应急救援下需求分配与网络配流研究

应急救援下,需求的不确定性和交通网络及流量的不稳定性增加了应急决策的难度,救援效果也无法有效控制.考虑模糊需求下应急物资的需求分配与网络配流问题,文章建立了以最小总配送时间为目标的网络流模型.应用基于双边约束的重力模型算法和凸组合算法,通过需求分配和网络流分配结果的交互迭代,得出最小总配送时间下的最优需求分配、路径和网络流.最后,通过算例验证了算法的有效性并对比了不同需求分配机制对救援决策效果的影响,结果表明基于距离阻抗的需求分配机制比基于时间阻抗的分配机制得到的最优解更稳定.     

基于指标体系的区域水资源合理配置初探

根据评价指标筛选原则,设计了一个反映区域水资源-社会经济系统状况的多层次评价指标体系,建立了水资源合理配置的 GEM-AHP 计算模型.该模型是以水资源利用效果为目标,以社会、经济、资源、环境、技术和管理等领域的多个因子为评价指标,根据方案层与目标层间的关系,将各个子区相对于水资源利用效果的组合权重之比作为各自应分摊的水量之比;再由各子区的人口数量信息,综合确定各自分配的水资源数量.实例研究表明,所建模型对涉及社会、经济、资源、环境、技术和管理等多领域的水资源分配问题具有很好的适用性.     

多地点协同恐怖袭击下的多目标警务应急物流调度

多地点协同恐怖袭击是最新恐怖袭击形式,会造成严重灾难和大范围社会恐慌.面对袭击时,不仅要考虑救援速度,而在警务救援过程中要综合考虑救援效率、救援效果和救援公平性,制定有效的警务应急物流调度方案以达到快速、高效的救援.本文考虑警务应急物流调度的三个目标,分别是未满足需求、最小最大到达时间和掠夺成本,建立了多个地点发生协同恐怖袭击的多个警务资源有效分配救援的多目标非线性规划模型,并利用改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,以某市公安局的警力和医疗部署为基础,以多点同时发生恐怖袭击为背景进行数值实验,结果验证了模型和算法的合理性与有效性,并得出了受袭地点重要程度最短距离优先策略的救援效果较优于最近救援距离优先策略、合理的警务资源调度中心设置对救援调度有较好的效果、警力分散设置有利于减少恐怖袭击带来的影响的结论.     

COVID-19期间上海市应急医疗资源配置建模与仿真

针对COVID-19期间上海市应急医疗资源配置进行建模与仿真化模拟。基于传染病SEIR(susceptible-exposed-infected-removed)模型,结合患者门诊就诊和住院治疗过程,构建了医疗资源需要量测算的SEIOWHR(susceptible-exposed-infected-outpatients-waiting to hospitalized-hospitalized removed)系统动力学模型。仿真模拟武汉疫情若发生在上海,需要的应急医疗资源量和不同医疗资源供给水平下的缺口发生时间及待住院患者疾病转归结局,探索传染病疫情下医疗资源配置的关键因素。建议应结合疫情发展趋势和患者疾病转归结局,加强医疗资源的早期规划和动态调整,并努力提高确诊率,有效应对传染病疫情。     

应急管理中资源布局评估与调整的模型和算法

制定应急预案是应急管理的重要工作之一,由于地区对应急资源的需求随突发事件的级别不同而不同并且可能随时问发生变化,因此在应急预案制定过程中,评估已有资源布局对地区需求的保障程度显得十分重要.本文构造一个基于时间、资源供给和需求的损失函数,用于评估给定资源布局下可能出现的各个级别突发事件对地区造成的损失.对损失值较大的资源布局建立优化模型进行调整,优化模型考虑到了增加或者减少应急服务点的个数以及增加应急服务点的资源量,是集选址和资源配置于一体的模型,文章最后讨论了算法并给出一个算例.     

基于数学规划的应急组织指派优化问题综述

如何采用数学规划方法优化应急组织指派策略,提高大规模自然灾害中人力资源的利用率,减少各种损失是当前亟待解决的重要课题.在应急组织指派优化决策框架的基础上,从任务顺序和目标数量2个维度,梳理了应急组织指派数学规划模型的研究现状;梳理了应急组织指派优化模型求解算法的进展;总结并指出了应急组织指派优化仿真建模中亟待深入研究的...     

基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法

提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,以物流配送的总成本最低为聚类准则,结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式,实现基于蚁群优化的物流配送中心选址算法.对多配送中心选址进行了仿真实验,实验结果表明本算法能获得与实际情况相符的配送中心最优解,且适合多种不同的配送中心模型和大规模的配送中心选址,具有较强的灵活性.     

