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。     

模糊环境下应急系统多目标调度问题求解

为研究突发事件发生后的应急资源调度问题,考虑应急救援系统中应急时间呈不确定性的特征,采用模糊数来描述出救点到受灾点的出救所需时间,以最小化最大应急时间和出救点最少作为优化目标,构建模糊环境下具有多种资源和多个出救点的应急资源调度模型。基于该问题的指数复杂度,提出了基于Pareto的模拟退火算法(Pareto Simulated Annealing,PSA)对该多目标问题模型进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的合理性以及所提算法的有效性。     

多受灾点救灾物资分配调度问题启发式算法

救灾物资的分配调度问题是灾害应急救援工作面临的一项重要任务。合理的物资分配调度方案可以极大程度地缓解灾情,保障人民群众的生命财产安全。本文提出一类具有多个受灾点、多种救灾物资的分配调度问题,以满足所有受灾点物资需求时间最短为优化目标。证明了该问题是强NP难解的,给出了问题的一个下界以衡量近似算法的性能。此外,提出了求解该问题的若干启发式算法,并通过仿真实验对启发式算法的性能进行了比较。     

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.     

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.     

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.     

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.     

基于决策效用分析的应急救援路径优化

效用最大化是应急救援决策中追求的首要目标。针对应急救援路径规划的决策特点和需求,对应急救援决策效用分析的关键因素和量化方法进行了探讨,提出了应急救援路径规划的二阶段优化模型。其中,首先引入DEA交叉评价模型对救援路段进行决策效用分析,在此基础上,设计了智能启发式算法用于路径规划。为避免过早陷入局部最优,设计了基于混沌扰动的改进蚁群系统优化算法,该算法可对信息素进行全局更新混沌扰动,可有效地提高算法的适应性、求解效率和求解质量。仿真实验表明该方法是可行的,可以更好地满足应急救援的决策需求。     

考虑网络连通性的交通网络防护加固决策优化

在自然灾害发生后,受灾区域内同样受损的交通网络是实施人道主义救援的最重要物质基础,且其损毁情况将直接决定救援行动的效率和效果。为增强交通网络的抗毁能力和保障救援工作的交通效率,在灾害发生前需将有限应急资源合理用于交通网络中关键路段的加固等应急预防护工程。本文在不确定灾害风险环境下,考虑灾后交通网络连通性、出行效率鲁棒性和防护预算等约束,以最小化交通网络基础设施的灾前养护加固成本和灾后维修成本为优化目标,建立了不确定风险环境下的交通网络应急预防护的"一主多从"双层规划模型,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法,设计了模型的求解方法。计算分析表明,算法收敛性好;预防护方案的决策成本与交通出行效率鲁棒性约束成反比;问题可行解的存在性同时受到出行效率和防护预算等约束的影响,尤其是预算的设施对问题是否存在可行解有较大影响。     

损毁情景下应急设施选址的多目标决策方法

应急设施选址问题是应急管理中的重要问题,设施的长期战略性地位,促使决策者在进行选址决策时关注多种目标.在一定的经济投入条件下,本文首先提出了决策者制定设施选址方案时的目标原则,构建以时效性、均衡性和鲁棒性为核心的评价体系,进而建立了应急设施选址的多目标优化模型,用覆盖为目标的救援总时间反映时效性,最大救援半径反映均衡性,以及设施损毁情景下额外增加的救援变更时间反映鲁棒性,用三个目标函数组成的三元组刻画选址决策的目标向量,理想点是一个三元向量,每一个分量值表示只以这个分量目标函数求解得到的最优值,提出了基于理想点的目标扰动最小化模型,并采用遗传算法设计求解方法,通过算例分析了模型和算法的有效性,说明本文提出的模型与算法在解决应急设施选址决策方面具有一定的应用价值.     

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.     

连续性条件下的多受灾点应急资源配置算法

为了解决多受灾点应急资源配置过程中出现的资源竞争和费用偏高问题,建立了一种以双层规划方法为基础的多受灾点应急资源配置模型,使应急资源配置过程兼顾及时性、高效性和连续性,从而确保在全局应急开始时间最早情况下费用最少.为了克服双层规划模型求解时间复杂度过高的缺陷,提出了一种竞争缓解策略,能够快速求取双层应急资源配置模型的全局满意解.最后,通过数值分析证实算法的有效性.     

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。     

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。     

应急血液多阶段调剂优化

血液是一类特殊的应急物资,在灾害救援中发挥着至关重要的作用. 为提高应急血液保障效率,通过分析血液特性与应急血液保障的阶段性特点,并考虑运输方式对血液质量的影响,建立了一种多阶段优化模型解决多灾点、多品种应急血液调剂问题,设计了一种基于关键受灾点优先的向量编码遗传算法进行求解,并对算法的时间复杂性进行了分析. 最后,以汶川大地震应急血液保障为背景构建算例进行验证,结果表明该遗传算法的计算效率较高,所提的多阶段决策方法在血液新鲜度、血液积压量等方面具有明显优势.     

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。     

基于预知信息的占线Nomadic TSP问题

自然灾害的频繁发生使得应急减灾倍受关注, 尤其有效的应急救援车辆调度对应急减灾非常重要. 针对受灾点被提前获知但是不能立即接受救援服务的情形, 通过将受灾点(需求)的揭露时间和释放时间引入Nomadic TSP模型中构建了预知信息的占线Nomadic TSP问题, 并分别给出了问题的下界, 直线网络结构下的ENO-dd算法, 和一般网络结构下的GTR-dd算法, 并对算法进行了竞争性能分析. 结果表明两个算法随着预知信息的增多会有明显改进. 更为一般的预知信息结构以及最优的算法设计是下一步研究的方向.     

灾场内、外域相结合的应急响应建模方法研究

针对某些重大突发事件应急中暴露出的效率低下问题,分析原因在于两方面：救援人员的施援能力缺乏和受灾群体自救能力不足,为此提出了一套综合利用受灾者自救能力和施救者救援能力的应急响应模型。界定了灾场内、外域系统的划分,描述了模型基本框架,分析了双方应急过程的行为特点,并利用多智能体系统描述了内、外域结合的应急行为规律,通过想定案例模拟了内、外域协同救援效果。结果表明,提出的应急救援模型能够反映突发事件内、外域协作的内在规律,对辅助决策有一定参考价值。     

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.     

基于联系数的多资源应急系统调度问题

针对多资源连续消耗应急系统调度问题中出救点到应急地点的时间不确定性 ,采用集对分析中的联系数概念进行描述和求解 ,并定义了联系数的序关系的概念 .给出了基于联系数的多资源连续消耗应急系统的应急时间最早的模型和算法 .数值算例表明了算法的有效性和实用性 .