长江干线多事故点应急资源调度研究

为了更好地协调长江干线应急能力，针对多起事故同时发生对多种应急资源有需求的情况，考虑到应急救援范围、应急资源种类、应急资源数量等影响因素，以缩短应急时间、满足事故点需求、缩小运输成本为目标，建立多目标调度模型，使用传统和改进粒子群算法求解，对传统粒子群算法从惯性权重参数和环形拓扑结构两个方面进行了改进，增加模型的迭代次数，从而使其能够更好地适应所提出的模型，并获得更高计算精度。以长江干线某多事故点的应急行动为例进行典型案例研究，将构建的应急资源调度模型及相应的求解算法应用于该案例，结果表明，改进后的粒子群算法具有较好的求解质量，得到的结果符合实际情况。可见，提出的应急资源调度模型可以为解决长江干线应急资源调度问题提供支撑。     

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。     

考虑成本的多出救点多物资应急调度研究

为减少应急资源调度过程中发生的经济损失,在某些最短完成时间值要求不十分敏感的应急资源调度基础上,提出引入资源需求紧迫程度的多出救点多物资调度模型,同时定义调度成本目标函数,并结合分治算法基本思想,求解综合调度效益最高的出救点方案,最后进行实例分析和对比分析。结果表明:在对应急资源储备仓库进行选择时,需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性,结合基于道路因素建立的成本函数能有效地减少不必要的调度成本,从而提高资源调度的综合效益。     

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。     

考虑多主体心理效应的应急资源调度超网络模型

为探究不同人员主体心理效应对应急资源调度过程的影响,运用超网络工具,定量描述差异化应急主体协调运作下不同属性应急网络的相互作用;同时,针对实际调度过程中出现的供需矛盾,引入行为科学理论,量化表示决策者后悔和灾民失望心理,并将其融入到应急资源优化调度问题中;建立以调度时间、应急成本、救援效应为目标函数的应急资源调度超网络模型,将模型转化为变分不等式等价形式,应用修正投影算法对模型进行求解。结果表明:该模型可有效解决多人员主体心理作用下的应急资源协调调度问题;应急主体关联度、灾害风险度、决策者后悔心理和后悔规避行为以及灾民失望心理和失望规避行为对应急资源调度方案的制定有着重要的影响。     

应急物资调运的动态协同决策优化建模仿真

为有效解决应急物资调运决策问题,提高应急物资利用率。总结应急物资调运基本流程、管理方法及存在问题,分析应急物资调运系统动静态资源、灾害分布及优先级等因素,借鉴动态调配 Multi Agent方法研究应急救援保障部门间协同作用,对应急物资调运系统供需路径与救援时效进行分析,构建应急物资调运系统高效、及时、低成本的动态调度模型,同时基于多源时间最短路径问题以及Floyd Warshall算法对模型进行求解仿真,得出应急物资最优调运路径和参与调配储存点组合。结果表明:动态调运决策模型可从备选集合中快速搜索应急调运所需最佳方案,能为应急救援提供更加可靠的保障。     

改进的MVO-GRNN神经网络岩爆预测模型研究

准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer, IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)的岩爆预测模型。在普通多元宇宙算法(MVO)的基础上,运用自适应平衡机制调节MVO算法中的虫洞存在概率(V_WEP)和旅行距离率(V_TDR)两个重要参数来改进该算法;再运用改进的多元宇宙算法优化广义回归神经网络的光滑度,通过训练数据优选出最佳光滑因子σ,得到IMVO-GRNN神经网络岩爆烈度预测模型;最后结合工程实例验证模型的性能。研究表明,该模型相比传统模型寻优能力更强,精度更高,为岩爆预测提供了一种新的思路。     

南海海域应急资源存储选址及调度方案研究

南海油气田的勘探开发属高风险作业。由于复杂的作业环境，现有研究成果无法满足南海探区的应急保障。因此，如何解决南海作业的应急工作问题是目前面临的首要问题。考虑南海特有的作业环境影响，以应急响应时间最小化及调度资源满意度最优化为目标函数，建立了一种基于浮式码头的多作业点、多供应点、多需求点的多目标优化模型，采用设计的混合启发式算法对其求解。以油气泄漏为例，定量分析了南海特有土台风在不同季节的影响权重，并对模型进行了验证。结果表明，在外部环境具有显著差异的情况下，资源存储地选址-调度的应急决策方案不同。所选择的目标探区中夏季和秋季更适合进行南海勘探作业。此外，根据不同季节应急点资源需求量的变化，同一锚泊点在不同季节具有不同的资源储备数量，决策者需根据作业时间窗按照应急需求合理配置应急资源。所得结果证实了模型及方法的有效性和可行性。     

