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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

考虑动态需求的应急物资配送中心快速选址研究

为有效开展应急物资配送工作,综合考虑灾后道路损毁及恢复情况、不同类型物资动态需求和应急物流的多个优化目标,构建最小化配送时间和成本,同时最大化物资分配公平性的应急物资配送中心快速选址模型;利用耦合Dijstra算法的分层序列法来求解模型,并通过数据仿真分析,设计耦合配送路径的多物资多周期应急物资配送中心选址方案。结果表明:该模型既能实现物资需求和道路状况动态变化情况下,耦合配送路径的应急物资配送中心快速选址;又可减少应急物资配送中心建设和使用中可能产生的资源浪费,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。     

考虑失效风险的救灾物资储备库选址模型研究

为确保灾民在救灾物资储备库失效情况下仍然能得到急需的生活物资,用情景建模方法构建考虑救灾物资储备库失效风险的随机规划选址模型。模型以期望总成本最小为目标,以储备库位置和在不同情景下储备库服务范围为决策变量。其中,期望总成本由储备库建立成本和失效后的期望运输成本构成,约束条件包括储备库能力约束和救灾物资运达灾区的时间限制约束。由于可能的情景数较多,用样本平均近似算法(SAA)求解。以云南省昭通市的相关数据为背景设计算例,验证模型的有效性。结果表明:在考虑救灾物资储备库失效风险条件下,救灾需求和到达受灾点的运输时间是储备库最佳选址方案和救灾物流成本的主要决定因素。     

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。     

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。     

应急物资调度时间最小化模糊优化模型

为提高对应急物资需求的快速响应能力,基于应急物资调度问题的特点,引入三角模糊数描述应急调度的不确定属性,建立三角模糊信息环境下应急物资调度问题的时间最小化模糊优化模型,并给出与其等价的模糊机会约束规划模型,探究参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,通过实证案例分析,验证转化方法的有效性。结果表明,应急调度过程中的应急物资需求量、应急调度时间等都有不确定性特征,用三角模糊数表征有关模糊属性,有助于提高应急物资调度决策的准确性。     

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。     

大规模突发事件应急资源调度的多目标鲁棒优化研究

为及时有效地控制大规模突发事件的不良影响,考虑应急响应系统中多种应急物资需求呈不确定性的特征,建立最小化总成本和总时间的多目标-两阶段临时配送中心选址和应急资源调度模型。采用相对鲁棒优化方法对模型进行求解,利用区间估计描述不确定性因素,并引入扰动系数和控制参数调节模型的鲁棒性和最优性。数值实验结果表明,该模型能有效解决需求不确定下应急资源调度网络的构建问题,且能保证应急决策良好的鲁棒性。最后,通过分析测算单目标与多目标模型下目标值的结果以及不同控制参数与扰动系数下目标值结果,进一步验证了该模型符合应急响应实际情况。     

多情景模式下应急资源精益配置模型与算法

为提升综合救灾能力,利用情景建模法构建不同的灾害情景;在应急资源有限的约束条件下,以最大化应急救援社会价值为目标,并兼顾分配公平,建立应急资源精益配置模型,主要包括储备库选址与规模设置、不同灾害情景下的物资分配方案制定;利用改进差分进化算法求解模型,并通过数值案例对算法进行验证。结果表明:所建模型有助于实现有限应急资源的社会价值最大化,用改进的差分进化算法能够求得模型的最优解,为决策提供依据。