多储备点多品种应急物资配送的多目标优化模型

应急救援的社会化、应急物资需求的多样性、应急物资需求和补给的时变性,对应急物流的配送调度提出了挑战.应急物流的紧急性要求最大程度保障受灾点的物资供应;在经济上则要求应急物流的成本最小化.通过将时间离散化为阶段序列,在应急物资需求和补给是可预测的情况下,建立一个多储备点、多物资品种、单受灾点的应急物资配送的多目标优化模型,来最小化应急物资短缺次数和运输成本.仿真实例表明,该模型可以通过优化引擎快速求解,能够发现导致短缺的应急物资品种和加强供应补给的时间区间.     

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。     

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。     

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。     

考虑患者回诊情况下的门诊科室调度优化

目前国内大型三甲医院最突出的问题就是资源稀缺,这些稀缺资源主要包括手术室、大型检查设备以及门诊科室等,造成患者严重的排队现象,从而导致患者等待时间过长,满意度下降。通过对哈尔滨市某大型医院进行调研,收集相关数据,研究在考虑患者回诊(即患者当天做完各项检查后又回到初次检查的门诊科室)情况下,对医生门诊科室的数量进行调度优化。利用排队论中的动态优先级对排队规则进行限定,同时引入前景理论中的价值函数,确立以最小化患者时间感知不满意度为主要目标,最小化医院运营成本为次要目标的多目标优化问题。并且分析了两个目标的权重参数变化对总体满意度的影响。建立相应的数学模型,利用模拟植物生长算法( plant growth simulation algorithm,简称PGSA)进行算法设计,通过MATLAB进行仿真,得出在有限度优先的排队规则下,能够更大程度的降低患者不满意度,同时保证较低的运营成本,证明了此研究的有效性和可行性。     

考虑需求不确定的多级应急物流设施选址研究

为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施选址模型。采用去模糊化方法将三角模糊数转化为确定数,利用成本和时间的单目标的最优结果将多目标转化为相对值,再对时间和成本目标进行加权处理,既消除了不同目标之间的单位及数量级差异,还可以进行动态调整。设计了遗传算法对模型进行求解,通过实际算例表明了模型和算法可以有效地解决应急物流设施选址问题。     

区际救援物资中转调度的动态决策模型与算法

考虑灾害救援中灾区对应急物资的持续消耗,研究了区际多品种救援物资的动态中转调度问题.综合考虑各阶段调度费用、运输费用和库存费用总和最小化的救援物资中转调度安排和库存规划,建立了一个区际救援物资中转调度动态决策模型,并设计了一种矩阵编码的协进化遗传算法.最后通过一个算例验证了模型和算法的有效性.     

基于改进微粒群算法的建设项目多目标动态优化

针对建设项目的复杂性和动态性,建立基于改进微粒群算法的多目标动态优化模型.首先,为提高算法性能,引入外部归档集和阈值并构建基于理想点法的适应度函数;其次,分别建立工期模型、加入系统可靠度的质量模型以及加入费用现值的成本模型,由其得到综合优化模型;最后结合工程实例对算法进行验证并与非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)对比.结果表明:方法比NSGA-Ⅱ算法的优化结果更科学、收敛速度更快.     

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。     

应急物资预置问题的可信性优化模型

基于可信性理论,研究了多受灾点、多出救点、多物资的应急设备选址和物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用模糊变量来刻画,建立了模糊环境下应急物资预置的可信性优化模型以最小化期望总费用.当模型中的模糊变量相互独立且服从三角分布时,推导了总费用目标及服务质量和弧容量约束的解析表达式,从而将原模型转化为等价的确定模型.鉴于等价模型是一个混合整数规划,可采用Lingo软件编程求解.最后,数值算例演示所提建模思想.实验结果说明了所建模型的有效性.     

水上重大溢油事故围油栏协同调度方法研究

针对水上重大溢油事故,围控作业对围油栏调运数量和应急限制期的要求极高,为了尽可能提高待围控区域的应急调度效果,需要组织责任区间内各应急反应基地进行围油栏协同调度。文章将受溢油污染威胁区域划分为有限个待围控区域,分别计算各待围控区域的重要度权重、围油栏需求量和应急限制期。考虑各应急反应基地的围油栏可调运量及单次运载能力限制,针对不同重要度的待围控区域对围油栏调运数量和应急限制期的要求,构建多应急反应基地-多待围控区域的协同调度模型,确定各应急反应基地的围油栏调运去向和调运量。通过对比试验对本文模型的有效性进行验证,研究结果表明:组织多个应急反应基地进行围油栏协同调度,并差别化对待区域内不同敏感资源的应急调运要求,可以显著地提高受溢油污染威胁区域的整体应急调度效果。     

资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化

许多森林火灾由于救援资源受限而不能在第一时间扑灭,导致火灾扩大蔓延,进而造成更大的森林资源损失。因此,在救援资源受限情形下,如何对消防救援车辆进行合理的调度安排以快速和低成本地扑灭火灾已成为亟待解决的现实问题。本文研究了一类资源受限下森林火灾应急救援多目标调度优化问题,为该问题构建了多目标混合整数非线性规划模型,优化目标为同时最小化总灭火救援时间和救援车辆总行驶距离。为有效求解该问题,首先将上述非线性模型等价转化为线性模型。然后提出ε-约束法和模糊逻辑相结合的算法对问题进行求解。最后,以大兴安岭山发生的火灾案例和随机生成仿真算例对模型和算法有效性进行验证,结果表明所提出的模型和算法能够有效解决资源受限下森林火灾应急救援问题,并为决策者提供最优的消防调度方案。     

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。     

双目标突发事件应急救援前摄性调度优化

本文以救援时间最短化与计划鲁棒性最大化为目标,研究突发事件应急救援前摄性调度优化问题。作者首先对所研究问题进行界定,其中计划鲁棒性定义为各活动开始时间可调整时差的总和,任务是在应急预算和救援期限的约束下,确定活动执行模式与开始时间以实现上述两个目标。随后,构建问题的0-1规划优化模型,鉴于其强NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:救援时间随应急预算的增加而缩短,随救援期限的放宽而延长;计划鲁棒性随应急预算的增加或救援期限的放宽而提高;当权重分配系数增大时,应急救援时间先保持不变而后缩短,计划鲁棒性则呈减小趋势。本文研究可为突发事件应急救援的组织与协调提供决策支持。     

震后应急物流系统中带时间窗的模糊动态LRP

针对震后应急物流系统中多层次设施定位－运输路线安排问题(LRP),考虑系统中的动态性、时效性、路网连通性、需求不确定性等特点,建立了一个带时间窗的模糊动态LRP优化模型,据此进行救援过程中不同周期灾区外围应急物资集散点和灾区应急配送中心的定位以及应急物资运输路线安排的联合决策。针对该模型的特点,提出了一种基于动态规划的改进遗传算法,为防遗传算法过早收敛问题,使用了随机遍历抽样法、重组策略和变化变异率法,并通过特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。最后,通过算例分析验证了该模型和算法的有效性。     

大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化

以死亡人数最少化为目标,研究大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化问题。首先,使用伤情等级和伤情随机转化的马尔可夫链,建立伤员死亡概率与伤员处置时间的函数关系。随后,将研究问题转化为柔性作业车间静态调度问题,并设计遗传算法求解。最后用一个随机算例对算法进行仿真,结果表明：该算法可行有效;与现有研究中救援时间最短化的调度方法相比,伴随着可接受的救援时间跨度增加,该方法可大幅降低救援过程中的死亡人数。本文研究有助于决策者优化应急救援过程,有效减少死亡人员数量。     

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.