考虑设施中断情景的震后救援初期应急物流网络优化设计

在震后救援初期,构建合理的应急物流网络,对于快速有效供应应急物资、减轻灾情具有重大价值。在传统可靠性选址问题与应急设施选址-分配问题的基础上,考虑震后救援初期的阶段性特征、设施中断情景、多品种模糊需求、设施能力限制等因素,建立了一个适用于震后救援初期的应急设施选址-分配模型。通过三角模糊数的期望值公式将模糊需求去模糊化。在此基础上,考虑模型特点,设计了一种整数编码的混合遗传算法。最后,以5·12汶川地震为背景,构造算例进行数值仿真。验证了所提模型和算法。结果表明:考虑设施中断情景后,即使系统中的部分设施失效,整个网络仍能较好运行,且优化结果更具可靠性和稳健性。     

考虑需求不确定的多级应急物流设施选址研究

为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施选址模型。采用去模糊化方法将三角模糊数转化为确定数,利用成本和时间的单目标的最优结果将多目标转化为相对值,再对时间和成本目标进行加权处理,既消除了不同目标之间的单位及数量级差异,还可以进行动态调整。设计了遗传算法对模型进行求解,通过实际算例表明了模型和算法可以有效地解决应急物流设施选址问题。     

基于失效情景的应急设施选址问题

非常规突发事件巨大的破坏力以及发生时间、地点和规模的不确定性,使应急系统内设施有可能被破坏而失效,因此选址时必须考虑设施失效情景的发生.给出以最大限度覆盖用户需求为目标,基于失效设施数目具有不确定性情景的设施选址双层随机规划模型;通过计算模型上下界,给出减小规模的等价模型,降低了双层规划求解难度;最后实验验证了模型的合理性,并给出新增选址方案.     

震后应急物流系统中带时间窗的模糊动态LRP

针对震后应急物流系统中多层次设施定位－运输路线安排问题(LRP),考虑系统中的动态性、时效性、路网连通性、需求不确定性等特点,建立了一个带时间窗的模糊动态LRP优化模型,据此进行救援过程中不同周期灾区外围应急物资集散点和灾区应急配送中心的定位以及应急物资运输路线安排的联合决策。针对该模型的特点,提出了一种基于动态规划的改进遗传算法,为防遗传算法过早收敛问题,使用了随机遍历抽样法、重组策略和变化变异率法,并通过特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。最后,通过算例分析验证了该模型和算法的有效性。     

供应商不确定情景下药品物流多中心选址优化研究

根据国家4+7药品带量集中采购评审标准,基于药品生产企业生产质量、供应能力、相关资质和同类药品参标结果等数据进行梳理和分析,针对药品供应商不确定情景下药品物流多中心选址问题,构建药品物流整体费用最优的多中心选址模型,设计多阶段改进禁忌搜索算法,最后通过4+7带量集中采购具体算例对模型和算法进行验证,结果显示该模型和算法是可行和有效的。     

基于优先等级的震后应急物资LRP优化决策模型

针对震后初期应急物资总量有限且不充足情形下的系统优化问题,提出一个基于优先等级的震后LRP优化模型.考虑震后初期应急物资需求主要影响因素,利用可变集理论确定各受灾点应急物资优先级;在此基础上,以整个救援过程总耗时最少为目标构建选址定位-路径优化模型,针对模型特点设计了一种基于两阶段的遗传算法.最后,通过算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

应急物流LRP鲁棒双层优化模型研究

考虑到突发事件下受灾点对救灾物资需求的不确定性,针对应急物流设施的定位和车辆运输救灾物资路线进行协同研究,建立了应急物流设施定位-车辆路线选择问题(LRP)鲁棒双层优化模型.运用分散式决策方式下的转化定理,将所建立的含有不确定系数的层次关联协同优化模型进行确定性转化,并设计一种混合遗传算法对转化后的确定性双层规划模型进行求解,最后,通过实例验证了模型的合理性及算法的可行性.     

