危化品道路运输事故应急救援中心选址模型研究

为快速提高危化品道路运输事故应急救援能力,降低事故后果,文章基于目前应急救援中心选址模型的不足,提出了一种新的双目标决策救援中心选址模型。通过综合考虑应急响应时间及应急处理能力对救援能力的影响,建立了救援中心点的最大网络覆盖模型;并采用较优的邻域搜索算法求解救援中心点的合理位置。最后以某地危化品运输路网为例,利用所建模型对事故应急救援中心的合理布局计算求解。结果表明:考虑应急响应时间及应急处理能力限制的应急救援中心选址模型,能够有效提高救援中心的综合应急能力,为有关部门合理规划危化品道路运输事故应急救援中心布局提供理论参考和决策依据。     

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。     

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。     

武汉市轨道交通线网应急救援站选址研究

城市轨道交通线网对城市的发展起着重要作用，针对城市轨道交通网络化运营以及突发事件的相关特点，结合复杂网络的相关理论，利用Pajek软件进行网络中心性分析，同时考虑到空间、成本、救援3个约束条件，建立“P-中心应急救援站选址模型”，使轨道交通线网中最大应急救援距离最小，同时防护到网络中所有的需求站点；利用遗传算法进行编程计算和模型求解，以得到最优结果；以武汉市轨道交通线网为例进行应急救援站选址研究，得到12个应急救援站的最佳布置方案，最后通过线网脆弱性对比分析验证了该方案的脆弱性最小，说明选址方案可靠。     

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。     

海上溢油应急物资调度双目标规划模型

为最大程度降低溢油事故造成的不利影响,提出充分考虑海上油膜漂移特性及溢油点和漂移点对救援物资需求不确定等特点,基于鲁棒优化思想,建立救援应急成本最小、应急时间最短的双目标规划模型,并基于NSGA-Ⅱ算法设计求解方法.结果 表明:决策者可根据自身对溢油事故规模的判断,得到不同应急物资调度方案,为应急出救点的选择和物资调度...     

水网地区危化品应急资源优化配置模型

我国水网地区航道纵横交织成"网状",具有联通性、聚集性及应急救援路径选择多元性等特殊性,对水网地区危化品应急资源进行优化配置,能够对事故作出快速响应,减小事故损失,提高应急救援服务效率和水平。首先利用K-Means聚类算法对事故点进行聚类,确定应急资源点位置,完成选址模型;然后在此基础上,以最小化应急资源数量为目标,建立基于随机规划的应急资源分配模型,并利用遗传算法求解。将某水网地区作为算例进行验证,结果表明,该模型能够很好地满足实际配置需求。     

京津冀一体化的地震灾害应急准备分区*

为研究京津冀地区地震灾害应急准备分区问题，针对京津冀地区地震灾害风险及应对特点，构建地震应急准备选址评价指标体系，设计Jenks-AHP方法计算京津冀地区13个城市应急准备选址优先度，基于运筹学经典LP模型，运用数学规划、GIS系统V图及缓冲区分析技术，给出京津冀地震应急准备分区的3种优选方案。结果表明:在应急覆盖面积最大和应急响应时间最短的目标规划下，2个分区应选择以北京、石家庄为应急中心的区划为最优方案；3个分区应选择以北京、天津、石家庄为救援中心的区划为最优方案；4个分区应选择以北京、天津、石家庄和唐山为救援中心的区划为最优方案。研究结果可为京津冀3地打破行政区划壁垒，开展一体化应急准备体系规划和应急资源储备布局提供决策参考。     

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。     

兼顾公平与效率的无人机应急中继通信选址优化问题*

为提高应急救援中无人机应急中继通信资源配置的公平与效率,在考虑无人机中继通信覆盖范围限制、各受灾用户集群点分布情况、受灾群众公平性感知的基础上,构建以最大化系统吞吐量为效率目标、最小化受灾群众公平损失值为公平目标的无人机应急中继通信选址多目标0-1非线性整数规划模型,采用基于k-means的模拟退火算法对其进行求解,并以实际案例为背景构造算例,验证本文提出模型和算法的可行性与有效性,并进行多目标分析及参数敏感性分析。研究结果表明:本文提出的模型和算法能在较短时间得到无人机应急中继通信选址方案,保证所有受灾用户集群点获得通信中继;同时,确定最佳无人机设备数量,验证公平目标与效率目标存在悖反关系。     

