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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。