震后初期应急物资短缺情景下的定位-路径问题研究

基于公平视角研究震后初期灾区应急物资短缺情景下的定位-路径问题(location-routing problem,LRP),综合考虑灾害级别、灾区应急路网不同程度损毁、需求点易损性与车辆随机行驶时间等因素,以单个需求点的最大损失最小作为应急物资分配的公平性衡量指标、以总配送时间最短作为应急物资配送的效率性衡量指标,在此基础上构建双目标LRP模型,并基于分层序列法思想设计一种二阶段混合启发式求解算法。最后,采用汶川地震之后的帐篷配送数据验证本文方法公平性与效率性兼顾。     

不确定阻断情景下的路网保护策略研究

当应急服务设施位置确定时,其应急出救效率主要取决于该区域的交通网络条件。在灾前防御阶段对路网采取实施一定的保护措施可以减少因灾害造成的损失。结合可能受灾害造成阻断的道路所需保护成本、阻断后的修复成本以及区域应急出救效率,在考虑道路阻断情景不确定性基础上建立鲁棒优化模型以确定路网保护策略,其中每种道路保护策略所面临的最坏情景被用于衡量该策略的优劣。通过分析模型的特点设计了嵌入Warshall-Floyd算法的模拟退火算法,最后的数值试验显示了算法的有效性并对保护策略和观望策略的性能进行了对比分析。     

基于不确定需求的鲁棒应急物流系统

近年来各类突发事件和灾难频发,严重威胁到人们的生命安全,给人们经济生活带来了巨大的影响.灾难发生后,应急物流系统的效率是救援展开的保证.分析了应急物流系统的特点,采用鲁棒规划建立数学模型解决了应急物资需求不确定下如何进行应急配送中心选址和配送计划的安排,使得我们的决策能够体现最优性与鲁棒性的均衡.数值实验表明,建立的模型是符合实际的,数值结果具有较好的鲁棒性.     

不确定条件下应急供应链可靠性评价模型

以应急供应链可靠性为评价对象,在对其影响因素进行分析的基础上,从保障机制、信息系统、网络结构、运作流程、资金保障五个方面构建了评价指标体系,考虑应急供应链可靠性评价信息受主客观因素影响难以精确测定,依据指标特点运用语言评价值,区间值,数值多种形式测定指标值,然后将语言评价值和数值转化为区间值,运用层次分析法、熵值法分别计算一、二级指标权重,再运用联系数对指标值和权重进行集结排序。最后设计算例验证了模型的有效性和适用性。     

考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址模型

为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定集刻画共享不确定因素,基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法建立混合整数规划模型,并将非线性问题转化为易于求解的鲁棒等价模型,利用带混沌搜索策略的改进灰狼优化算法求解模型,并对不确定鲁棒水平和中断概率进行敏感性分析。最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了模型的合理性和有效性,并给出最优的选址分配布局。     

基于混合遗传算法的紧急程度不确定应急物流问题求解

针对救灾工作中因紧急度不确定性造成物资配送延误的问题,以总延误时间和总运输时间为优化目标,建立紧急程度不确定的应急物流规划模型,以Beta分布模拟灾区紧急度变化情况,同时进行预测.设计基于紧急度的混合遗传算法,在该算法的局部搜索阶段使用一种紧急度依赖的路径调整算法,根据物资需求点的紧急度不同的特性,对存在延误的配送路径进行有针对性的优化.实验结果表明,所提模型和算法有效降低了延误和运输时间,尤其延误时间,与一些经典算法相比改进明显,且在多组算例中效果稳定,具有良好的鲁棒性.     