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。     

滑雪场突发事件多点多类救援资源调度模型

为在滑雪场发生突发事件时,能够合理有效地调度多类资源进行多点救援,首先,利用目标规划法,建立考虑紧急程度、救援时间为固定值的多点多类救援资源调度模型;其次,在该模型基础上,建立救援时间为区间数的多点多类救援资源调度模型;最后,设计求解算法求解最优资源调度方案,并通过算例分析说明所建模型及其求解算法的有效性。结果表明:基于多事故点和多类资源的应急调度方案,因引入事故点紧急程度以及区间数形式的救援时间,能够克服调度的盲目性,优化救援方案并降低总体损失。     

燃气管道泄漏爆炸应急救援物资需求及救援点优化选址研究

为研究燃气管道泄漏爆炸后的应急救援物资需求量和最佳救援点选址,采用案例推理方法,建立了燃气管道泄漏爆炸事故应急资源需求模型。以某化工园区发生燃气管道泄漏爆炸为案例,运用MATLAB编程对应急资源需求进行数值计算;利用ArcGIS可视化、地图数据分析功能,建立网络空间数据集,获得该案例工业园区6个应急救援点。结果表明,可通过化工园区应急救援历史数据获得事故应急资源需求量,利用ArcGIS建立位置分配点和确定救援点数量,可获得优化的应急救援选址。     

基于动态规划法与重心法的气田消防中心站选址研究

天然气集输系统一旦发生泄漏,容易引发火灾、爆炸、中毒等重大事故,合理的 消防中心站选址对及时展开事故应急救援行动具有重大的现实意义。针对气田中消防中 心站的最优选址展开研究,提出基于动态规划法与重心法相结合的选址方法。采用动态 规划模型确定气田集输系统应急救援最优路径,采用重心法考虑气田集输系统不同组成 单元的重要性,二者结合最终确定出消防中心站最优选址。通过该方法确定的气田消防 中心站位置既保证了气田集输系统中重点保护对象在事故发生的第一时间内得到救援, 同时兼顾了其他单元的最短应急救援时间,对气田消防中心站的合理设置提供了较有价 值的参考。     

危险品事故泄漏模糊路网应急资源优化研究

当危险品大规模泄漏事故发生后,应急物资快速配送对于减轻危险品对人员伤害和挽救损失有重要意义。首先从损毁路网修复和救援物资2个方面建立双层模型,从有限物资分配修复损毁路网和救援上进行优化分配,并通过路径优化时间最短分配物资,使应急救援系统的损失最小化。利用宽容分层的方法对模型进行求解,求解最优的物资分配和运输路径方案。最后利用算例,对模型和算法进行检验,找出需要修复受损路网中关键路段。     

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。     

高速公路建设期突发事件路网协同救援模型研究

针对我国高速公路建设突发事件应急救援管理的现状,基于协同思想并结合应急管理技术,提出"点-层"辐射的多级响应、逐级控制应急救援模式;以应急物资准备时间、应急救援响应延误时间和应急救援行程时间3个子目标最小为目标函数,建立了高速公路建设突发事件协同应急救援模型;应用格林希尔茨公式动态求解路网中各路段权值参数,得出"节点-节点"路径权值矩阵,并结合Dijkstra算法求解时间最短救援路径,以求得各子目标函数的最优解,并最终确定最优应急救援方案。将该研究成果应用于某高速公路特大桥项目施工突发事件应急救援中,得出其最短救援时间为16.25 min,比原应急预案标准提出的30 min救援时间节省约14 min,表明该研究成果有一定可行性和有效性。     

库区水上应急救助设施多因素P-median选址模型

为提高库区水域的水上应急救助能力和救助设施选址决策的科学性,在深入分析救助设施最优选址问题的基础上,引入应急需求点安全风险权重系数,以应急救助点覆盖半径为约束条件,建立同时考虑救助时间和安全风险的P-median水上应急救助设施选址模型。将所建模型应用于甘肃刘家峡库区水上应急救助设施选址问题,采用免疫算法求解模型,得到应急救助点最优选址方案。结果表明,用免疫算法能有效求得P-median应急救助设施选址模型的最优解。     

基于智能运维的高速公路交通事故应急救援作业质量评价研究

准确迅速地评价应急救援作业质量对于高质量开展高速公路交通事故应急救援作业至关重要。基于运维作业动态记录，从事故量、事故影响、作业效果和道路属性4个方面构建应急作业质量快速评价体系，采用CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法客观赋权结合VIKOR(VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje)法构建评价算法，以Moran’s I分析的指标空间分布特征结合作业部门兴趣点(Point of Interest, POI)数据与路网信息分析应急救援作业的服务可达性与效果的可视化情况。结果表明：指标具有空间相关性，其中事故占道时长及事故处置时长呈显著的空间集聚现象；多数地区可实现1 h全覆盖，其中以珠三角地区最优。研究方法可为提升应急救援作业质量和作业队伍选址提供依据。     

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。