应急物资分配是重大突发事件救援领域关注的热点问题。针对需求不确定下的应急物资分配问题，综合考虑需求量和需求时间的匹配度，构建以综合匹配度均值最大为目标的区间鲁棒优化模型，设计基于随机采样的改进自适应遗传算法，以某突发事件中的应急物资需求为对象开展算例研究，计算相应的物资分配方案及需求匹配度，分析模型和算法的性能，探究模型中部分参数的影响。结果表明：改进的自适应遗传算法在大规模物资分配问题求解方面的优势更加突出；鲁棒优化在提高应急物资分配中需求匹配度方面具有一定的优化效果，但鲁棒性降低并不一定意味着平均匹配度的明显增长；需求量匹配度权重对匹配度具有更加显著的影响，但需求量不确定程度的增加并不一定导致匹配度的下降。权衡保守值与匹配度之间的关系，设置合理的需求量匹配度权重，调节与控制需求量的不确定程度等，能够有效改善不确定条件下应急物资的分配效率与需求匹配度。     

不确定条件下的应急物资配送选址-路径问题北大核心CSSCI

研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。     

不确定条件下的应急物资配送选址-路径问题

研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。     

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。     

突发事件灾前应急物资政企联合储备模式

突发事件灾前应急物资储备在突发事件应急管理中有极其重要的作用。政府和企业联合储备应急物资能起到一定的互补。针对突发事件灾前应急物资需求特征,建立了一种基于生产能力储备的政企联合储备模式。进一步分析模式特征,给出并证明了政企联合储备模式的相关性质。这样的储备模式在大量减少政府应急物资实物储备量的同时,降低了突发事件灾中缺少应急物资的风险。同时,也合理地补偿了灾后应急物资生产企业被安排应急生产的成本,应急物资供应链实现了协调,政府和企业实现了双赢。最后利用一个算例计算分析,验证了政企联合储备模式的有效性和实用性。     

基于公平原则的应急物资分配模型与算法

灾害发生后,灾区第一时间的自救和互救对于救灾工作至关重要.本文考虑自然灾害发生后,外界的救灾物资没有到达受灾地区的这段时间内,灾区的各个地区基于相互救援的应急物资分配问题.在考虑地区之间物资分配公平性的基础上,本文建立了一个双目标优化模型,模型的目标函数是最大化地区的物资的满足量,以及最小化最大运送时间.进一步地,本文提出了一个改进的差分进化算法求解该双目标优化模型,计算结果从计算时间和解的质量两个方面验证了算法的有效性;同时,本文通过一组例子验证了公平性约束的合理性.最后,本文通过一组算例分析,验证了改进的差分进化算法对大规模问题的有效性,说明救灾物资的最大允许运输时间和地区间合作的关系.论文的研究成果对基于属地管理的灾区自救和互救决策具有重要的理论和实践指导价值.