考虑道路修复的应急资源配送可靠路径选择问题研究

灾害发生后第一时间选择可靠路径完成应急资源的配送分发是应急救援快速展开的必要保障。本文考虑道路修复下的应急资源配送可靠路径规划问题,引入了道路中断和通行可靠性降低来描述灾难对应急资源配送交通路网的影响,以最大化配送效率为目标,构建了道路修复与应急资源配送可靠路径选择集成优化模型,给出了道路修复与可靠路径选择的全局优化方案;设计了多吸引子的粒子群优化模型算法,并结合仿真与分析,验证了模型和算法的有效性。模型与算法的研究对于突发事件下不确定交通路网应急资源配送决策具有很好的指导意义。     

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。     

风险应对视角下不确定需求定位-路径鲁棒优化研究

及时准确地配送应急救援物资是突发公共事件救援过程中的关键环节,综合考虑应急救援过程中出现的需求随机性,路网的连通能力下降和设施点失灵等情况,采用车辆与直升机联合运输方式进行配送,以应急系统中各物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,对多式联运三级网络应急物流系统定位—路径优化问题进行研究,建立了多目标定位—路径模型,并改进了遗传算法。最后,以汶川地震应急救援相关数据为例,对模型和算法的有效性进行了数据仿真验证,通过实验结果的对比分析,证明了鲁棒优化方法在处理不确定需求和设施失灵风险方面的有效性,进而为抵御突发公共事件发生后出现的风险,为解决突发公共事件发生后救援物资的安全及时准确配送提供了有效的方法。     

震后应急物流设施不确定失效情景下的LRP研究

针对震后应急物流设施不确定失效情景下的定位-路径问题,综合考虑灾区路网存在部分损毁、应急物资多方式配送与运达时间限制等因素,以应急物流设施最坏失效情景下的需求点覆盖期望最大、应急物资总配送时间最短为目标,采用情景建模方法构建多目标定位-路径问题的数学模型,并根据模型特点设计基于分层序列法的两阶段混合启发式求解算法,第一阶段设计改进贪婪算法进行应急物流设施定位分配,第二阶段采用蚁群算法优化应急物资配送路线。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。     

多阶响应下军事物流配送中心可靠选址模型

为了提高战时物资配送的敏捷性和可靠性,结合军事物资配送的多阶响应过程,以部队用户对配送响应的时间约束为限制条件,以设施固定成本与期望配送成本之和为目标函数,并考虑设施未来失效的可能,建立了混合整数规划形式的军事物流配送中心可靠选址模型.结合模型的特点,采用基于时间约束的启发式算法将模型转化为可行子问题进行求解,使用仿真算例说明模型的优越性和算法的有效性.与不考虑设施失效的选址模型相比,考虑设施失效的选址方案在出现设施失效时,其应急配送成本平均增加量基本不超过设施固定成本的20％,平均最大增加量不超过25％;同一种失效情景下,考虑设施失效的选址方案的应急配送总成本也明显小于不考虑设施失效的选址方案的总成本.     

通行受限下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化

研究通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化问题,综合考虑灾区路网状况、卡车可途中发射/接受无人机、无人机单次起飞可配送多个需求点、需求可拆分等因素,以应急物资配送任务完成时间最短为目标,构建卡车-多无人机协同配送路径优化模型.根据问题与模型特征设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明:文章方法能合理分配卡车与无人机的配送任务,科学规划通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径;卡车途中发射/接收无人机方式能有效缩短无人机飞行距离,减少卡车与无人机的协同时间,缩短通行受限情景下的应急物资配送时间,具有可行性、合理性与有效性.     

随机需求应急物流多阶段定位-路径鲁棒优化研究

为提高应急物流系统的应急反应能力,论文针对需求随机变化的应急物流定位-路径问题,利用鲁棒优化的思想将灾区物资需求量表示为区间型数据,将应急救援过程划分为多个阶段,以总救援时间和系统总成本最小为目标,构建了多物资多运输车辆应急物流定位-路径优化模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解。实例计算结果表明,该模型和算法可以有效地解决应急物流系统中需求随机变化的定位-路径问题,为政府机构应对重大突发事件提供科学的决策参考。     

