基于区间数的应急物资储备库最小费用选址模型

本文研究了基于区间数的应急物资储备库最小费用选址问题。给出了区间数的概念和运算,构建了参数为区间数的应急物资储备库最小费用选址模型,提出了求模型满意解的算法,最后通过算例分析说明该方法的有效性。     

混凝土搅拌站的选址问题研究

混凝土搅拌站的选址,在施工中占有十分重要的地位.针对混凝土需求随时间不规则变化的情况以及混凝土有效期短等特点,提出了混凝土需求不规则变化的选址模型.该模型把选址与各个时间段的资源配置结合起来确定混凝土搅拌站的位置,在保证需求最大限度得到满足的同时,使选址能够兼顾到尽可能多的需求点,最大化搅拌站的利润.应用该模型和算法成功地解决了一个实际问题,算例验证了模型和算法的有效性.     

考虑受灾差异和多物资满意度的应急物资调度研究

为有效解决因受灾差异导致灾民的满意度衡量标准不同,多种类物资优先级不同的问题,进而提高灾民对救援工作的满意度。通过实地调研得到各类型灾区对待救援效率及公平的不同满意度衡量标准,并确定各类型灾区对待不同种类物资的优先级。进一步完善出更符合实际的满意度模型。设计相应的遗传算法对模型进行求解,并将其应用于“利奇马”台风案例。结果表明,在考虑区分灾区满意度标准的情况下能够在原有满意度的基础上有所提高,在物资不充足运力有限的情况下,使整个物资分配过程更具针对性和有效性。     

基于禁止时间窗的应急物资调度车辆路径问题

本文研究基于禁止时间窗的应急物资调度车辆路径问题.首先对研究问题进行界定,其中交通网络的道路和节点均带有禁止时间窗,目标是通过路径选择最小化应急物资的调运时间;随后定义两组决策变量,分别用于路径上节点和枝线的选择,进而构建问题的整数规划优化模型;鉴于模型的组合属性,设计问题求解的禁忌搜索启发式算法;最后通过一个算例对结果进行说明,得到如下结论:由于禁止时间窗的影响,车辆在最差路径上的运输时间及等待时间,要比满意路径上的分别长68.8%和266.7%,显示出路径优选的实用价值.     

基于区间数的应急物资调度决策模型及算法研究

应急物资调度决策是应急物流管理的重要研究问题之一,是影响应急救援效果的关键环节,加强应急物资调度方法研究,对提升我国应急物流管理水平,提高突发事件的应急保障能力和应对效果具有重要现实意义和理论研究价值.为了提高应急物资调度决策的有效性,基于应急物资调度问题的特点,引入区间数来描述应急物资调度决策中的不确定因素,建立了区间数信息环境下应急物资调度问题的时间最小化决策模型,提出了基于满意度水平的应急物资调度问题有效解的具体算法,最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

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.     

考虑居民选择行为的应急避难场所选址问题研究

突发事件发生后,应急管理部门将面临选择启用哪些应急避难场所供居民避难的决策。与其它设施选址不同,处于有限理性状态下的居民可选择是否去避难以及去哪个避难所避难。为使未被服务的居民数量最小化,考虑居民的有限理性选择行为至关重要。为此,考虑居民避难距离及避难所吸引力等因素,基于竞争选址理论构建避难所对居民的效用函数。在此基础上,运用多项logit模型刻画居民的有限理性选择行为,建立基于有限理性选择行为的选址模型,并与基于效用最优选择行为和基于系统最优原则的选址模型进行对比以验证模型的合理性。为了高效地求解模型,设计了模拟退火算法和遗传算法两种启发式算法。算例分析结果验证了模型和算法的可行性和有效性,并揭示了居民理性程度、选址个数及财政预算均对选址结果有重要影响。     

避难场所生活物资政府—企业联合储备优化问题研究

应急避难场所是地震等大型自然灾害发生后人员安置的重要场所。用于救灾的生活物资如食品、饮用水等既是应急资源,同时也是日用消费品,在一定保质期内需要定期更新,因此这种特殊应急资源储备需同时兼顾应急供应保障度和日常管理成本。文章以应急避难场所的一个存储周期为研究对象,将避难所及其周围的超市作为可选存储地点,避难所自行储备的供应保障度高,但日常管理成本较大,周边超市则相反,建立混合整数规划模型,选择周边超市和避难所一同存储一定数量的生活物资,在满足政府预算的条件下,使得应急状态下物资保障程度最大化。文章设计了启发式算法,最后给出算例说明算法的有效性。     

