考虑油膜动态过程的海上溢油应急物资调度优化

针对溢油应急响应中海上油膜所具有的动态特性,综合考虑需求点的时变物资需求、运输网络的不确定性以及物资调度决策与外部决策环境之间的相互作用关系之后,构建了效率目标与成本目标相结合的多目标海上溢油应急物资调度优化模型。根据模型的特点,提出了一种基于鲸鱼算法的求解方法。该算法利用非线性收敛因子克服了算法后期易陷入局部最优的不足,同时还引入小生境共享机制以确保解的多样性。最后,通过仿真案例对模型与算法的有效性与可行性进行了验证。结果表明,该方法可以为决策者提供高质量的决策支持。     

Chickpeas from a Chilean Region Affected by a Climate-Related Catastrophe: Effects of Water Stress on Grain Yield and Flavonoid Composition

The Valparaiso region in Chile was decreed a zone affected by catastrophe in 2019 as a consequence of one of the driest seasons of the last 50 years. In this study, three varieties (‘Alfa-INIA’, ‘California-INIA’, and one landrace, ‘Local Navidad’) of kabuli-type chickpea seeds produced in 2018 (control) and 2019 (climate-related catastrophe, hereafter named water stress) were evaluated for their grain yield. Furthermore, the flavonoid profile of both free and esterified phenolic extracts was determined using liquid chromatography-mass spectrometry, and the concentration of the main flavonoid, biochanin A, was determined using liquid chromatography with diode array detection. The grain yield was decreased by up to 25 times in 2019. The concentration of biochanin A was up to 3.2 times higher in samples from the second season (water stress). This study demonstrates that water stress induces biosynthesis of biochanin A. However, positive changes in the biochanin A concentration are overshadowed by negative changes in the grain yield. Therefore, water stress, which may be worsened by climate change in the upcoming years, may jeopardize both the production of chickpeas and the supply of biochanin A, a bioactive compound that can be used to produce dietary supplements and/or nutraceuticals.     

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。     

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。     

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。     

多阶段应急决策的方案链选择方法

针对多阶段不同情景下多指标多任务的应急决策问题,提出了一种方案链选择方法。在该方法中,首先给出了决策方案链的概念,并对多阶段多指标多任务的应急决策问题进行了描述;然后根据相邻阶段的子方案之间的相容性,构建了相容性关系矩阵;进一步地,在考虑相邻阶段子方案之间相容性的情形下,以各阶段的子方案的综合评价值最大为目标,建立了应急决策的方案链选择的优化模型。通过求解模型,得到应急决策的最优方案链。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法

针对在重大突发事件应急决策大数据环境下决策者偏好的不确定性及偏离群体一致性导致的风险,提出一种基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法。首先,通过数据挖掘和自然语言处理方法从UGC中获取公众对事件的偏好信息并构建应急决策属性体系,利用TF-IDF方法结合专家评估信息确定属性权重;其次,建立一个意见开放式的两阶段决策流程,提出依据决策者意见的可靠度和准确度量化决策风险,利用聚类方法得到相应的成员权重,并使用TOPSIS法对决策方案进行排序。最后通过天津港“8·12”重大爆炸事故的案例分析和对比验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于公平与效率的城市应急车辆配置研究

在城市中,消防、医疗、警务等应急车辆的配置是城市管理的一个重要方面.对该问题进行了研究,提出了对其评价的两个标准:公平与效率.作者根据这两个标准建立数学模型,该模型可用于这类车辆的管理.     

基于供应方生产能力的应急物资生产模型

利用期权契约所建立的政企合作储备应急物资模式能够有效解决政府单独储备模式所造成的物资储备量过少或过多而引起的困境。然而由于应急物资的需求特性,若应急物资供应企业采用按单生产方式安排生产储备计划,势必会造成库存水平升高,引发资金周转困难等问题,对政企之间的长期合作造成不利影响。基于此,本文设计了基于供应方生产能力的应急物资生产模型。该模型在政府利用批发价格契约与期权契约采购应急物资的基础上,研究了供应方根据自身生产能力进行柔性生产时的生产与储备问题。通过推导政企双方最优决策后,重点分析了期权权利金,执行价格,加急生产成本等参数对供应方生产决策的影响,并证明与按单生产模式相比,柔性生产模式可有效降低供应方的库存量与生产成本,提高其利润,继而提高整体供应链的利润水平,有助于促进政企之间长期稳定的合作。     

路政应急管理中资源布局的混合整数规划模型

本文根据道路灾害事故的发生特点,对城市路桥养护系统的运行模式和资源的合理调用机理进行分析,考虑到事发地点潜在的资源需求概率,建立资源布局的混合整数规划模型.本模型中资源布局方案的调度决策基础是在灾害事故的资源需求不发生变化的条件下,使得每个救助点的资源同时部分地为辖区内现有事故和潜在事故服务,而现有事故的剩余需求由其他救助点派出资源来满足.该模型的目标是解决城市中因同一时间段内发生两起灾害事故而造成路桥破坏导致的救助资源短缺问题,同时避免资源的闲置浪费.最后,通过算例证明,本方法较通常方法对城市总的资源配置量大大减少.