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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

震后初期应急物流公私协同的动态LAP模型

针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,为满足多主体的不同应急需求,基于公平与效率兼顾的视角,构建满意度最大、总成本最小、人员损失最小的多周期、多目标、多物资的公私物流资源整合的双层动态选址-分配(LAP)模型,上层以商品满足率最大为目标,下层以时间满足率最大为目标;设计遗传算法进行优化求解;最后以汶川地震为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:所建模型可以实现震后初期公私物流协同作用下的多物资动态LAP决策,而且兼顾公平和效率。     

IIF-ER方法在应急物流设施选址中的应用

为解决不确定性条件下的应急物流设施选址评估的问题,建立基于区间直觉模糊(IIF)与证据推理(ER)的设施选址模型。首先,针对指标评估的不确定性问题,采用区间直觉模糊数(IIFV)表达专家评价信息;然后,考虑到传统IIF在信息集成中存在信息丢失的问题,采用ER集成方法集成评估信息;其次,利用逼近理性解排序法(TOPSIS)对应急物流设施选址方案进行排序;最后,以某城市建立应急物流设施点为例,采用传统IIF信息集成方法与所提方法对比分析,验证模型的有效性。结果表明:所提方法能解决不确定性条件下的应急物流设施选址决策问题,同时也能保证决策质量。     

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。     

考虑可靠性要素的应急物流设施选址分配问题的建模研究

为了提升防灾减灾系统的运行效率,研究应急物流设施选址-分配问题,构建考虑设施可靠性要素的双目标混合整数规划模型,以最小化系统总成本和最大化客户需求覆盖率为目标,确定应急物流中心的选址区位和各节点间各种物资的分配方案;考虑即使是选中开放的设施,也存在一定的中断概率,因此以不同情形表示开放设施中存在中断设施的情况;最后,通过MATLAB实现NSGAII算法,对模型求解,得出灾害发生时应急物流设施需求覆盖率与系统总成本的关系,为灾害发生后救援系统救灾成本和受灾点需求满足程度的权衡优化,提供可参考思路。     

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。     

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。     

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。