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。     

基于自适应遗传算法的应急物资储备库选址及物资调配优化研究

应急物资储备库是应急救援的重要载体,储备库选址是否科学合理决定着整个应急公共服务体系的成效,而传统遗传算法在研究储备库选址与物资调配相结合的问题上存在局限性。针对这一问题,从需求点及应急设施服务质量视角构建基于覆盖满意度和经济性的应急设施选址与物资调配优化模型,并根据模型设计自适应遗传算法(AGA),结合储备库实际情况采取具有方向性的初始群体生成法提高搜索速度,设计自适应交叉与变异算子使AGA能够在进化速度与解的质量之间进行权衡,并获得全局最优解。结果表明,该算法能跳出局部最优从而获得最优的选址-分配方案,可为应急管理部门和决策机构的应急设施选址规划及应急物资分配提供理论依据和决策参考。     

基于模块化的多层级储备库应急物资储备模型

为最大程度地保障灾害发生后受灾地区的应急物资需求,建立更加合理的储备策略,综合考虑不同灾害类别和等级的应急物资需求差异、物资模块化需求和参与救援储备库层级不同等因素,构建最大化期望应急物资满足程度、最小化储备和运输成本的多目标应急物资储备模型;设计NSGA-II算法和动态近邻表删除混合优化算法,通过数据仿真完成对模型的分析,计算出各个层级的储备库储备的应急物资的种类和最优储备量。结果表明:用混合优化算法能够有效求解多目标应急物资储备模型,并且应急物资储备方案能够保障储备的合理性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

消防战勤保障物资储备点布局与选址问题研究

为科学规划消防应急救援物资储备点布局,进一步提高消防部队处置突发事件的能力,从当前我国消防战勤保障物资储备点的建设现状入手,研究了消防战勤保障物资的分类。在此基础上明确了物资储备点的布点原则和选址方法,建立了储备点选址的数学模型,并利用计算机进行求解,得到若干个备选地址;然后在综合考量各种影响因素的前提下,通过灾害发生区域相对集中的规律进行适当的调整,进而筛选出最佳选址。最后讨论了部局级应急装备物资储备库的布局现状及建议。结果表明:储备库的选址应在科学合理的物资储备点选址基础上,与部局、总队的应急装备物资储备库相互依托、互相补充,从而形成一套符合我国消防力量建设实际的消防战勤保障物资储备体系。     

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。     

考虑救援时效的化工园区应急物资储备站点选址模型研究

针对化工园区的应急物资储备站点选址问题,在同时考虑经济因素以及救援效果的基础上,建立了多目标覆盖选址模型,同时引入了应急救援时效函数,以反映物资运输时间对救援效果的影响。最后将模型应用于江苏省南部的化工园区应急物资储存站点的选址问题进行算例分析,使用NSGA-II算法对模型进行求解,并采用TODIM法对得到的帕累托最优解进行排序,为决策者选取最终方案做出了参考。     

考虑轮换更新的应急物资政企协同预置储备优化研究*

为解决具有轮换更新环节的应急物资政企协同预置储备优化问题,探讨轮换更新环节中的操作过程及成本构成,构建轮换更新费用的应急物资政企协同预置储备优化模型,并以美国东南部墨西哥湾飓风灾害为背景设计3组数值算例,采用Python语言编码模型并调用Gurobi求解器的方式进行算例优化求解。研究结果表明:合同期内,应急物资的轮换更新次数无论多少,需要支出的差价（折旧）补贴普遍较高;轮换更新频次不会影响库存维持成本,但会影响储备库与企业的协同关系。     

城市应急资源储备库选址的多目标优化模型

为提升突发事件的处置效率,针对城市应急储备库最优选址问题,以减少救援人员工作量和工作分散程度为目标,构建了考虑工作量的应急资源储备库多目标优化模型,并对遗传算法（GA）、遗传模拟退火算法（SAGA）进行迭代速率测试,通过算例分析比较考虑救援人员工作量和不考虑救援人员工作量的模型。结果表明：SAGA迭代速率快于GA,考虑救援人员工作量的模型可以更加合理地分配各储备点的工作量;同时发现在考虑救援行动的实际成本和需求的前提下,需要合理分配应急资源储备点的数量。     

