基于MATLAB的应急救援最优路径选择

利用图论中的最短路径技术,结合层次分析法计算得出了影响应急救援资源运输系统的时效性、安全性、经济性等因素的权重值.应用Dijkstra算法探索了应急救援新的路径权重计算方法,提出了一套最优路径的决策方法,最后运用MATLAB仿真软件验证了该方法的可行性.     

基于前景理论的应急物资需求动态调整模型

为保障应急物资需求预测的合理性,充分考虑灾后不确定因素和决策者的主观因素,建立基于前景理论(PT)的应急物资需求动态调整模型。首先,将决策者的心理感知价值分为方案有效和方案无效2种,以决策者不同时刻的心理预期作为动态参考点;然后,通过确定价值函数和情景概率权重计算方案综合前景价值,求得前景值最小的应急物资需求预测方案;最后,分别就风险偏好、风险规避系数以及收益感知概率系数和损失感知概率系数进行灵敏度分析。所建模型的有效性为一实例数据所验证。结果表明:根据灾情动态变化所建立的调整模型,更切合灾后救援的实际情况,有助于求出最佳预测方案,提高决策质量和救援效率。     

基于气象服务信息的应急物资配送路径选择

为构建科学的应急救援体系,基于气象服务信息制定更合理的应急物资配送路径方案。将突发灾害下典型的"单出救点、单受灾点"应急物资配送网络结构作为研究对象。运用衰减系数反映气象条件对物资配送速度的实时影响。构建以满足时间限制和需求量要求为前提的应急物资配送路径选择模型。设计算例进行数值仿真和参数分析,将求解结果与传统最短路径法所选路径方案进行对比分析。结果表明:气象服务提供的衰减系数和途经各区域灾害强度等关键信息对配送路径的优化决策有重要影响。     

基于改进蚁群算法的应急救援最优路径选择

蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题(TSP),但基本蚁群算法在解决大型优化问题时,搜索时间长,易陷入局部最优解.针对基本蚁群算法的不足之处,对该算法的数学模型以及参数组合选择方法进行了改进研究,将改进后的蚁群算法应用于事故应急救援各受灾点救灾物资的配送问题中,取得了较好的运行结果.     

基于地理信息系统(GIS)的应急调度中最佳路径的一种选择方法

在分析城市道路网络最短路径算法和地理信息系统(GIS)特点的基础上,提出城市紧急事件发生后,应急调度中最佳路径算法。在事故发生点周围及应急资源周围的道路细节不清晰的情况下,建立虚拟辅助道路,利用最短路径算法(Dijkstra算法)找出应急资源与事故发生点的最短路径。最后用一个简单的算例进行验算,说明该算法适用于事故发生点周围及应急资源周围的道路细节不清晰情况下的应急调度。     

时变条件下的最佳应急物流路线选择

为求解时变条件下的最佳应急物流路线,研究时变应急物流网络中路径选择的优化问题。用图论和运筹学的理论和方法,建立最佳应急物流路线的数学模型。基于改进的Dijstra算法,设计求解这一模型的区间搜索算法。该算法是通过构造辅助函数调用改进的Dijkstra算法,在最优解的近似区间内多次迭代,逐渐逼近最优解,是一种近似的、快速的算法。通过仿真实例验证所建模型及算法,结果表明,当疏散行动可行且疏散起始时刻已知的情况下,可以求出最佳疏散路线;当疏散起始时刻未知时,还可以求出使疏散行动安全可行的最晚起始时刻。     

基于模糊集值理论的城市应急避难所应急适应能力评价方法研究

以层次分析法为基础,根据城市应急避难所的功能特点,从规划设计、内部硬件设施、外部软件环境3个方面出发,选定18个评价指标,构造了城市应急避难所应急适应能力影响因素的层次结构,建立了综合评价模型.基于模糊集值统计理论,求出了各指标的合成权重,并对其权值进行了可靠性分析.利用线性加权模型得出应急适应能力评价结果.最后,以北京市某应急避难所作为实例进行了计算.结果表明,该应急避难所应急适应能力处于良好状态.     

贫信息情况下的应急救援路径选择模型

为及时获取突发事件后的最优应急救援路径,首先运用Zadeh模糊算子量化路段行程速度的模糊性,引入随机动态变量表征路段行程时间的随机性,以此刻画具有模糊性与随机性的贫信息路网环境;然后结合随机一致性条件,构建该环境下的应急救援路径选择模型,再通过数学归纳法将其转化为鲁棒优化模型,并利用改进Dijkstra算法完成求解;最后用KAUFMAN路网验证模型的有效性。结果表明:基于2类不同的Zadeh模糊算子估算路段行程速度,其平均绝对误差为6. 271km/h;与传统方法相比,用鲁棒优化模型得到的应急救援路径行程时间更短;而且这种模型的算法复杂度为多项式形式,故可应用于大规模路网。     

考虑有限理性的震后应急路径选择模型

为保障应急物资运输的快捷性和安全性,在充分考虑次生事件发生的时间随机性和影响路段的空间差异性后,在时空维度上划分路网区域阶段,并提出路段筛选方法优化路网,建立基于累积前景理论(CPT)的应急路径选择模型;对模型做多参考点延伸,选取运输时间和风险度作为2个异质参考点,针对风险度描述的特殊性和阶段的变化性,引入三角模糊数表征风险度并将其设计为动态参考点;采用Bellman-Ford算法搜索最优路径。结果表明:所建模型符合震后路径选择的决策机制,能够描述突发情况下决策者的有限理性选择行为。     

