疫区应急物资供应的卡车-无人机动态协同配送路径优化

研究传染性公共卫生事件发生后疫区的应急物资供应问题,为避免传染,对中高风险疫区采用“无接触式”的无人机配送方式、低风险疫区采用卡车配送方式,在此基础上设计疫区应急物资供应的卡车-无人机动态协同配送模式.综合考虑疫区风险级别、无人机容量、飞行距离、卡车容量等因素,以应急物资总配送时间最短为目标,构建卡车-无人机动态协同配送路径规划模型,并设计一种自适应遗传算法求解.实验结果表明:文章方法能在非常短的时间内求解出符合决策者目标的卡车-无人机动态协同路径规划方案,有效缩短应急物资总配送时间,能为政府部门在重大传染性公共卫生事件下的应急物资配送提供决策参考.     

考虑突发事件状态转移的政府应急物资采购定价模型

突发事件发生后,应急物资需求量呈现爆发式增长,政府首先将常规物资调拨至受灾区,并根据阶段性救灾成果作出应急物资采购决策。突发事件状态总是不断发生转移,使得政府已采购的物资在状态好转时容易造成浪费,在状态持续恶化时又不足以满足突发需求,因此考虑突发事件状态转移情形的应急物资采购定价策略对提升政府应急物资保障能力尤为关键。为此,本研究引入数量柔性契约到政府与应急物资供应商组成的两级应急物资采购供应链,构建了基于突发事件状态转移的应急物资采购定价模型,推导得出政企达成合作的条件与双方最优决策策略,并对比分析了契约合作与分散非合作下的供应商利润与政府成本。进一步采用数值计算与敏感性分析验证该模型的有效性,讨论了若干外生变量对政企最优决策与双方成本收益的影响,提出重要的管理启示。研究表明,考虑突发事件状态转移的基于数量柔性契约的政府应急物资采购定价模型既可以有效提高应急物资储备水平,又能保障供应商的合理收益以及控制政府成本,实现了政企双赢。     

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。     

突发公共卫生事件情境下基于群体恐慌情绪的应急防护物资管理演化分析

针对突发公共卫生事件下民众对应急防护物资疯狂抢购的问题,以及衍生的供求失衡、价格暴涨、质量良莠不齐等问题,基于演化博弈理论构建政府、企业和民众三方参与的博弈模型。考虑到恐慌情绪对抢购行为的影响,首先刻画了民众在恐慌情绪下的防护物资购买价值;然后结合模型特征,运用非线性系统理论探讨了不同参与主体间的演化机制,得出不同情境下的博弈均衡点和稳定性;最后通过仿真模拟进一步分析不同恐慌强度对参与主体行为演化的影响。研究结果对识别突发公共卫生事件下应急防护物资管理的演化机理具有一定理论价值。     

突发公共卫生事件下高校封闭管理的演化博弈分析

针对当前尚未有突发公共卫生事件下高校封闭管理多方博弈问题的研究现状,建立了以高校与大学生为参与主体的突发公共卫生事件下高校封闭管理的演化博弈模型,分析演化模型各稳定性条件下的均衡点,结合突发事件的四个演化阶段对均衡结果进行分析,并运用Matlab仿真模拟各影响因素对参与主体行为的动态演化过程.结果表明:高校封闭管理行为与高校获得的收益、高校封闭管理的成本有很大的关系;封闭管理期间大学生的损失与收益显著影响大学生行为策略选择.     

突发事件下抗疫物资供应链的激励机制随机演化博弈模型

突发公共卫生事件具有成因复杂、传播广泛、危害严重等特点,给抗疫物资的生产与供应带来了极大的不确定性.当生产企业在考虑生产环境、市场收益、职工安全等内外风险下而采取消极生产策略,会影响到供应链内其他企业的收益,甚至影响到物资供应的保障.文章针对抗疫物资生产企业运营决策与政府激励问题,构建基于抗疫物资生产企业在疫情下生产策略的随机演化模型,分别计算随机因素主导和期望收益主导两种情形下,企业生产供应策略的均衡结果,讨论了政府静态问责机制与动态奖惩结合机制下对不同程度消极生产企业的规制效果.研究表明:在静态问责机制对消极生产行为的规制效果与企业“驱利”转投获利程度相关,可有效刺激高获利程度企业转为“积极生产”;而动态奖惩结合机制效果与上述程度无关,可有效规避静态问责机制对低获利消极生产行为企业激励无效的现象.     

