基于资源约束的突发事件应急救援鲁棒性调度优化

突发事件应急救援的调度优化,对于救援活动的顺利实施及应急资源的有效使用具有至关重要的作用。本文研究资源约束下的突发事件应急救援鲁棒性调度优化问题,其中,鲁棒性定义为各活动的时间缓冲与其权重系数乘积的总和,目标是在资源可用量及救援期限的约束下,安排活动开始时间和执行模式以最大化应急救援计划的鲁棒性。作者构建了问题的0-1规划优化模型,针对其NP-hard属性,基于问题特征设计双环路禁忌搜索启发式算法。通过对一个算例的计算分析,得到如下结论:给定网络结构及时间参数,利用权重系数的定义可以将时间缓冲分配到重要活动上,由此提高应急救援计划的鲁棒性;随着资源可用量的增加,计划的鲁棒性呈上升趋势,而当救援期限延长时,计划的鲁棒性单调增加。本文研究可为突发事件应急救援基准计划的制定提供决策支持。     

突发事件应急救援动态调度优化:以KX井喷事故为例

突发事件应急救援具有高度的不确定性和动态性。本文以KX井喷事故为例,研究突发事件应急救援的动态调度优化问题。作者首先给出KX井喷事故的背景资料,在此基础上提炼本文所研究的问题,即如何基于突发事件救援过程中的实际变化,对原定计划进行最优的动态调整。随后,构建突发事件应急救援的动态调度优化模型,针对其NP-hard属性设计专门的禁忌搜索启发式算法。最后,对KX井喷事故应急救援的动态调度问题进行求解,并结合现实情况对求解结果进行讨论分析,得到如下结论:早期发生的计划调整通常会对应急救援产生较大的影响,而后期发生的计划调整的影响则相对较小。本文的研究可为突发事件应急救援的实时指挥提供定量化决策支持。     

突发事件应急救援人员的分组方法研究

针对突发事件应急救援人员分组问题,给出了一种基于优化模型的分组方法。在本文中,首先描述了突发事件的应急救援人员分组问题;然后依据救援人员特征表现评价信息,计算救援人员完成不同任务的综合表现评价值;进一步地,以完成各救援任务的"效果"最好为目标,考虑每个救援人员只能被分到一个组里且每组中的人员数量要满足救援任务的需要,构建了救援人员分组的多目标优化模型,并通过求解优化模型来得到应急救援人员的分组方案。最后,通过一个算例分析说明了本文提出方法的可行性和有效性。     

考虑协同效应的突发事件救援人员分组方法

针对突发事件的应急救援人员分组问题,提出了一种考虑人员间协同效应的应急救援人员分组方法。首先,对突发事件应急救援人员分组问题进行了描述。然后,基于系统协同理论的思想,提出了救援小组的协同度模型,定量化的度量救援人员间的协同效应。进一步地,综合考虑救援人员的基础效能与协同效应,基于协同度模型给出了救援人员完成不同任务的实际效能的表达式。在此基础上,以最大化各救援小组的实际效能为目标,构建了突发事件应急救援人员分组的优化模型,并给出了将这一多目标0-1二次规划模型转换为单目标0-1线性规划模型的方法,进而可求解并确定救援人员的最优分组方案。最后,通过一个实例分析说明了本文所提出方法的可行性和有效性。     

资源随机中断下突发事件应急救援鲁棒性多模式项目调度优化

突发事件应急救援具有高度的不确定性与动态性，稳定可靠的救援计划及其合理有效的应急处置则可以大幅度降低灾害蔓延的风险。通过运用不确定环境下项目调度的理论与技术对资源随机中断情形下的突发事件应急救援问题展开研究，一方面在事故发生前，采用前摄性项目调度方法制定鲁棒性水平较高的基准计划指导救援过程有序开展；另一方面在事故发生后，借助反应性项目调度方法随时针对环境变化采取恰当的处置策略做出快速有效的应急响应，减小事故进一步扩散的风险。研究结果表明通过前摄性与反应性调度方法的协作与配合，可有效应对突发事件应急救援中发生的资源中断情况，更大限度地减少项目的损失。     

多目标应急物流中心选址的鲁棒优化模型

针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。     

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。     

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.     

