海上溢油事故双目标应急物资调度模型

为满足海上溢油事故发生后的应急物资需求,最大程度减少事故带来的损失,根据海上溢油应急物资调度的特点,构建基于应急物资需求量和调度时间模糊不确定下应急成本最小和延误时间最少的双目标调度模型。引入三角模糊函数描述应急物资调度中物资需求量和调度时间的不确定性,构建模糊环境下溢油事故点对应急物资应急成本最小和应急延误时间最少的双目标模型,利用遗传算法求解,并通过算例分析证明了该方法的有效性。结果表明,三角模糊数能很好地表征调度中物资需求量和时间的不确定性及模糊属性,确定的调度方案能为海上溢油事故发生时应急物资调度提供决策依据。     

时间和成本最低的应急车辆调度研究

为研究灾害发生后如何科学地进行救援,考虑受灾地区物资需求量及车辆运输时间为模糊变量,利用三角模糊数法建立以物资调度时间和成本最小为目标的非线性多目标模型。首先应用Buckley提出的模糊量处理方法,通过α截集和加权法将模型转化为单目标线性规划模型,最后求解得到初始模型最优可行方案和各目标值。仿真实验表明了算法的可行性,在考虑了调度成本和调度时间两个目标前提下,能较好地满足应急救援车辆调度优化需求。     

基于模糊网络和时间依赖的应急车辆调度优化研究

突发灾害的应急物资调度是减轻人民财产损失、防止次生灾害发生、保障社会稳定的必要支撑。借助模糊数学中的三角模糊数学方法对不确定的需求信息特征进行描述,用模糊函数积分确定车辆在路段的模糊行驶时间。以应急车辆调度的总时间最短为调度的主要目标,同时配送数量应最大限度地满足需求点的需求量为次要目标建立应急车辆调度模型。然后设计粒子群算法对模型进行求解。最后通过算例,验证建立的模型拟合现实中的情况,结果不是确定数值,而是模糊数值范围的优化。     

多应急点多需求点物资调度的灰色多目标规划

为了研究在信息不确定情况下,应急物资需求量和应急时间为区间数的物资调度问题,基于灰色系统理论构建多目标规划模型,结合实例并采用灰色区间数求解方法,计算物资调度方案。结果表明:应急物资调度与区间参数取值无关,相关调度模型与算法对应急初期的实际物资调度具有参考意义;运用灰色区间数描述调度中的不确定因素,有助于提高实际物资调度过程中的准确性。     

海上应急保障资源调度的多目标模糊规划模型

针对现有应急资源调度模型无法完全适应海上应急保障环境的问题,建立了基于多目标模糊规划的海上应急资源调度模型.首先,将不确定的航行时间和资源需求量表示为三角模糊数,用时间隶属度函数的全积分对模糊应急开始时间进行确定化表示,用需求量隶属度表示需求点所接收的资源数量满足需求的程度.然后,考虑各需求点和各类资源的重要程度,以系统的时效性、需求满意度、安全性和经济性为优化目标建立多目标规划模型,最后,给出了模型的求解方法,并通过算例分析证明了方法的有效性.     

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。     

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。     

应急初期物资调度的灰色多目标规划模型

大规模突发事件应急初期信息的不确定性,使得应急物资需求量与应急供应点到需求点的时间难以确定。以受灾点的满意度为最终目标,研究大规模突发事件应急初期不确定性情况下应急物资的调度决策问题。通过引入灰色白化函数的上下限测度白化函数,构建应急需求满意度和时间满意度最大化的多目标灰色规划模型。以汶川地震中挖掘机的调度为例,进行模型验证。结果表明:由重庆向汶川调度8台挖掘机、向青川调度7台挖掘机,由兰州向北川调度10台挖掘机,由西安向北川调度12台挖掘机时,应急需求满意度达到最大值2.4,应急时间满意度达到最大值32.1。该模型有助于提高应急物资调度决策的准确性。     

医疗应急物资车辆配送优化调度时间窗模型研究

为快速、高效地对应急物资进行合理的调度,综合考虑突发事件发生后,以最少配送车辆数目及配送通路为目标,构建1套完整的应急配送车辆调度模型,使得应急物资能在各需求点要求的时间窗内完成配送;利用Matlab进行编码设计求解模型,并通过仿真分析,设计考虑时间窗影响的应急物资优化调度方案,最后通过实例验证。结果表明:本文模型既能实现以最少车辆数配送的交通协同方案;又可减少应急物资配送的车辆成本,满足时间窗要求,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。     