在线群体对社会风险事件关注焦点研究——以纪念“切尔诺贝利事件30周年”为例

社会中的一些事件能够引起人们情绪波动乃至行动,从而形成社会风险.随着Web技术的发展,这些事件也常常引起人们在社交平台上的讨论.及时聚焦在线群体对社会风险事件的讨论重点,有助于了解社会风险事件对公众心理造成的影响.文章提出了基于多数据源研究在线群体对社会风险事件关注焦点的框架并通过分析纪念"切尔诺贝利事件30周年"评论进行实例说明.文章使用CorMap软件分析得到不同公众社交平台之间的观点结构,通过文本挖掘技术得到不同公众社交平台吸引的不同在线群体对社会风险事件关注点的异与同,并进一步分析了社会风险事件引发的在线群体的思考.发现不同的在线群体虽然对于同一个社会风险事件关注点不同,但都会对事件发生的原因与产生的后果进行讨论.一个社会风险事件可以引发在线群体对其他类似的社会风险事件和同一个时间段内发生在自身周围其他的社会风险事件的讨论.     

考虑道路可靠性的突发事件资源配送路线优化模型与算法

针对突发事件后道路网络的不确定性,定义了物资配送路线的风险度量值,然后建立考虑道路风险性的物资配送的优化模型以给出最优的路线安排方案,设计了基于禁忌搜索的模型求解算法,以某城市地震灾难后应急资源配送案例进行模型仿真.模型与算法的研究对于突发事件不确定道路网络下应急资源的配送决策具有很好的指导意义和实际意义.     

京津冀协同应对自然灾害应急资源配置优化研究

京津冀协同发展已成为国家战略。京津冀区县毗邻,在灾害分布上具有临近相似性和区域差异性的特点。本文从整合京津冀地区应急资源、协同应对突发事件的角度出发,提出了京津冀地区统筹规划下区域协同应对自然灾害的新模式。本文以京津冀地区应急物资保障的经济性和物资分配的公平性为目标,建立了多阶段、多灾种的京津冀协同应对自然灾害应急资源配置的多目标规划模型,在此基础上设计了一种多目标免疫算法。结合京津冀地区自然灾害发生的情景概率,验证了模型的科学性与算法的有效性,为京津冀地区乃至世界城市群协同应对应急资源的优化配置提供理论指导与科学的决策。     

基于两阶段混合整数规划模型的洪涝灾害应急管理研究

本文以洪涝自然灾害为现实背景, 考虑多种应急物资、灾情的不确定性和应急救灾的多目标性, 集成优化灾前准备和灾后响应两阶段, 建立了一定最大救援时间下的两阶段多目标混合整数规划模型。模型的目标一是使得不同灾害情景下灾后响应阶段总物资不足惩罚和延误损失的期望最小, 目标二是使得灾前准备阶段应急物资存储点建造成本、物资存储成本及灾后响应阶段物资分配成本之和最小。该模型保证了应急救灾的及时有效以及物资的公平分配。本文设计了一种多目标遗传算法用于模型求解, 结合具体算例, 得到了模型在最大救援时间为4到9区间内任意数值下的pareto最优解, 很好地适应了决策者不同的决策需求, 并根据pareto应急方案的数目, 灾后响应阶段成本期望和两阶段总成本等模型的三个关键产出随最大救援时间的变化趋势, 得出最优的最大救援时间为5.7。     

Emergency facilities location

This paper considers the problem of locating two emergency stations in a small township so as to minimize the total response time to all emergencies. This problem was solved by a computer program which determines the response time for all possible solutions and finds the optimal one. The problem was first approached by assuming that emergencies occur only at the center of blocks and that stations are located only on street corners. The problem was then generalized to allow the emergencies and stations to be located anywhere along the streets. The paper concludes that the optimal solution for the general case is the same as that for the simpler case.For the particular case of the township of Rio Rancho, the optimal locations for the two stations were found to be at coordinates (3, 2) and (3, 6). For Rio Rancho the problem was complicated by the presence of obstacles; however, in this township they did not affect the optimal solution. Test cases confirmed the program's validity.     

基于应急案例的情景决策支持方法研究

为满足突发事件“情景-应对”的需要,提供具体、可实施的应急决策方案,提升决策的科学性,提出了一种基于应急案例的情景决策支持方法。首先,根据突发事件情景演变的特点,提出突发事件的情景表示方法,将应急决策方案引入情景表示中。然后,在情景表示的基础上进行情景检索,获取相似情景中的应急决策方案,将其进一步分解为承灾体的应急措施向量。依据承灾体的应急措施向量在相似情景中实施的效果,从损益值、后续影响两方面对承灾体的应急措施向量进行评价并排序,依据排序结果组成当前情景的应急决策方案,为应急情景决策提供具体的支持。最后,通过实例验证了该方法的可行性。     