应急避难场所选址问题的多目标规划模型及算法

城市应急避难场所选址问题是城市应急管理中首要解决的问题,应急避难场所的选址决策对处置突发事件应急的成败有至关重要的意义.目前国内外学者已经从不同的研究角度提出了避难场所规划的原则和方法.绝大多数国内外学者在研究设置避难场所时没有考虑在疏散过程中不同线路的通行速度问题,另外避难场所基本都是在现有的节点中选择若干个节点来建立避难场所,这与实际应急避难场所规划是不一样的.主要问题在综合考虑了避难场所个数、疏散时间、人员分配的平衡性、在疏散过程中不同线路的速度构建数学模型.针对所建模型,设计了求解该问题的一个启发式算法.最后结合实际案例来验证模型和算法的有效性.     

一类应急服务设施选址问题的模型及算法

在分析城市应急服务设施选址问题基础上,建立了限定期条件下应急服务设施选址问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法的应急服务设施选址模型的有效算法,并通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于多候选储位的存取路径优化问题研究

针对单储位储存方式可能导致仓库存取通道拥挤和作业效率低的情形,提出了一种基于多候选储位的存取路径优化方法。首先分配了货物的存取储位,然后建立了多候选储位的车辆路径问题(MLVRP)模型,并基于储位优先解码原则设计了遗传算法,最后通过算例证明该方法的有效性和算法的高效性。多候选储位的方法可以为取货任务至少节约18.4%(两个候选储位)和21.8%(三个候选储位)的路程,算法迭代10000次只需要434s。     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

改进的蝗虫优化算法在双目标应急物资中心选址问题中的应用

近年来世界各地频发灾情疫情等紧急事件,严重影响人民的生活物资保障。在这种情况下,急需建立应急物资中心来缓解燃眉之急。该类问题通常面临资源稀缺并且时间相对紧迫的处境,因此需要在短时间内获得合理的应急设施选址方案来提升服务的质量和效率。本文对应急物资中心选址问题展开研究,提出一种考虑后续运输成本以及有概率发生紧急事件而导致无法正常运送物资的双目标离散选址模型,并为此设计一种二进制多目标蝗虫优化算法。该算法采用模糊关联熵系数来引导迭代更新,同时为其添加外部档案,最优解选择机制和竞争决策机制来提升算法性能。多次数值实验表明该算法的计算效率和求解质量较高,可作为应急物资中心选址问题的一种可行且有效的算法。     

基于覆盖率的递归K-均值方法及其在应急系统选址布局中的应用

应急服务的站点选址布局问题是城市应急管理领域中一个重要研究方向.在某行政区域中,为了保证绝大多数的应急需求都能获得及时而有效的服务,同时又要达到建立最少站点的目的,提出一种基于覆盖率的递归K-均值方法(CRRKC).与普通K-均值聚类分析不同,所提方法不需要事先给定K值,可以自动得出最佳聚类个数.在实际应用中,方法一方面可以自动计算出某区域所需要的全部站点个数,另一方面可以同时给出每个站点的基本地理位置,十分简便、快捷.仿真算例和实证分析验证了CR,RKC方法的有效性与稳健性.     

考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力, 研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型, 从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型, 以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标, 以最大化覆盖服务质量水平为目标, 在加固预算有限及最大最小容量限制约束下, 构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型, 得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析, 给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。     

基于Agent-DEVS的应急物资保障多分辨率建模研究

多分辨率(Multi-resolution,MR)建模是复杂自适应系统建模和分布式仿真发展急需解决的现实问题,在分析多分辨率模型组织结构和演化方式的基础上,对Agent-DEVS规范进行扩展,加入多分辨率建模层级和相关元组,建立了MR-Agent-DEVS建模规范。将MR-Agent-DEVS引入应急物资保障的仿真建模,完成了耦合模型与仿真流程设计,以及成员模型与典型消息设计。实验结果表明:MR-Agent-DEVS模型能够仿真应急物资保障行为,较聚合解聚法、视点选择法而言,对分辨率控制的时效性更强,灵活性更大,一致性较好,更有利于降低系统负载;与Agent-DEVS模型相比,虽然多分辨率控制在一定程度上增加了模型复杂度,但两者的执行效率基本相当,从而验证了MR-Agent-DEVS模型的实用性。