考虑中断情景与防御的应急物资储备库LIP模型

为提高应急物资保障能力,研究应急物资储备库的网络优化设计问题。在传统的可靠性设施选址问题(RFLP)与选址-库存问题(LIP)研究基础上,考虑中断情景、设施设防、设施容量限制、物资批量采购折扣等因素,建立应急物资储备库的LIP双目标优化模型;设计一个改进的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)以求解该模型;以地震灾害应急物资储备库建设为例进行算例分析。结果表明:用所设计的算法可得Pareto前沿解集,使决策者可根据实际需要权衡时效性与经济性目标,从一簇Pateto解中选择合适的优化决策方案。     

多层级防汛应急物资储备库公私协同LAP模型

为实现防汛应急物资多层级储备库的协同布局和储备分配,综合考虑不同等级洪涝灾害的物资需求差异、多物资选址分配策略、多层级出救规则和企业代储点等因素,构建最小化加权总运输时间和系统总成本的储备库公私协同选址-分配模型;设计一个加入多个全局变量的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解;求解出武汉市各层级储备库选址、储备量和分配关系的最优解集,并对比有无代储点对目标函数带来的影响。结果表明:选址-分配模型能够实现防汛应急物资储备的综合决策,在选择代储点时,物资满足率较为均匀,能避免某种物资出现极度短缺,且能减少时间、降低成本。     

给定需求区域应急物资储备库选址模型及其解法

为确保应急方案的合理制定和灾后应急物资的高效调度与使用,提高应急物资储备库选址决策的科学性,引入非线性时间满意度函数,构建基于时间满意度的需求区域下应急物资储备库选址优化模型。考虑储备库选址中时间因素的重要性和需求区域的差异,从需求区域的角度定义时间满意水平。同时,考虑受灾规模和受灾程度的不同,用不同矩形需求区域描述物资需求点。利用蝙蝠算法(BA)求解模型,得到最优的选址分配方案和各个需求区域的时间满意度。结果表明,用BA算法能有效求得应急物资储备库选址模型的最优解,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,选址方案达到了较高的时间满意度。     

NSGA Ⅱ在应急物资储备库选址中的应用

为了更好地应对突发事件,应做好应急物资的储备.应急物资储备库选址问题就成为优化应急物资储备的关键.应急管理中的应急物资储备库选址涉及到多方面的因素,已不是简单的单目标决策问题.针对此问题,构建了选址模型,并且引入NSGAⅡ解决模型中的多目标优化问题.求解后得出一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并且具有良好的收敛性和鲁棒性,决策者可以根据实际情况从中选取最合适的解.对某应急物资储备库选址问题进行了讨论,结果证明此方法具有一定的实用性.     

三角模糊需求下水上应急储备库选址-分配优化模型

为研究模糊需求下水上应急物资储备库的选址-分配问题,考虑自然条件对应急物资储备库覆盖半径的影响,基于覆盖模型、重力模型、三角模糊数学相关理论,构建了三角模糊需求下水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并设计了遗传算法求解。算例分析结果表明,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,48次得到相同结果,计算结果具有稳定性。研究表明,选址-分配模型和算法是有效的。     

需求不确定下的应急物资储备库选址模型研究

为提高应急突发事件的预防和处置能力,探讨需求不确定条件下的应急物资储备库选址问题。首先通过基于联系数的区间灰数法预测不确定需求,然后构建包含最短应急时间、最大覆盖范围、最小成本的多目标应急物资储备库模型,并利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解模型。结果表明,用基于联系数的区间灰数预测法能在样本量较少的情况下保证预测的准确性,用所建模型经多次迭代能从多个候选库存中选取出精度较高的Pareto最优解集,保证解集的多样性和准确性。     

常态化疫情防控背景下区域应急医疗物资选址-分配模型*

在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行仿真研究。结果表明:某市应选择储备库数目为5,在物资分配时考虑物资防护等级要求,可减少医院物资集散点物资浪费,增加物资购买集中点获得量。     

