基于蚁群优化算法的多级应急响应下灾后应急资源空间优化配置

灾后多地提出资源需求,在资源有限的情况下为了优先满足重灾区、最大程度覆盖并满足灾区的资源需求,提出了多级应急响应等级,对灾区资源的需求响应进行分级。建立了具有7个优化目标的应急资源空间优化配置数学模型,在模型中考虑了选址点的交通便利度和稳定度,提升了模型的实用性。模型将选址与资源配置进行了统一考虑,并提出了保守型和乐观型资源配置策略,解决了资源充足与受限情况下的优化配置问题。基于Pareto设计的信息素更新规则能够最大程度地减少对多目标优化问题先验知识的依赖,精英档案的引入增强了算法的探索性,加快了全局非劣解搜索速度。算例分析表明,本算法能够很好地处理大型复杂网络。     

基于和声搜索算法的应急资源筹集优化

在应急资源调度过程中,资源的筹集问题是其解决的核心问题之一,在应急点较多的情况下,采用穷举法等传统方法求解速度较慢,不能满足应急资源快速准确调度的需要.和声搜索算法是一种启发式全局搜索算法,在许多优化问题得到很好的应用.本文将采用和声搜索算法对此类问题进行求解,并通过实验结果验证其可行性和高效性.     

基于二型模糊集理论的应急设施选址方法

为了研究应急管理中的应急设施选址问题,在传统选址方法基础上,提出了一种基于二型模糊集理论的应急设施选址方法,以区域人口密度量化应急资源需求程度,构建选址集最大覆盖模型.由于人口的流动性,采用二型模糊变量描述人口密度信息,二型模糊变量可提供不确定性建模额外的自由度.在置信度理论框架下,将原模糊模型转化为其等价确定性模型.针对模型中大规模复杂高维的空间地理数据,设计了一种基于网格空间表示法的矩阵编码策略与遗传算法耦合进行模型求解.研究表明:矩阵编码策略可以有效避免维数灾难,并且能够显著提升求解效率,所提方法可以提供合理的应急设施选址决策,以提升突发事件应急管理水平.     

军事应急物流中多目标路径优化的研究

本文从军事应急物流的定义和特点出发建立了多目标的路径优化模型，并基于遗传算法总结归纳了解决多目标路径优化问题的三种方法。     

物流配送中心选址策略研究

把物流配送中心的选址归结为求解使运输成本、变动成本和固定成本之和最小的最优化问题.为便于模型求解,进行了适当的假设,建立了以运输成本与运营成本之和最小为目标的选址模型,并采用遗传算法对选址模型进行求解,运用vb.net编写相应的求解程序.     

水上应急物资储备库选址-分配优化模型

将应急物资储备库选址和应急需求分配问题集成考虑,基于集合覆盖理论和引力模型,建立水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并针对模型设计遗传算法.算例分析结果显示,最终选址-分配方案能够实现对水域的全面覆盖和重点加强;程序运行50次,其中43次结果相同,说明计算结果具有稳定性,表明选址-分配模型和算法是有效的.     

疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间,全力保障应急物资流通,是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。本文建立基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构,实现物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况,结合头脑风暴算法内核,根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型,使用Matlab工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真,实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。     

应急资源调度的补货策略问题研究

根据突发事件的特点,将突发事件的应急资源调度过程分为三个阶段。分别对应突发事件发生以前的资源储备阶段、紧急救援物资的调度阶段和用于灾后重建的一般资源调度阶段。考虑了突发事件需求和由于灾害影响资源运输时间滞后的不确定性,将应急资源管理与供应链管理中的补货策略相结合,三个阶段分别决策,提出使得考虑时间效应的综合成本最低的动态资源调度方案。     

基于免疫优化算法的应急物资储备库选址

为了提高应急物资利用效率和应急服务水平,针对灾害情况下应急物资运输调度的时效性特点,基于各需求点历史灾害事件数据,利用三角模糊数对历史灾害事件数进行模糊化处理;引入风险权重系数,建立应急物资储备库选址模型,并采用免疫优化算法完成求解.以安徽省应急物资储备库选址为例,验证了该模型的可行性,可为解决应急物资储备库选址问题提...     