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.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

应急物流系统中的随机定位-路径问题

为了提高突发公共事件应急物流系统的运作效率,考虑应急物资需求和救援车辆旅行时间的随机性,以及应急物资需求的紧迫性,基于机会约束规划方法建立了一个应急物流系统中带时间窗的随机定位-路径问题优化模型,设计了一种结合禁忌搜索和蒙特卡罗方法的混合遗传算法,并通过算例分析验证上述模型和算法的有效性。     

有源配电网两阶段动态应急抗灾运行策略

由于台风等动态灾害具有持续性和渐变性的特点,增加了故障恢复过程的复杂性。为使有源配电网快速恢复供电,建立包含资源分配预案、孤岛划分方案和抢修与复电协同方案的两阶段动态应急抗灾运行策略和相应的整体优化模型。第一阶段根据路程时间和预计受灾地区与抢修资源的属性匹配情况制定灾前资源分配预案;第二阶段根据已受灾地区的灾情信息制定孤岛划分方案和抢修与复电协同方案,并根据灾情的动态变化做相应的方案调整。通过IEEE33节点系统进行算例仿真,验证了策略的有效性。     

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。     

技术创新项目群资源配置模型

为解决技术创新项目群的资源分配问题,首先以研发人员为主要资源,分析了技术创新项目群资源配置的步骤和假设条件,然后提出以时间目标、成本目标和质量目标作为约束条件,构建了以时间、成本和质量为变量的多属性效用函数。在此基础上,以多项目间的时间、成本和质量的综合优化为目的,建立了技术创新项目群资源配置的数学规划模型。最后通过技术创新项目群实例验证了该模型的有效性,可以为国防技术创新项目资源配置提供决策支持。     

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.     

基于分级网络的供求系统防护资源分配方法

供求系统防护资源分配问题旨在制定合理的防护策略,以减小外界破坏带来的损失。对于基于中位模型的供求系统来说,一类经典的防护资源分配方法是建立并求解双层规划模型,进而得到防护策略。双层主从规划问题是个典型的NP难解问题,因此这类方法不易有效地对大规模案例进行求解。通过分析供求网络运行机制,发现导致防护资源分配问题求解困难的关键因素是再分配环节。故基于该环节建立了供求系统的分级网络框架,在该框架下提出一种防护资源分配方法。实验证明,该方法能够给出合理的防护资源分配策略,且与传统方法相比耗时显著缩短。     

边远群岛物流体系的选址-库存-路径优化

针对边远群岛海运物流体系在构建与优化中所面对的选址-库存-路径问题,从边远群岛的地理结构和自然环境出发,分析了这一特殊背景下物流体系的内在运作机理和特点.以物流节点选址、港口布局、仓储规划和航线配置为基本内容,以各岛屿物资供应不问断为前提,构建出物流成本最低的优化模型.根据问题特点,提出一种基于遗传算法和模拟植物生长算法的混合算法.通过对我国南海某群岛海运物流体系实例计算和不同算法的对比,说明所建模型和算法的合理性与有效性.最后,经过灵敏度分析,指出了决策时应更关注运输系统优化的内容.文中提出的模型、算法为边远群岛海运物流体系的构建提供了理论支撑和优化方法,对于我国南海群岛建设决策及物流体系的构建具有重要的理论意义和实用价值.     

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.     

基于粒子群算法的连续性消耗应急资源调度

以连续性消耗应急过程为背景,运用粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型.由实际的应用环境,考虑每个出救点应急资源的起始运输量,以应急系统施救成本费用和因施救不及时造成损失的双重角度构造模型的目标函数.针对该模型的特点,设计粒子群算法求解方法和步骤,实现了一步求解.并且讨论了不同参数组合对粒子群算法求解效率的影响.数值算例验证了所建立模型的合理性及其粒子群算法的可行性和有效性.     

应急疏散路径选择元胞传输宏观模型

通过建立元胞传输模型,研究了紧急事件下动态网络交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效地克服网络规模较大时运算效率低的缺点.模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关.仿真实例说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果.     

基于弹性供应链的易腐品物流配送计划

针对弹性供应链的易腐品物流配送计划问题,在网络正常运行和单一节点失效的情况下,分别建立了在有限资源约束下的单目标多时段成本优化数学模型,以实现供应链运行总成本最小。用CPLEX软件求解该问题,通过与网络正常运行时的比较,得到各时段应急调度计划、库存量,以及部分满足用户需求时的各节点的扩容策略。仿真实验结果表明了所提出的求解该问题的应急方案是有效的。