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。     

应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究

为应急物资储备点的选址问题提供一个合理的解决方法,提高应急救援工作的响应能力,基于运筹学中求解多目标优化问题的理论和方法,根据紧急情况下物资运输调度的时效性与经济性特征,构造相应目标函数,引入权重综合考虑时效性和经济性,并利用可变权重因子构造辅助函数,进而建立应急选址问题的优化模型;在此基础上,借用智能算法中系统动态演化方法,提出求解权重的算法,并拓展到多目标决策,将多目标问题逐步转化为单目标问题进而解决;实例计算结果验证了所提算法的正确性及优势,以及求解效率、辅助函数性质的正确性,可以为决策者提供多种在灾变条件下的选择方案;此外,提出的算法也可用于应急管理领域中其他相关优化与选址问题。     

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。     

基于情景分析的生产安全事故应急物资的协调储备优化研究

为了研究应急物资的实物储备与协议企业生产能力储备相结合的储备模式协调性,降低企业自身应对突发生产安全事故的物资储备成本,建立多情景生产安全事故下的企业应急物资实物储备场所和协议储备企业选址的协调优化模型,利用Lingo软件进行求解,并以石油储罐火灾的应急物资储备为背景设计算例,验证相关模型及方法的有效性。结果表明:提出的企业应急物资储备体系,能够在降低应急物资储备成本的同时,保持日常应急救灾能力。     

库区水上应急救助设施选址多目标优化模型

为提高库区水域应急救助设施选址决策的科学性,在深入分析应急救助设施最优选址问题的基础上,引入应急需求点的安全风险权重系数,以应急救助点覆盖半径为约束条件,建立以公平性、时效性和可靠性为核心的应急救助设施选址多目标优化模型;利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行模型求解,得到Pareto最优解集,运用改进的逼近理想解排序算法(TOPSIS)在Pareto最优解集中权衡筛选出最佳折衷选址方案;将所建模型应用于某库区水上应急救助设施选址问题。结果表明:模型的非劣解能够充分反映选址实例中的公平性、时效性和可靠性间的悖反关系;用MOPSO和TOPSIS算法,能有效求得选址多目标优化模型的最优折衷解。     

基于复合种群SIR模型的应急防疫物资仓库选址

为提高对疫情的应急响应与控制水平,研究应急防疫物资储备仓库选址方法。首先,综合考虑城市网络中人口及城市间的人流量因素,利用复合种群SIR模型预测应急防疫物资需求量,并以2017年华北地区城市流感数据验证预测准确性;然后,通过栅格化选址区域生成初始解空间,以时效性优先为原则,构建基于P中值模型的大规模区域内储备仓库选址模型,并以加权运输距离最小为目标,设计结合重心法的精英保留遗传算法求解模型;最后,以华北地区防疫物资仓库建设为试验案例,使用真实运输距离数据验证模型和算法的有效性。结果表明：在大规模区域内仓库候选位置未知的情况下,该模型和求解算法能够保证选址方案的合理性和计算敏捷性,在仓库数量有限的条件下满足疫情爆发时的应急防疫物资供应需求。     

模糊条件下应急物资配送选址-多模式运输问题

为提高应急物资配送效率,充分利用现有交通工具,满足多主体的不同应急需求,基于应急物资的供需特点和受灾点物资需求紧迫程度的差异性,建立模糊条件下,多模式、多阶段、多目标的应急物资分配选址和多模式运输的集成优化模型。探究模糊模型和多目标的转化问题,给出去模糊化的策略和具体算法。并以湖北省2016年7月洪涝灾害为实例,验证模型和算法的有效性。结果表明:引入需求紧迫程度的优化模型,可用来依据受灾点的需求优先级来合理安排应急物资的调配工作;决策者可通过对运输时间、应急成本和需求满足率等3个目标的动态赋权,实现应急设施的动态选址和应急物资的优化调度。     

不确定因素下基于多供应主体的应急物资供应模型

为弥补政府应急物资库供应能力不足,提升救灾物资供应时效、种类和能力,提出协议供应商参与的多供应主体模式,并基于此构建考虑配送中心爆仓和灾区道路损坏的不确定因素的物资供应双层优化多阶段多目标模型,采用NSGAⅡ算法和CPLEX求解器,通过算例验证模型的有效性。结果表明:多主体供应模式不仅可增加应急物资储备的种类和数量,实现可持续物资供应,而且在不确定因素影响下,可通过直送和缓送的方式满足物资供应需求,较传统储备库供应模式有明显优势。