不确定环境中多目标应急物流选址分配模型

为合理解决应急物流系统中的设施选址和应急物资分配问题,基于应急物资供需特征,引入概率分布及三角模糊数描述应急物资供需的不确定性,建立不确定信息环境中,多商品、多式联运、多阶段及多目标的应急物流选址分配模型。探究模型中不确定性约束条件的转化方法,并采用epsilon约束法对模型进行求解。结果表明,所构建的数学模型能较好地模拟应急物流系统中的选址分配问题,用epsilon约束法能有效地求解多目标模型的帕累托最优解集,决策者可根据对需求未满足量、应急物流系统的救援总时间及总成本3个目标的偏好程度,选择相应的应急物流方案,实现应急设施的科学选址和应急物资的合理分配。     

不确定需求下应急物资储备库选址鲁棒优化模型

为加强应急物资储备工作,提高预防和处置突发事件的能力,研究不确定因素对应急物资储备库选址决策的影响,建立应急物资储备库选址优化模型。用不同矩形需求区域描述物资需求点。用块范数度量图中距离。将人工蜂群算法(ABC)应用于模型的求解中,得到不确定需求下的最优选址方案。试验结果表明,模型具有良好的鲁棒性,便于决策者积极应对不确定因素带来的不利影响。     

考虑时间满意度的应急物资储备库选址模型与算法

为有效开展突发事件背景下的应急物资储备库选址工作。首先,考虑应急物资到达需求点的时间,以时间满意度最大和选址成本最小为目标,建立双目标混合整数规划模型;然后,在免疫算法中引入模拟退火算子,结合两者优点构建免疫模拟退火算法;最后,将位于四川省龙门山断裂带上的29个县市的汶川地震数据作为算例,求出选择2～8个应急物资储备库的选址方案并对比不同结果。结果表明：免疫模拟退火算法具有稳定性,选址数量为8的方案比之前研究时间满意度提升15.8%,选址成本减少26 268元。并且求得结果时间满意度与选址成本均优于免疫算法和模拟退火算法,有利于应急物资储备库选址。     

基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究*

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化（MFO）算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化（LMFO）算法相比,基于双自适应因子的改进MFO（DAMFO）算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。     

长江干线中下游溢油应急设备点选址优化

为优化长江干线中下游溢油应急设备点选址,建立溢油应急需求水域风险评价体系,采用云模型对其评价,进而构建以加权距离最小为目标的溢油应急设备点选址模型。采用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,ADE)对其求解。将模型应用于九江港的溢油应急设备点选址,最终解算选址于瑞昌港区及彭泽港区,此评估结果与九江港实际规划相符。     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题，减少受灾损失，对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配，建立基于路况的多目标应急资源配置模型，将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标，开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型，且求解性能比遗传算法更好；通过对模型的求解，可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。     

海上溢油事故双目标应急物资调度模型

为满足海上溢油事故发生后的应急物资需求,最大程度减少事故带来的损失,根据海上溢油应急物资调度的特点,构建基于应急物资需求量和调度时间模糊不确定下应急成本最小和延误时间最少的双目标调度模型。引入三角模糊函数描述应急物资调度中物资需求量和调度时间的不确定性,构建模糊环境下溢油事故点对应急物资应急成本最小和应急延误时间最少的双目标模型,利用遗传算法求解,并通过算例分析证明了该方法的有效性。结果表明,三角模糊数能很好地表征调度中物资需求量和时间的不确定性及模糊属性,确定的调度方案能为海上溢油事故发生时应急物资调度提供决策依据。     

时间限定条件下突发事故资源调度方案

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,在事故应急方案选择时给出一个反映决策者对时间和费用偏好的折中方案十分必要.从实际应用出发,运用模糊优化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.给出了限制期条件下,应急时间最短的资源调度方法以及限制期条件下出救点数目最少的应急模型,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,救援网络中最优路线的求解,即通过分析得出超时风险最小的出救路径,并求出了应急路径的可信度.通过算例说明该计算方法的具体应用,为突发事故处理资源调度的智能化提供参考.     

