基于公众偏好大数据分析的重大突发事件应急决策方案动态调整方法

针对在重大突发事件应急过程中如何根据与其相关的公众偏好大数据信息来对事件进行划分以及确定事件风险大小等问题,提出了一种基于公众偏好大数据分析的两阶段聚类算法,将事件现场公众在社交媒体上发布的偏好大数据信息进行聚类分析,识别出多个与事件相关的子事件,并得出每个子事件的客观风险级别。然后,结合专家经验判断,综合得出每个子事件的风险级别,进而选择相对应的方案。在此基础上,根据实际突发事件多阶段演变特点,描述了应急决策中多事件多方案的动态调整过程,考虑方案之间的相关性和不同子事件调整方案对各风险级别子事件的应急处置效果、应对损失以及不同方案之间的转化成本等因素,得出不同情境下的最佳调整方案。通过案例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法

大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法。首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于粗糙集的突发事件属性约简方法

针对突发事件不完备信息系统中的原始数据存在大量属性冗余的问题,提出一种基于粗糙集的不完备信息系统属性约简方法,以剔除冗余属性,提高知识清晰度。首先对缺失、冗余、噪声以及连续型数据进行预处理;然后进行属性分类,将属性分为条件属性与决策属性,进而建立决策表;最后根据决策表的特征,结合有序加权平均算子的思想,提出一种基于属性重要度的启发式属性约简算法。文末,通过实例验证了方法的正确性与有效性,并利用该方法实现了火灾数据的属性约简。     

基于系统动力学的场外核应急洗消设备配置问题研究

洗消设备配置问题是场外核应急准备工作的重要环节之一,论文根据核辐射洗消过程运行特点,考虑系统内人群密度对洗消进程的影响关系,建立洗消系统系统动力学模型。在不同核辐射超标率场景中,设计不同设备配置方案,模拟并观察系统内等待人数和总洗消时间的变化。仿真结果表明,检测I设备与洗消设备的配置数量及比例,影响洗消进度;在综合考虑设备投入和洗消站占地面积的条件下,该方法可为场外核应急洗消设备配置提供决策依据。     

基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型

重大灾害下应急物资储备决策是阻止突发灾难蔓延的有效手段之一。针对救灾信息具备不确定性与复杂性特点,构建基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型,并给出应急物资储备策略。利用区间二型模糊集理论的决策方案并结合比例分析法(COPRAS),构建常态环境下应急物资供应商选择的群决策模型,解决不相容群决策属性之间的冲突问题;进而,充分考虑“救灾阶段性动态时间因素”对储备决策的影响,构建动态救灾环境下应急物资储备结构模糊优化模型,实现常态决策与非常态应急决策之间的动态协同;最后,以2012年云南丽江“6.14”突发特大山洪灾害为实例进行数值分析,验证该动态协同决策模型的合理性与可行性,能有效解决动态救灾环境下应急物资储备结构优化问题。     

考虑路径风险的需求不确定应急物流定位-路径问题

针对自然灾害对路网造成的破坏性和受灾点物资需求量的不确定性,综合考虑应急物流路径风险和物资分配的时间公平性,将路径风险定量化为路径通行能力风险、路径损毁风险和路径复杂性,基于鲁棒优化理论,以最小化车辆最长配送时间和应急物流系统总成本为目标,建立了双目标多物资定位-路径优化模型,采用遗传算法对其求解,以汶川地震应急救援相关数据为例进行了数据仿真实验。实验结果的对比分析表明:在考虑路径风险下,随着控制系数的增加,系统总成本和最长配送时间目标值均呈现增大的趋势;受灾点的物资需求扰动越大,构建应急物流系统的总成本越高。算例结果也验证了鲁棒优化方法在处理不确定需求方面的有效性,为解决自然灾害后应急设施点的开设和救援物资的安全及时准确配送提供了有效的方法。     

现代物流业与其相关产业灰色关联度研究——基于山西省的实证分析

结合山西省2002～2006年的相关行业生产总值增加值,运用灰色系统理论方法,得到山西省现代物流业与相关产业的灰色关联系数,按照关联度的不同排序,对山西省发展现代物流业提出了切实可行的政策建议.     

基于效益最优的企业物流外包决策的量化研究

供应链管理要求相关企业进行优化合作,将非核心业务外包,其中最典型的是物流外包.目前大多数文献仅仅从定性角度出发阐述企业物流外包决策的原因,而没有将其定量化研究.尝试由基本的需求函数出发,根据企业利润最大化原则,从成本和收益的角度去量化分析企业物流外包的必然性和建立高效供应链的必要性,找到基于利润和核心竞争力的企业物流外包的动力.     

区域立体物流网络规划模型与算法

提出长株潭区域立体物流网络建构及其网络优化设计.精细化定义了模式分担率,构建了更切合实际的双准则双层规划模型.下层规划描述各核心城市物流枢纽间基于多模式多层阶交通条件下的用户选择行为,上层规划追求最小化长株潭区域立体物流网络系统广义物流费用并最大化整个网络的物流运输量,以满足城市群区域经济发展对物流提出的更高要求.给出了可以克服Frank-Wolfe方法缺陷的惩罚Lagrange对偶方法求解下层规划算法,设计了基于实数编码和组合变异的双层规划改进遗传算法,算法可以保证搜索到近似全局最优解.     

产品回收逆向物流网络设计问题的两阶段启发式算法

针对产品回收逆向物流网络设计问题,设计了一种嵌套了模拟退火算法的两阶段启发式算法。第一阶段确定回收点的选址-分配-存储的联合决策;第二阶段确定回收中心的选址-运输的联合决策,两个阶段相互迭代,从而实现最优解的搜索。通过与遗传算法比较,证明了两阶段启发式算法是一种有效的算法。