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。     

基于多需求点的震灾应急物资调度模型研究

为了解决震后应急物资调度中,因不考虑各应急需求点灾情差异和需求差异带来的决策结果不够合理的问题,采用改进的专家打分法将收集到的灾情信息量化为灾情因子,在此基础上建立应急成本和应急延误时间的多目标模型。采用逐步法求解,为每一个应急需求点确定提供应急物资的供应点及供应量。将此方法运用到云南发生的某地震灾后救援中,计算得出与3个应急需求点对应的应急供应点及其供应量。     

海上突发灾难事件应急物资调度优化方法研究

为满足海上突发灾难事件救援对应急物资的需求,最大限度降低其带来的损失,根据海上突发灾难事件的特点,提出救助目标在受复杂气象、海况等因素影响发生漂移/扩散时的海上突发灾难事件应急物资调度方法。综合考虑海洋环境影响,引入救助资源包的概念。构建考虑时间、运力、物资需求等约束条件,以最大限度地满足物资供应可靠性为目标的海上突发灾难事件多级应急物资调度优化模型。通过算例对模型的应用进行验证。研究结果表明,事件形态的演变会影响应急物资集结点的选择,需要在预测事件形态时空变化的基础上合理确定海上应急物资调度方案。     

石油石化突发事件重点应急物资分类与关键属性参数研究

为提高应急物资在各类型突发事件应急救援活动的使用有效性和调度准确性,结合石油石化企业突发事件应急物资现状,以井喷失控、火灾爆炸、水域溢油等7类多发突发事件的116起典型案例为基础,对突发事件发生时,具有跨区域调度需求的重点应急物资进行了分类研究.创建5大类、21中类、66种产品的重点应急物资分类目录,并将重点应急物资类别与多发突发事件类型进行了匹配分析.以企业应急救援工作实际情况为依据,研究建立了包括分类属性、基础属性、存储属性、特性参数、适用条件等5方面信息的重点应急物资数据存储关键属性参数构架,以期为应急物资的科学管理、准确调度、高效实用提供技术支撑.     

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提供合理决策依据。     

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。     

基于D-S证据理论的地震应急救援群决策

为解决地震应急救援群决策中专家偏好冲突问题,提出一种基于登普斯特-沙弗尔(DS)证据理论的专家偏好型应急救援群决策方法。首先,考虑方案执行时间和方案资源的客观属性以及专家的主观偏好,在传统地震救援群决策过程基础上,设计改进的专家偏好型群决策过程;然后,借鉴应急协商模型,设计考虑方案执行时间和资源的偏好函数,基于三角模糊数定义专家主观偏好程度,并运用D-S证据理论综合专家偏好度作方案选择;最后,以2017年九寨沟地震为试验算例,开展方法对比性试验和偏好敏感性试验。结果表明:与仅考虑方案执行时间和资源或基于三角模糊偏好相比,考虑方案执行时间和资源偏好的决策方案更能满足实际地震应急救援需求,且专家的平衡性偏好更有利于地震应急救援方案的正确选择。     

基于改进TOPSIS的受灾点需求紧迫性分级研究

地震发生初期,各受灾点对物资需求的紧迫性存在差异。在应急资源有限的情况下,为提高救援效率,应急资源需要按照受灾点需求紧迫性优先级进行分配和调度。首先,构建了受灾点需求紧迫性评价指标体系,并采用博弈论方法将熵权法和层次分析法相结合,确定权重组合系数及各评价指标综合权重。其次,利用马氏距离和灰色关联分析改进TOPSIS方法,建立了受灾点应急物资需求紧迫性分级模型。最后,将模型应用于受灾点应急物资需求紧迫性分级研究,并将该评价结果与传统TOPSIS法的评价结果进行比较,结果表明,该评价方法可以科学、客观地确定权重组合系数,消除指标间相关性,使评价结果符合实际情况,表明该评价方法科学、可行、有效,能为应急救援物资配送提供有效支持和决策。     

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。     

突发洪涝灾害下考虑需求的应急资源调度研究

为实现灾区应急物资的高效配送,采用时空网络约束调度车辆,以各受灾点实际需求率最大、应急物资运输成本最低和车辆运输风险最小为目标,建立多目标应急物资调度规划模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解模型,最后通过实例验证。研究结果表明：洪涝灾害中,降雨量的增加会导致实际物资需求率、配送风险以及配送成本的增加,最大化实际物资需求率有助于提高物资利用率,减少物资成本并降低物资配送风险。研究结果可为灾前预防和灾中决策提供参考。