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.     

考虑原材料保障的灾后应急物资动员生产问题研究

灾害发生后,若应急储备无法满足灾区的需求,应急生产将成为保障应急物资需求的重要手段.本文关注政府实施的动员政策和应急物资原材料供给变化对应急物资生产能力的影响,以最小化应急物资到达灾区的时间、生产和运输成本为目标,构建了涵盖多类供应商、多制造商以及单个灾区的灾后应急物资生产和运输多目标规划模型.采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,得到了多目标Pareto最优解集,为决策者提供了多样化的应急物资动员生产辅助决策方案.通过仿真案例分析表明,政府需要配套实施制造商和供应商动员方案,才能最大化地发挥出制造商的生产能力优势.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法

为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题,提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法。依据应急物资需求量预测思路,利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论,层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型,实现受灾人数的动态预测;利用安全库存理论,构建应急物资柔性需求预测模型,实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题;运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测,结果表明：该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%,预测精度明显优于基本的灰色模型,预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。     

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。     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

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.     

基于数量柔性契约与Markov链的应急物资采购模型

突发灾害是以一定概率发生的随机事件,其状态总是不断发生转移,使政府已采购的应急物资在状态好转时易造成浪费,在状态持续恶化时难以满足突发需求,因此考虑突发灾害状态转移的应急物资采购策略对提升政府应急物资保障能力至关重要.本文将突发灾害状态转移过程视为一个有限次的齐次Markov链,构建了基于数量柔性契约的应急物资采购模型,分析了政企达成合作的条件与双方最优决策策略.采用数值计算与敏感性分析验证该模型的有效性,讨论了若干外生变量对政企最优决策策略与双方成本收益的影响,提出了重要的管理启示.结果表明,突发灾害状态转移情形下的应急物资采购模型既能提高政府应急物资保障能力,又可以保障企业合理收益与控制政府成本.     

基于灾情信息更新的应急物资配送多目标随机规划模型

研究了多出救点、多受灾点、多物资、多车型的应急车辆选址、路径选择和物资配送问题. 考虑到灾害预测准确性和物流成本效率之间的悖反关系, 从多目标规划和随机规划的角度, 建立了应急物资配送的多目标随机规划模型. 建模中同时考虑需求和配送路径连通性的随机性, 以及出救点对受灾点的最大覆盖范围限制. 将统计决策与运筹规划相结合, 设计一个加权贝叶斯风险将多目标规划问题转化为单目标规划问题, 以及设计一个决定最优停止观测时刻的决策规则使原问题转化为最优停止问题. 通过Xpress软件编程求解. 最后, 算例分析表明了模型和软件的求解速率与精度, 并分别证明了两阶段随机规划和灾情信息更新的优势.     

突发事件下基于贝叶斯更新的延迟生产策略

基于突发事件对多区域影响的不确定性导致应急物资生产策略和产量的决策困难,研究供应商如何选择生产策略进行应对的问题.构建了两时刻应急生产决策动态模型,并在第2时刻采用贝叶斯方法更新零售商遭遇突发事件概率的预测,从而给出两类生产策略:立刻生产和延迟生产.通过模型推导,对更新信息的价值以及两时刻损失差异的因素进行了定量化分析,进而给出供应商选择生产策略的准则及其最优决策产量.     

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。     

应急物资配送动态调度的粒子群算法

应急条件下的物资配送与调度面临着需求信息不准确、需求紧急程度差异和运输路网动态变化的复杂环境,借助模糊数学中的三角模糊数描述应急物资需求量,利用连续速度时间依赖函数模拟真实的动态路网交通状况,并考虑不同需求点的需求紧急程度差异,建立了针对性的应急物资配送动态调度的多目标数学模型;通过设计粒子群优化算法,采用“离散-连续向量混合编码”方案和加权整合的适应值函数导向机制,结合连续更新的位置和速度操作策略,建立了针对这类含有离散和连续变量组合的优化模型的快速高效求解算法;最后,结合两个实际的算例进行了数值实验与分析,通过与用Matlab求得的解析解的比较,证明算法收敛速度快、鲁棒性强,从而为应急条件下的物资配送动态调度提供了有效和可靠的方法.     

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.     