考虑路线复杂度的应急疏散双目标路径选择模型

针对路径选择这一疏散计划中最基本的问题，考虑疏散时间以及路线复杂度因素，建立了应急疏散路径选择的双目标优化模型。模型将总疏散时间最短以及路线复杂度最低作为优化目标，同时考虑灾害扩散对疏散网络通行状况的实时影响，将各弧段上的通行速度表示为随时间的连续递减函数。设计了求解模型的蚁群优化算法，仿真结果表明了模型和算法的有效性和可行性。     

多品种生鲜农产品的车辆路径优化

针对多品种生鲜农产品建立了带软时间窗约束的车辆路径优化模型,模型以配送总成本最少为目标,以生鲜农产品新鲜度阈、时间窗等为约束条件.然后,通过引入Dijkstra算法,改进交叉算子,提出了针对上述模型的改进遗传算法.最后,以上海市交通道路生鲜农产品配送作为案例,对算法进行测试.     

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。     

铁路应急设施非概率可靠性选址优化研究

为解决小样本、贫信息下铁路应急资源储备点的可靠性选址问题,创新性地将选址-路径问题与区间非概率可靠性方法结合起来,考虑灾情发生后应急设施点在可接受的时间范围内响应受灾点的需求能力及其稳定程度,采用区间值度量路段阻抗,基于区间非概率可靠性理论及区间运算规则,提出路径的非概率可靠性度量及可靠最短路径选择方法;建立基于区间时间阻抗下可靠最短路径的无容量设施选址模型,提出约束条件限制的Monte Carlo改进算法,确定了铁路资源储备点选址的最优方案。实例表明,本文的优化方案能更好地保证救援的时间可靠性,改进的求解算法具有更小的时间复杂度,有效地缩短了运算时间,改善了解的质量。本文的方法与模型体系对于实现铁路应急设施可靠性选址,为决策者提供决策支持,提高铁路应急响应能力具有重要的指导意义。     

考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费模型

根据随机路网环境下出行者规避风险的路径选择行为,提出了一种考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费双层规划模型。其中,上层模型以具有空间公平性约束条件下最大化路网的社会福利为目标,下层模型是实施拥挤收费条件下考虑行程时间可靠性的弹性需求用户平衡模型。鉴于双层规划模型的复杂性,设计了基于遗传算法和FrankWolfe算法的组合式算法来求解提出的模型。算例结果表明:考虑行程时间可靠性的次优拥挤收费会产生不同于传统次优拥挤收费的平衡流量分布模式,表明出行者的路径选择行为对拥挤收费结果会产生直接影响;此外,算例结果还说明遗传算法对参数设置具有很强的鲁棒性。     

应急物流网络优化决策模型研究

应急物流环境的动态性与复杂性决定了应急物流网络应具有高度敏捷性与柔性.将应急物流系统的运行划分为四个不同阶段,分析了不同阶段应急物流所追求的目标重要性的变化趋势,引入罚函数系数来均衡不同阶段应急物流的时效性、经济性、风险性三个目标,将多目标优化问题转化为单目标优化,以网络总成本最小为优化目标,建立网络优化决策模型,为应急物流网络优化提供辅助决策方案.     

基于网格化管理视角下灾后应急物流决策模型与算法研究

灾害发生后,应急资源的需求预测与应急配送中心的合理选址是实现高效救援的关键。本文通过在网格化管理视角下的信息更新将应急救援过程划分为多个阶段,在开展救援的过程中实现救援信息收集和救援预测的同步开展,建立一种多阶段带时间约束的应急救援物资配送响应-时效性的选址模型。借助遗传算法(NSGA-II),实现了基于编码结构独立、路径相互关联基础上的多目标规划求解。本研究的决策模型及算法有着较好的搜索与寻优能力,对实际救援开展具有指导意义。     

基于多米诺效应需求分析的应急资源配置模型研究

台风自然灾害具有强大的破坏力经常会引起一系列的连锁事件导致多米诺效应。本文考虑在对初始事故多米诺效应分析的基础上预测应急资源的需求,并建立应急资源配置的鲁棒优化模型。首先,本文对初始事故多米诺效应发展机理进行分析,并结合经验估计方法确定若干不同情景,进行应急资源需求预测;然后,建立了两阶段应急资源配置规划模型,并利用鲁棒优化的思想和情景松弛算法对模型进行求解,从而得到合理的资源配置方案。数值实验表明,建立的模型是有效并且可行的。     

突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例

突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。     

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。     

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。