面向脉冲需求的应急资源调度问题研究

在应急资源需求点和可行的出救点已经明确的情况下,提出了一种具有脉冲需求特性的应急资源调度方法.首先,将脉冲消耗应急问题的研究范围限定为各出救点可用资源完全能够满足应急资源脉冲需求的调度问题,从理论上证明了已有的应急资源满足调度需求的充要条件,并进一步给出了应急时间最早的资源调度方案.在此基础上,分别给出了脉冲需求条件下应急时间最早和应急出救点数最少的算法步骤,并应用数学归纳法进行了证明.算例结果表明,该研究方法能够有效地获得多种最优应急决策方案,为面向脉冲需求的应急资源调度问题提供决策参考.     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了"45-256-509"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案

在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中.     

应急医疗资源保障研究综述

应急医疗资源是应对突发公共卫生事件的物质基础和保障,能否根据需求及时、准确地提供应急医疗资源对于降低疫情造成的损失具有重要作用。首先,综述了应急医疗资源需求预测方法及紧迫度的评估指标体系;其次,对应急医疗资源储备的关键问题进行分析,综述了规模与轮换、政企合作、设施选址3个方面的研究现状;再次,从优化目标、时间窗等角度总结应急医疗资源调配模型,以及优化算法的研究现状;最后,对应急医疗资源保障发展趋势进行了总结和展望,指出通过大数据技术和平台提升应急医疗资源保障能力尤为重要,具体应关注3个方面:1）运用数字技术建设应急医疗资源大数据平台;2）通过大数据平台重构应急医疗资源保障系统;3）应急医疗资源保障系统重构的实现路径。     

基于偏好序的多事故应急资源调配博弈模型

应急资源调配是应急决策和应急响应的重要内容。为解决多个事故的同时存在时应急救援中资源调配问题,设计了一种改进的基于偏好序的效用函数,用以刻画各事故得到救援的及时性和有效性。将多事故资源调配问题描述为完全信息非合作博弈过程,利用G am b it软件,求解该博弈过程的N ash均衡,得到资源分配方案。综合了考虑事故严重程度、响应时间、救援可靠性等多个优化目标和影响因素。结果表明:该方法能合理有效地解决多事故点的应急资源调配问题,为应急辅助决策提供必要的支持。     

基于ANP的安徽省自然灾害应急物流体系运行能力评价研究

有效地评价及反馈是安徽省自然灾害应急物流体系顺利运行的保障。本文通过运用ANP网络层次分析法,对安徽省自然灾害应急物流体系的相关指标进行评价,找到影响安徽省自然灾害应急物流体系运行能力的关键因素,从而更好发挥安徽省自然灾害应急物流体系的综合实力。     

基于城际多HUB的应急物流网络协同动力学模型分析

为了提高应急物流在生物反恐体系中的应急物资配送水平,完善城际应急物流系统,根据生物危险源扩散规律,建立了多层次的城际多HUB应急物流网络协同模型,分析了城际多HUB应急物流网络协同状态下,处理危机的流程.从系统动力学角度建立了传染病模型,并讨论了多HUB物流网络协同状态下,应急物资在最短时间内,以最合适的量配送到疫区的方法.研究表明,根据城际多HUB应急物流网络协同性的研究,能够有效控制生物危险源的扩散,提高应急系统多个城市之间的应急管理水平.     

区域网络化制造资源优化配置的遗传算法模型

对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究, 提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型, 考虑到网络化制造系统中资源的特殊性, 编码方式采用二进制编码, 并行模型为粗粒度并行模型. 该模型不但可以在产品全生命周期中的每个环节选1个或多个企业参加, 而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案. 此外, 对该模型的可行性和优越性进行了论证, 给出基于该模型的原型系统运行界面, 通过具体实例验证了该模型的有效性.     

编队反导资源调度问题分析

为了发挥编队反导资源的作战效能,提高整体作战能力,可将编队反导资源进行统一调度使用。借鉴柔性工作调度的思路,结合反导资源作战使用的实际情况,建立了编队反导资源调度模型,然后运用混合粒子群算法进行求解。调度模型不但可以确定对每枚反舰导弹抗击的次序,而且还可以确定抗击的开始和结束时间。混合粒子群算法编码简单,操作性强。仿真实例表明,调度模型合理有效,算法收敛速度快、迭代次数少。