考虑多救援点的突发事件应急救援人员派遣模型

针对具有多救援点的突发事件应急救援人员派遣问题,给出了一种应急救援人员派遣模型。首先,依据救援人员关于救援任务的能力指标评价值计算出不同出救点的救援人员对救援点中救援任务的胜任度;其次,依据救援人员到达救援点的应急救援时间计算出应急救援时间满意度;然后,将救援人员对救援点的胜任度与应急救援时间满意度进行集结,获得应急救援人员与各救援点的综合匹配度;进一步地,以综合匹配度最大为目标,构建应急救援人员派遣优化模型,并通过模型求解获得最优的应急救援人员派遣方案;最后,通过一个算例说明了所构建的应急救援人员派遣模型具有可用性。     

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。     

一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法

在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。     

集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型

针对集装箱码头作业中的不确定性因素,构建泊位计划的鲁棒优化模型与算法,目的是降低不确定性因素对集装箱码头作业系统的影响。首先,提出泊位计划鲁棒性度量指标,利用算例对各指标的效果进行分析。在此基础上,设计泊位计划鲁棒优化的两阶段优化算法。算法的第一阶段不考虑泊位计划的鲁棒性,以船舶总延误时间最小为目标;算法的第二阶段以所选择的鲁棒性指标最大为目标,以第一阶段获得的船舶总延误时间为约束条件,获得鲁棒调度方案。最后,研究作业资源(装卸桥数量)的变化对泊位计划鲁棒性的影响。算例分析表明,权重松弛量是有效的度量泊位计划鲁棒性的指标,两阶段算法可以有效解决泊位计划鲁棒优化问题。     

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。     

基于不确定需求的灾后应急救灾网络规划模型与算法

突发事件发生后,快速应急响应的第一步是启动应急救灾网络,合理配置应急救灾资源,以保证救灾过程顺利进行,提高救援效率。本文以台风灾害为背景,建立二阶段应急救灾网络的混合整数规划模型,解决台风灾害的灾后应急救灾网络的规划与设计问题。在求解模型时,考虑需求信息的分布难以确定,并且在一定范围内变动的特点,利用鲁棒优化的方法处理不确定性需求,从而得到合理的临时救灾中心选址以及应急资源配置信息。数值试验表明,建立的模型是实际可行的,而且算法也是有效的。     

城市消防站点布局的改进启发式算法

面对数量较多需要及时处理的突发事故,为了满足最短应急时间限制,最低应急资源数和最少的出救点等目标,在城市规划决策中,考虑在一个确定应急限制期下的安全消防站选址问题,给出一个反映决策者对时间和费用偏好的折衷选址方案十分必要.从实际应用出发,运用改进启发式算法方法研究时间与资源限制条件下的多出救点组合模型求解问题.给出了应急限制期和安全消防设施点建立的费用模型,从理论上证明了模型求解方法的正确性.在给定限制期条件下,通过分析得出应急服务设施点选择方法.通过算例说明该计算方法的具体应用,为交通安全消防站点选择提供参考,该方法还适用于诸如医院急救站等类似公共设施的规划建设.     

给定限期条件下应急选址问题的量子竞争决策算法

为求解给定期限条件的应急设施选址问题,本文提出了一种量子竞争决策算法.将量子个体作为博弈者参与到竞争决策中,利用量子位、叠加态等理论提高竞争群体多样性,缩小群体规模,加快优化速度;基于进化博弈论中博弈者学习和策略调整的机制,实现竞争者学习和自演化的目的,增强算法的寻优能力.实验结果表明算法的可行性和有效性.