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。     

基于区域自然灾害风险区划的应急救援物资储备设施选址方法与应用

自然灾害面前,应急救援行动是拯救生命、减少损失的重要手段之一,而合理的应急救援物资储备设施是决定应急救援行动成败与否的关键。在总结前人研究成果的基础上,提出一种考虑区域自然灾害风险区划(值)、时间约束和储备设施建设成本约束的P-median问题,设计变邻域算法对问题求解。并依据北京市民政局和统计局提供的1978—2011年度区域自然灾害灾情资料,开展自然灾害下区域应急救援物资储备设施的实证研究,从理论上为区域自然灾害应急救援物资储备设施选址决策提供建议。     

具有水上事故特征的目标P-中位应急救助选址优化及方法

科学地进行应急救助基地选址是提高应急资源利用效率和应急服务水平的关键,以南京海事辖区为例,对事故多发水域应急救助基地的布局规划和覆盖分配进行了优化研究。总结了辖区水域中影响应急救助站点选址的因素,有辖区事故重点水域分布、桥区水域、锚地3个因素,运用DBSCAN算法确定了辖区事故重点水域的分布情况,结合桥区水域、锚地影响因素,引入安全风险权重系数,利用P-中位建立了应急救助站点选址数学模型。构建的选址模型目标函数在满足设置的约束条件下取最小值,即实现了救援用时最少或救援距离最短。最后运用免疫算法求解选址优化数学模型。经过计算,在考虑时效性的基础上,较好地实现了应急救助对辖区水域的全覆盖和重点水域的重点覆盖。     

复杂地形乡镇地区应急设施选址研究

为加强复杂地形乡镇地区应急服务设施选址决策的科学性,引入交通满意度及道路受损风险系数2个变量,扩展传统的时间满意度函数,构建多属性满意度函数及基于多属性满意的复杂地形乡镇地区应急设施选址模型。采用免疫优化算法求解模型。对4个应急设施点建设进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明,该选址模型是有效的,可用于确定复杂地形乡镇地区应急设施选址事宜。     

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。     

突发事件应急救援设施选址决策模型

一般设施选址模型主要有P-中值模型、P-中心模型、覆盖模型,这些模型均不适合解决突发事件应急设施优化选址这一难题.针对突发事件发生频率低、后果严重等特点,综合考虑应急设施选址的效率性、公平性和成本等多方面因素,建立了一个多目标决策模型,采用线性加权和法求解该模型,得出应急设施的最优选址点.实例表明,多目标决策模型的计算结果科学合理、经济可行,为应急设施选址决策提供了有效依据.     

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。     

海上危险化学品应急基地的优化选址

应急基地是海上救助的保障.为了合理布局以提高防灾减灾的能力,对海上危险化学品应急基地优化选址进行了研究.充分考虑重点海域和事故多发海域的重点防护问题,兼顾非重点海域的应急反应需求,尤其保证对人的有效救助和污染的快速控制和清除,提出了多目标选址模型,并给出了该模型的启发式算法.最后,将此模型和算法运用于宁波-舟山海域应急基地选址中.     

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。     

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。     

基于约束的多个应急服务设施点优化选址模型与算法

在应急服务设施选址中存在只在限定点选址的问题,限制了应急资源的有效配置,不利于应急能力的提高。根据应急系统的特点,基于集合覆盖原理设计了满足应急系统时间紧迫性前提下,以系统费用最小为目标的多个应急服务设施点的优化选址数学模型,提出一个新的算法,不仅能算出满足要求的应急服务设施点个数,而且能求出最优的选址地点。实证表明,该算法能够根据需求客观选择应急服务点的个数,具有一定的实用价值。     

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。     

城市社区应急避难场所区位配置模型研究

为提高城市社区应急避难场所的应急疏散和避难能力,用数学建模方法确定应急避难场所在社区中的最优选址。依据运筹学中设施区位配置(L-A)模型理论和城市应急避难场所的布局原则,构建城市社区应急避难场所选址模型。借助交互式的线性和通用优化求解器(LINGO)对其求解。利用构建的选址模型及求解方法,评价北京市某社区现状应急避难场所位置的合理性。结果表明,该社区现有应急避难场所位置不合理,理论最优位置应在4号居民楼与下沉广场之间。全面合理的选址模型条件能使最优选址更接近现实需求。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

考虑年维护费用的多目标规划城市应急疏散中心选址研究

通过考虑城市应急疏散中心的"通达性"与"经济性"原则,提出城市应急场所选址的多目标规划模型,利用NSGA-Ⅱ算法对模型进行算法求解,从而得到应急疏散中心选址模型的最优解群。最后以某地区应急疏散中心选址为例,验证了该模型与NSGA-Ⅱ算法的合理性与实用性。     

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。     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

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。     

危险品配送选址-多式联运路径优化

为兼顾安全与经济效益,有效优化运输网络,研究危险品配送中心选址和多式联运路径优化问题。基于运输方式的多样性,建立既考虑各配送中心到各需求点的多式联运最优路径,又考虑选址配给问题的选址—多式联运路径模型。将运输网络进行变形,引入目标权重和经济转化因子,将多目标规划问题转化为单目标决策问题;用Dijkstra改进算法和O-D矩阵搜索算法求解所建模型。最后,通过实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,单目标优化并不能满足具有不同偏好的决策者,需要综合考虑成本和风险的目标值;不同运输方式组合运输,会影响最优路径的目标值,进而影响配送组合的目标值选择。     

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。