道路修复条件下灾后应急资源配送LRP研究

灾后道路中断、道路通行可靠性减弱从根本上影响着救援工作的效率,文章通过在应急资源配送定位路径问题的基础上考虑对障碍道路进行修复。通过构建应急设施定位、障碍道路修复以及配送路径选择的综合优化模型,以应急救援的时间总成本最小为目标。集中考虑应急设施定位选址、修复障碍道路和选择配送路径的基础上,以时间总成本最小为目标函数,通过结合相关案例仿真与数据分析的基础上运用多吸引粒子群优化算法对模型进行求解,以期为灾后道路选择、提升道路通行可靠性和应急物资配送效率提供借鉴于理论指导。     

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。     

不确定环境下网络舆情突发事件应急方案评估决策研究

网络舆情突发事件由于短时间内信息收集不完备,具有明显的不确定性和社会危害性,各相关应急部门可能会按照自身利益偏好而提前制定多个应急备选方案来应对网络舆情危机.为及时高效地辅助决策者在不确定环境下从中选择实施最优方案,设计了基于直觉模糊集决策方法和Topsis法相结合的网络舆情突发事件应急方案评估决策模型,首先构建应急方案对各评估指标的直觉模糊集评估矩阵,接着利用改进的直觉模糊熵来确定各评估指标的客观权重,进而通过加权集结计算得到各应急备选方案的相对贴近度,并根据相对贴近度的大小对各应急备选方案进行优劣排序.最后通过一个具体算例验证了模型的有效性和可行性.     

不确定需求下应急资源配置的鲁棒优化方法

考虑灾害发生时需求不确定的条件,建立了二阶段决策数学规划模型,解决针对自然灾害的应急资源配置问题.将灾害发生后的各个灾区的需求量表示为区间型数据.利用可调整鲁棒优化的思想解决含有不确定需求的资源配置模型.数值试验表明,建立的模型是实际可行的,求解方法保证了解的鲁棒性.     

不确定环境下应急救援供应链鲁棒优化模型

鉴于灾害救援运作的紧迫性和重要性,考虑需求、供应、成本等参数的不确定性,构建一个由供应商、救援配送中心和受灾区域构成的三级应急救援供应链,旨在确定救援产品数量及救援配送中心的合适位置,以最小化救援供应链总成本,最大化受灾区域满意水平为目标,采用区间数据鲁棒优化方法处理模型的不确定性,应用情景随机规划降低鲁棒优化的计算难度,最后给出一个地震案例的具体数据来证明所提救援供应链鲁棒优化模型的有效性和可行性。实验结果表明,需求保守度的变化对目标函数值的影响大于供给和成本保守度的变化,可为应急救援决策者调整不确定参数保守度提供理论支持。     

供应和需求不确定条件下物流服务供应链能力协调研究

为解决物流能力供应和需求不确定环境下,物流服务集成商和供应商能力采购和投资的协调问题,建立了Stackelberg主从博弈下物流服务集成商和供应商的决策模型,提出了基于收益共享的能力采购费用补偿协调机制,给出了实现供应链协同以及帕雷托改进的合约参数设计和取值区间.数值分析进一步验证了该协调机制的有效性,以及供应和需求波动对决策双方行为的影响.研究结果表明,物流服务集成商通过调节合约参数取值能有效协调供应和需求随机环境下物流服务供应链的采购和投资风险.     

需求不确定条件下社区应急疏散协作调度优化模型

质量安全、自然灾害、公共卫生等突发事件社区应急疏散中的灾民数量具有不确定性,但目前的研究很少关注多种运输方式协作的应急疏散中灾民数量的不确定性。针对灾民数量的不确定性,以疏散灾民数量最大化,以及疏散成本最小化作为优化目标,,该文构建了多种运输方式协作的社区应急疏散模糊机会约束规划模型。在模型求解时,论文使用自适应遗传算子对多目标遗传算法进行改进,以提高算法优化效率。最后,论文使用算例对提出的模型进行验证,证明了该模型和方法可以有效完成需求不确定条件下的社区应急疏散协作调度优化工作。