应对大规模突发事件的资源布局模型与算法

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区的资源保障程度至关重要.本文根据分级的原则,利用按照灾区分组和场景分析的方法分别确定两种级别下的各个灾区应急物资需求,同时,考虑了当级别为high时营救过程的机理分析.文章针对某个区域内的应急资源布局问题,建立了一个适于多点需求,多点救助的多目标规划模型,分别考虑两种级别的资源分配,以期为选址决策者进行选址和应急资源布局提供依据.求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析.     

震后初期Single-Hub应急物资筹集模型

在震灾应急决策中,为解决无限制需求期、筹集时间为模糊区间数、枢纽节点无容量限制时的单枢纽应急物资筹集网络的优化问题,通过构建多目标数学规划模型,并设计逐次枚举的启发式算法。根据应急物资满足程度和筹集时间最短要求,采用混合复合路径连接方式,以保证应急物资筹集网络的效率和效益。在算法设计上,将应急物资筹集的双目标规划模型转换为全直送模式和纯Hub模式的单目标线性规划求解,并将所有节点弧逐次迭代,寻找全局最优弧集;根据最优节线连接方式,确定混合轴辐式应急物资筹集网络结构,并对应急物资筹集方案选优;最后,案例验证表明,基于逐次枚举的启发式算法相比模拟退火算法(SA),在运算难度、迭代次数以及最优筹集时间上都有明显的优势,能够运用于震灾应急物资筹集决策中。     

面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

复杂灾害情景下应急资源配置的随机规划模型

提出基于区域灾害系统理论来构建复杂灾害情景, 用于描述突发事件的复杂性和高度不确定性. 基于复杂灾害情景建立了一个两阶段随机规划模型, 进行应急设施的定位决策、应急物资的库存决策和不同灾害情景下应急物资分配预案的制定. 使用新的编码方式, 将第一阶段的选址-库存模型转化为一个无约束非线性优化模型, 使用自适应免疫克隆选择文化算法进行求解. 对于第二阶段的应急物资分配模型, 则提出了"势能抵消算法". 最后基于四川地震带的相关数据给出了算例, 验证了模型及算法的有效性与可行性.     

协议企业代储模式下应急物资储备策略及采购定价研究

应急物资企业代储是政府提高应急物资储备水平,保障物资供应能力的有效途径之一.在这一储备模式下,企业的物资储备方式选择(实物储备和生产能力储备)与对应储备量,以及政府的采购定价是最为核心的三个问题.为此,文章基于数量柔性契约构建了一个应急物资协议企业代储模型,并对该模型下的企业储备决策及政府采购定价问题进行了研究.在给出政企双方各自的最优决策后,文章发现储备周期内灾害事件的发生概率以及现货市场采购价格对双方决策具有重大影响,并进一步分析了这两因素对政府采购成本及企业利润的影响,从而为政企双方开展应急物资的储备合作提供了科学的指导依据.最后,文章通过数值模拟的方式对所得结论进行了验证.     

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.     

应急物资的两阶段局内分配策略

研究了在单出救点、多需求点的应急系统中如何确定应急物资分配的两阶段策略,采用应急物资需求量的上下界来刻画了灾害事件下的应急需求特征,进而利用局内决策方法求得了应急物资在两阶段嵌套机制下的有效分配策略.最后通过数值仿真对比了单阶段和两阶段决策系统下的绩效并分析了影响嵌套策略绩效的因素,证实了两阶段嵌套策略的稳健性及其优势.研究结果凸现了两阶段嵌套策略在应急物资分配管理中的运用价值,为应急物资分配提供了管理启示.     

模糊环境下多出救点应急救援车辆路径与物资运输优化研究

为研究灾害发生后应急救援车辆的运输路径和救援物资的运输问题,考虑受灾点对救援物资的需求量为模糊变量,将多出救点到多个受灾点的应急救援运输优化问题视为两阶段决策问题.第1阶段建立救援车辆的路径优化模型,实现运输时间最短;在满足第1阶段最优的情况下,第2阶段建立模糊线性规划模型,在运输成本最小前提下,确定出救点与受灾点之间的救援物资调运以及受灾点与受灾点之间救援物资的转运量.最后,利用具体算例来验证该模型的有效性.