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。     

应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究

为应急物资储备点的选址问题提供一个合理的解决方法,提高应急救援工作的响应能力,基于运筹学中求解多目标优化问题的理论和方法,根据紧急情况下物资运输调度的时效性与经济性特征,构造相应目标函数,引入权重综合考虑时效性和经济性,并利用可变权重因子构造辅助函数,进而建立应急选址问题的优化模型;在此基础上,借用智能算法中系统动态演化方法,提出求解权重的算法,并拓展到多目标决策,将多目标问题逐步转化为单目标问题进而解决;实例计算结果验证了所提算法的正确性及优势,以及求解效率、辅助函数性质的正确性,可以为决策者提供多种在灾变条件下的选择方案;此外,提出的算法也可用于应急管理领域中其他相关优化与选址问题。     

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。     

考虑洪涝灾害风险的城市应急避难场所选址研究*

为解决洪涝灾害下城市应急避难场所选址优化问题,将洪涝灾害风险评估与选址模型相结合。首先,运用灰色模糊综合评价法对洪涝灾害风险进行评价,得到洪涝灾害风险综合指数。然后,将综合指数归一化处理后作为权重引入疏散距离最小化和覆盖人口最大化的目标函数,结合最小化避难所数量,以最大服务范围、容量作为约束,构建引入洪涝灾害综合风险权重的多目标应急避难场所选址优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解。最后,以武汉市作为实证研究对象验证模型的科学性和有效性。研究结果表明:在考虑洪涝灾害风险的情况下,应急避难场所选址方案可在接近最优解的情况下达到最优。研究结果可为城市防洪应急避难场所布局优化提供参考。     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题,减少受灾损失,对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配,建立基于路况的多目标应急资源配置模型,将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标,开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型,且求解性能比遗传算法更好;通过对模型的求解,可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。     

多维公平测度下考虑灾民心理痛苦效应的应急资源调配

为有效降低灾后初期应急资源短缺情况下灾民生理和心理受到的伤害,提出等待效应和短缺效应衡量救援过程中的灾民心理痛苦效应,同时耦合时间和供需情况2个维度测度救援过程中的公平性指标,构建调度总时间最短、时间攀比最小和灾民心理痛苦效应最低的多目标应急资源调配模型,研究多灾点、多配送中心、多种类物资救援场景下的应急资源分配和路径...     

灾后应急资源配送的LRP模型与算法研究

针对灾后应急资源配送的优化问题,考虑配送中心定位和配送路径方案的相互影响,建立应急资源配送的“定位-路径安排问题”优化模型,给出应急配送中心定位和配送可靠路径的全局优化方案。根据该模型的特点,设计多吸引子的离散粒子群优化算法,并结合仿真与分析,验证模型和算法的有效性。模型与算法的研究,对于突发事件下不确定交通路网应急资源配送决策具有一定指导意义。     

城镇油气管道事故应急疏散决策优化

为实现油气管道事故中城镇大规模应急疏散的智慧决策,构建基于改进的自适应蚁群算法的应急疏散路径优化模型,开发基于油气管道典型事故后果分析的城镇大规模应急疏散决策优化系统平台(LSSED)。LSSED在地理信息系统平台上,针对油气管道泄漏引起的扩散、喷射火、池火、BLEVE、蒸气云爆炸等典型事故进行事故后果分析,对疏散通道当量长度和疏散时间成本函数进行定量评价,实现大规模应急疏散方案的智慧决策和避难方案的全局优化。案例分析表明,LSSED平台实现了基于地理信息系统的典型事故时变环境信息和应急疏散路径优化算法的数据传递及系统集成,实现了基于事故后果分析的城镇大规模人群疏散路径和避难方案优化,可为城镇安全规划和应急管理提供参考和借鉴。     

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。     

基于电网防台抗台系统的应急主题数据仓库分析与设计

为解决电网防台抗台过程中缺少应急辅助支持的问题,提出基于现有电网防台抗台系统中的业务数据,采用星型结构分析与设计“台风气象灾情”、“电网因灾（台风）损失”、“电网因灾（台风）应急资源投入”等应急主题数据仓库,充分利用、开发相关的数据探查与ETL工具实现相关的数据集成,构建相关应急主题下的多维数据模型,并开展联机分析处理（OLAP）研究工作,为相关企业和部门开展电网应急管理工作提供应急辅助支持。     

考虑区域灾情分级的应急物资公平调度优化模型

为解决不同受灾点应急物资公平调度的问题,受分区分级精准防控思想的启发,考虑同级间各灾点应急物资最小未满意度为基准设计公平性衡量指标,以最小化调度时间和最大化应急物资分配公平性为目标,构建一种新的考虑差异化灾情分级的应急物资公平调度优化模型,运用遗传算法求解模型,以新冠疫情重灾区湖北省作为案例仿真模拟.结果 表明:该模型...