Emergency path restoration problems

We consider the problem of optimally scheduling the restoration of edges of a transportation network destroyed/damaged by a disaster. The restoration is performed by service units (servers) which have fixed restoration speeds. If several servers work simultaneously at the same point of the network, their collective restoration speed is the sum of their individual restoration speeds. The servers are initially located at some nodes. Each server can travel within the already restored part of the network with infinite speed, that is, at any time can immediately relocate to another point of the same connected component of the already restored part of the network. It is required to minimize a scheduling objective that can be expressed as the maximum or the sum of nondecreasing functions of the recovery times of the nodes, where the recovery time of a node is the time when the node is reached for the first time by a server. We present polynomial-time algorithms on path networks for problems with fixed initial locations of the servers. For problems with flexible locations that should also be optimized, we present polynomial-time algorithms for the case of equal restoration speeds of the servers, and prove that the problems are strongly NP-hard if the restoration speeds of the servers can be different.     

应急救援物资紧缺的配送车辆路径选择研究

针对应急救援物资总量紧缺不能全部满足各点需求量的实际情形,以单个需求点最大缺货量最小为目标,建立基于单个配送中心、车辆数目有限和带时间窗的应急救援物资配送车辆路径选择模型,并讨论了三种不同缺货情形下模型的求解。对于车辆按最短路径行驶也无法在救援时间内到达导致需求点缺货的情形,删除这些需求点的需求量后,如果剩余需求点的需求量不大于物资总量且车辆足够多,可转化为车辆最短路径问题求解;对于物资紧缺无法满足所有需求且车辆足够多的情形,设计时间复杂性为O(mn²)的精确算法A^*求解,其中m和n分别为车辆数和需求点数;对于物资紧缺且车辆数目不足无法把全部物资送达需求点的情形,设计时间复杂性为O(n²)的近似算法GA^*求解,并分析了算法GA^*的近似比。最后结合云南彝良县地震灾区局部路网进行实例分析,验证模型和算法的有效性。     

城市医疗急救绩效分析研究

为了准确评估城市医疗急救(120急救)系统的救援绩效,面向救护车救援调度过程,通过将救护车状态定义为空闲或繁忙建立救护车队的救援状态空间,基于条件概率的乘法规则以及生灭过程平衡方程,构造求解各救护车工作强度(救护车处在繁忙状态的时间占比)的近似线性方程组及其迭代求解算法,由此提出了救护车工作强度近似模型。基于救护车工作强度,给出了救护车跨区救援比例、响应时间等救援绩效计算方法。为了验证上述模型,评价了苏州市区120急救系统的绩效指标,据此改善了救护车救援系统配置方案。研究表明,救护车工作强度近似模型克服了以往救护车数量较多时(大于20辆)难以求解的困难;根据救援距离设置救护车指派优先级能够实现救护车共享、平衡各救护车工作强度以及跨区救援比例;在不增加救护车总数的情况下,基于救援绩效能够改善救护车分布以及急救辖区划分从而有效缩短医疗急救响应时间。     

应急预案响应程序模块化研究

应急响应程序是应急预案的重要组成部分,通过按照一定逻辑关系构成的行动网络图对响应过程进行可视化与数字化,应急响应程序模块化就是试图将行动间逻辑关系稳定且在多个程序中多次出现的“子网络”提取出来,作为响应程序模块,在以后的应用中,根据实际需要直接调用模块,通过模块之间的重新组合,增加制定新应急响应程序的效率。为此,文章在定义了行动间紧密度和模块代表性的基础上,以模块内行动间紧密度之和与模块代表性之和最大化为目标,满足一个行动仅能存在与一个模块的约束下,建立数学规划模型,以蚁群算法为基础设计启发式算法,最后对航空公司多个应急响应程序进行模块化,说明该方法的有效性。     

突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度研究

针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。     

应急物流能力突变模型研究

运用燕尾突变理论,以物流能力为状态变量,物流流量变化率、流速变化率和时间变化率为控制变量,建立应急物流能力突变模型,运用势函数确定了分岐点集,讨论了应急物流能力的突变临界点及稳定性,并用算例分析模型应用的可行性.最后得出三点结论:根据实测及调查数据可以确定三个控制变量的值,从而确定控制点在分歧点集的区域;通过计算分析可以确定应急物流能力在分岐点集各区域的奇点个数和性质;其突变方向和可能性随之可以确定:控制点从奇点多的区域向奇点少的区域移动,应急物流能力发生突变的可能性大,反之可能性小,甚至不发生突变.因此把握控制点在分岐点集中的变化方向和规律,采取相应措施改变相应控制变量,可以提升或稳定应急物流能力.