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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

不确定信息下应急设施选址-路径鲁棒优化

为抵御突发灾害对路网造成的破坏性,提高救援效率,考虑路径超期风险和设施点失灵对系统的影响,针对需求点物资需求量不确定和车辆运输时间不确定,构建三级路网,采用车辆和直升机联合运输方式进行多物资运送。基于鲁棒优化思想,建立了以物资送达需求点救援时间之和最小为目标的应急设施选址-路径鲁棒优化模型,采用CPLEX进行求解。最后,设计不同算例进行数据仿真实验,证明了鲁棒优化方法在处理需求量和车辆运输时间不确定以及偏差鲁棒优化方法在处理设施点失灵风险的有效性和鲁棒性,进而为解决应急设施点的选择和救援物资的及时准确配送,增强应急物流系统的风险应对能力提供了有效的方法。     

生鲜农产品多隔室冷链配送车辆路径优化

针对生鲜农产品需求呈现出的高鲜活度、多品种、小批量特性,越来越多的生鲜农产品配送商采用多隔室配送车辆进行生鲜农产品冷链物流配送。本文以生鲜农产品配送商配送成本最小化为目标,建立了生鲜农产品多隔室车辆路径优化模型,然后设计粒子群算法进行求解,最后通过实例验证了粒子群算法在求解生鲜农产品多隔室车辆路径问题时的优越性和稳定性。实验结果表明:粒子群算法不仅可以从配送成本实现对生鲜农产品多隔室车辆路径问题的优化,而且该算法具有良好的收敛性。     

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.     

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。     

疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究

新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

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.     

考虑二次灾害的开放式应急物流车辆路径问题

重大自然灾害往往伴随一些二次灾害的发生,如地质结构发生变化导致道路损坏、建筑坍塌.在自然灾害频发的环境下,考虑二次灾害的应急物资调度尤为重要.突发事件的不可预见性以及应急救援过程中受灾程度信息的难以精确度量,导致受灾点需求具有高度不确定性.本文创新性地将二次灾害中供应点的失效风险纳入研究,并考虑受灾点服务时间,探讨应急...     

大规模灾害中基于FCMwNC的医疗物资联合运送优化

针对应急医疗物资供应节点与需求节点距离太远或者通往灾区的关键道路遭到破坏等灾害情境,对应急响应中的"直升飞机+车辆"医疗物资联合运送问题进行研究.首先针对常规模糊C-均值(FCM)的在选择应急中转点和划分医疗救助点中的不足,提出考虑医疗救助点数量约束的应急中转点选择方法(FCMwNC),接着考虑直升飞机飞行时间、应急中转点处的中转时间和车辆运送时间,构建一个考虑中转时间的应急医疗物资联合运送优化模型.数据实验验证了提出方法的有效性,并得出一些结论:1)FCMwNC划分方法能够克服常规FCM划分中的医疗救助点个数不均衡问题,进而能够有效缩短医疗救助点中的最大等待时间;2)随着应急中转点个数的增加,总的联合运送时间、平均等待时间和最大等待时间都有降低的趋势;3)随着中转效率的增加,总的联合运送时间、平均等待时间和最大等待时间会逐渐降低.     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

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.