公平缓解灾民创伤下的应急物资动态调配研究

及时有效地调配物资对灾害应急救援至关重要.考虑两种典型的物资分配策略，构建一个多目标动态调配模型来实现灾后应急物资的有效分配和路径优化选择.其中，多目标不仅强调对救援效率的追求，也重视对救援有效性和缓解灾民心理创伤公平程度的考量.提出相对剥夺成本来刻画救援公平性，且构造包含初救和补救两阶段的需求函数以反映灾害变化、救援调配与需求之间的相互影响.应用设计的遗传算法在2008年汶川地震案例背景下对所构模型进行仿真求解，并通过实施对比分析和关键参数敏感性分析得出一些管理启示.     

考虑区域异质性的应急物资选址-分配优化

重大灾害影响下的多个区域存在一定程度异质性,如灾区不同的受灾程度、救援区域不同的响应能力等。选择以"差异化反应时间"作为综合表征各救援区域异质性的关键指标,并用差异化物资需求来刻画各灾区异质性,研究将反应时间因素纳入应急总成本决策考量时的最优选址和物资分配优化问题。构造了一个包含多个指标因素的综合评价体系,用来区分各备选救援中心处面对灾害应急反应时间的快慢,结合各灾区不同受灾程度,构建一个考虑区域异质性的应急物资选址-分配模型。设计并应用遗传算法对所构模型在2008年汶川地震案例背景下实施仿真求解,将求解结果与不考虑区域异质的选址-分配方案作对比分析,并对关键参数进行敏感性分析。     

考虑异质物资合车运输的灾后救援选址-路径-配给优化

研究灾后应急救援中的双层选址-路径-配给问题.针对灾害发生之后第一时间内各类型救援物资供给受限的情况,以救援及时性、综合满意度和物资供给公平性为优化目标,建立多工厂节点、多品种物资的考虑异质物资合车运输的多目标双层选址-路径-配给优化模型.采用融合差分进化和约束优化的方法,将多目标优化问题分解为三个单目标子迭代过程和一个多目标迭代过程,同时优化车辆行驶路线和需求节点物资分配方案.实验表明,采用合车运输的策略能够有效减少派出车辆的数量和车辆行驶时间.     

公平与效率权衡的双目标应急物资分配模型

针对震后首批应急物资供不应求、需求量动态变化等特征,构建以最大化受灾点的最小需求满足率为公平目标,以最小化应急物资的最晚送达时间为效率目标的整数非线性规划模型,据此对多受灾点、多救援点的应急物资分配方案进行决策。根据模型特征,设计基于epsilon约束法的多目标算法,并对算法的收敛性进行分析。算例结果表明,通过模型和算法能够得到不同偏好下的应急物资分配方案,可以更好地权衡应急物资分配的公平与效率,揭示了最大最小公平的最终目的是实现比例公平。     

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.     

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.     

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.     

基于多目标物资调配优化模型的复杂应急系统并行计算方法

为了解决大规模的应急系统中的物资调配的问题,以时间性,效率性为优化目标,建立了模糊目标集数学模型,给出了单事故点的优化算法;并提出了一个以应急事故点为中心对救援点进行聚类划分的方法,将复杂多事故点应急调配的问题分解为单事故点来计算,把任务分配到不同处理器中并行执行.实验结果表明,基于多目标优化模型的并行算法大大地提高了应急调配解算速度,能为决策者提供更有效、快速、智能的服务.     

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.     

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.     

基于受灾人员损失的多受灾点、多商品应急物资分配模型

分析了现有应急物资分配模型的不足,考虑了灾害严重程度、物资属性、受灾点属性等各种因素,构造了受灾人员的损失函数,构建了以受灾人员损失最小为目标的多受灾点、多商品应急物资分配模型,给出了模型的最优条件和求解方法,对模型在不同情况下的算例结果进行了对比分析。     

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.     

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.     

动态路况下考虑决策者风险感知的地震物资调配动力学模型

决策者心理与行为对突发事件应急响应是否高效起到了决定性的作用。针对路况动态变化下的地震物资调配问题, 基于前景理论, 分别构建了救援中心和灾点决策者不同决策主体的风险感知函数, 以衡量决策者对缺货和运输时间延迟的风险感知程度。从道路运力评估、物资流动、决策过程以及物资需求等模块建立了物资调配全过程系统动力学仿真模型。在此基础上, 分析了两层决策者不同的决策态度（乐观/悲观）对应急物资调配过程产生的影响, 并以汶川灾区粮食供应为例进行仿真实验, 证明了模型的有效性和稳健型。     

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。     

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。     

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。     

考虑感知满意度的多受灾点应急资源分配模型

在大规模突发事件应急物资调度决策中,由于时间的紧迫性和资源的竞争性,合理、有效地进行应急资源分配成为亟待解决的关键问题。考虑到人是有限理性的,在前景理论的基础上,建立了应急响应时间的感知满意度函数以衡量灾民对救援响应时间的满意程度,并将量化后的时间满意度、需求满意度和效用满意度作为模型的3个目标函数,构建了一个多目标非线性整数规划模型描述大规模突发事件发生后的初始阶段应急物资分配问题。最后,通过分散搜索算法对模型求解,给出算例证明了模型的有效性。     

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.