考虑洪涝灾害风险的城市应急避难场所选址研究*

为解决洪涝灾害下城市应急避难场所选址优化问题,将洪涝灾害风险评估与选址模型相结合。首先,运用灰色模糊综合评价法对洪涝灾害风险进行评价,得到洪涝灾害风险综合指数。然后,将综合指数归一化处理后作为权重引入疏散距离最小化和覆盖人口最大化的目标函数,结合最小化避难所数量,以最大服务范围、容量作为约束,构建引入洪涝灾害综合风险权重的多目标应急避难场所选址优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解。最后,以武汉市作为实证研究对象验证模型的科学性和有效性。研究结果表明:在考虑洪涝灾害风险的情况下,应急避难场所选址方案可在接近最优解的情况下达到最优。研究结果可为城市防洪应急避难场所布局优化提供参考。     

基于双层规划的应急物资调配研究

为在突发性自然灾害发生后的黄金救援时间内，使各应急物资调配中心的物资在最短时间内高效地运往各受灾点，最大程度地平衡受灾程度不同的受灾点群众对应急物资救援的心理满意度，构建以应急物资救援时间最短为目标的上层模型；通过借鉴前景理论量化受灾群众的心理满意度，在考虑各受灾点对有限应急物资存在竞争关系的基础上，建立下层非合作博弈模型；设计遗传算法求解上层模型、改进粒子群算法求解下层模型的层次混合算法。结果表明:构建的多应急物资调配中心多受灾点的非线性整数双层规划模型，使应急物资的调配具有时效性，且更加客观地衡量各灾点物资调配的公平合理性，该模型为应急物资调配研究提供借鉴与参考。     

城市道路交通应急警力配置模型研究

为实现区域性的紧急交通事件的快速疏导与救援,进行科学合理的调度警力,提出应急警力配置模型。该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,利用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急警力布点的最优配置,以满足在给定警力数量的情况下应急警力能够在指定时间内到达辖区内可能发生交通事件的任意应急点,并结合算例对该模型进行验证。结果表明:在满足模型要求的假设条件下,利用MATLAB软件结合遗传算法,可以最终获得优化的警力配置方案。因此,基于图论与遗传算法相结合构建的城市道路交通应急警力配置模型,可以实现公安警力救援的优化调度,进一步实现科学而高效率的救援。     

基于SCPN的交通应急处置流程建模及性能分析

为了更好地利用信息技术支持应急管理,提高交通应急指挥系统救援效率,以路面塌陷事故为例,利用随机着色Petri网(SCPN)对其应急响应流程进行动态离散建模,根据同构的马尔可夫链(MC)分析模型的有效性,最后利用马尔可夫链及模糊数学的相关理论对交通应急指挥系统进行性能分析。结果表明:救援信息、交通路网动态信息、应急资源信息及时态控制信息反馈环节容易产生信息堆积,应提高综合监控的技术水平;专家决策制定出警预案、善后处理耗时较长,应作为流程优化的重点。     

应急物资调运的动态协同决策优化建模仿真

为有效解决应急物资调运决策问题，提高应急物资利用率。总结应急物资调运基本流程、管理方法及存在问题，分析应急物资调运系统动静态资源、灾害分布及优先级等因素，借鉴动态调配 Multi Agent方法研究应急救援保障部门间协同作用，对应急物资调运系统供需路径与救援时效进行分析，构建应急物资调运系统高效、及时、低成本的动态调度模型，同时基于多源时间最短路径问题以及Floyd Warshall算法对模型进行求解仿真，得出应急物资最优调运路径和参与调配储存点组合。结果表明:动态调运决策模型可从备选集合中快速搜索应急调运所需最佳方案，能为应急救援提供更加可靠的保障。