应急决策的理论与方法探讨

围绕基于模板的规划、组织决策协调与基于Agent系统的协调机制以及马尔可夫决策规划等应急决策的关键理论与方法,对国内外相关研究进行分析与总结;提出以决策理论规划为应急决策研究的主要建模和分析框架;采用逻辑程序与规划相结合的思想,研究基于应急预案模板的应急决策规划方法;基于应急处置任务的时间、资源约束关系,研究应急处置任务的多Agent马尔可夫决策建模及求解方法。基于决策理论规划的应急决策理论可以很好地用于应急决策的多阶段动态过程建模,而且能够利用预案模板降低模型求解的难度。上述研究完善和丰富了应急决策的理论和方法,为科学的应急决策实践以及应急决策支持系统提供了一种理论和方法。     

考虑街区尺寸的应急救援路径选择仿真研究

为分析街区尺寸对应急救援车辆行程时间的影响,基于小（120 m）、中（264 m）、大（440 m）3种典型街区尺寸,将救援车辆行程时间分为街区内、外2部分,以总行程时间最小为目标,构建基于背景流量水平的救援车辆路径选择仿真模型。设置4种救援场景,分别求解各救援场景在不同街区尺寸下的最短路径时间、冗余度及复杂度。结果表明:街区尺寸对街区内、外部救援时间均有影响,而前者在救援路径距离较短、街区尺寸较大的路网中占据较大比例（可达50%以上）;救援路径包含路段的流量较小时,中、大街区尺寸路网表现类似,而高流量下大尺寸具备更优的救援时间;街区尺寸越小,救援路径冗余度与复杂度均越大。     

异质决策者划分下应急物流路径多准则群决策

为提高应急救援效率,保证应急物资及时送达,选取多个评价指标构建直觉模糊评价矩阵,以简化应急物流路径优化的复杂性;并运用改进前景理论(MPT),依据不同决策偏好将决策者划分为冒险型、中间型和保守型3类,提出异质决策者划分下的应急物流路径决策方法;然后进行实例分析,分别得出冒险型、中间型和保守型的决策结果并加以对比,在此基础上分析部分关键参数的灵敏度。与既有方法的结果对比表明:该方法考虑了异质决策者的理性程度,使决策结果更加符合实际,且决策结果受决策者理性程度和决策偏好的共同影响。     

基于突变理论的油库事故应急救援能力评价方法研究

为有效评价油库事故应急救援能力水平,识别系统的薄弱环节,基于自然灾害应急救援系统预防为主、防治结合的理念,建立油库事故应急救援能力分阶段评价方法。建立灾前危机预防与预警能力、灾中危机反应与处置能力及灾后评价与恢复能力的油库事故应急救援能力评价指标体系;应用突变级数评价法分析中国西南某大型油库事故在灾前、灾中、灾后及事故总体应急救援能力。结果表明,灾前、灾中及灾后的应急能力在油库事故应急救援过程中具有同等重要地位。     

基于DBR理论的突发事件中应急资源动态调度方法研究

突发事件中应急资源动态调度最突出的特征表现在处于动态性、不确定性、时效性和复杂性的环境中,这使资源优化调度受到多种因素的影响,很难得到最优解.在分析应急资源系统特征的基础上,将该类问题描述为存在瓶颈环节的动态FJSP问题,提出了基于DBR理论的方法进行优化调度.首先建立反映应急资源特征的数学模型;接着运用DBR理论对应急资源系统进行简化,分解为瓶颈和非瓶颈资源,并利用混合重调度策略和启发式算法对问题求解;然后设置缓冲区域,协调瓶颈与非瓶颈资源的调度,使任务的完成时间损失最小化,从而实现应急资源的动态调度.最后通过实例仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.     

基于模糊逻辑理论的应急决策冲突程度表示方法研究

针对突发灾害事故应急决策过程中的冲突问题,提出1种应急决策冲突程度的表示方法,将应急决策冲突定量表示出来。基于模糊逻辑理论对应急决策冲突进行模糊评价;通过构建“大多数”的模糊函数,确定冲突程度的表示路径;根据冲突与一致性的相对关系,对“一致性程度”的模糊函数进行改造,构建“冲突程度”的模糊函数,并通过冲突程度的计算过程,得到最终的冲突程度;结合应急决策冲突实际,划分冲突等级,并确定其取值范围。研究结果表明:基于模糊逻辑理论的应急决策冲突程度表示方法充分利用了应急决策专家的决策偏好信息,实现了应急决策冲突程度的定量表示。     

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。     

基于云-TOPSIS法的应急物流供应商综合评价

为实现应急物流降本增效的目标,从供应商层面出发,运用云-逼近理想解排序法(TOPSIS)评价应急物流供应商综合能力;根据应急物流特点,从应急响应能力、物资质量、成本控制、应急响应柔性、企业内外部条件等5方面,构建应急物流供应商综合评价指标体系;借鉴博弈论思想,将用改进熵权法求得的客观权重和用层次分析法(AHP)求得的主观权重作为博弈对手,确定最优组合权重;运用云模型量化指标决策云和加权云对供应商的模糊定性评价语义;采用TOPSIS法构建正负理想解集合,计算备选方案与正负理想解的距离确定相对贴近度,确定最优备选方案。研究结果表明：指标决策云能准确地将评价语言量化,云-TOPSIS法的评价结果更合理;在供应商相对贴近度排序中,采用云-TOPSIS法计算的最优与最劣者差值为0.331 5,而TOPSIS法为0.088 2,两者相差0.243 3,表明云-TOPSIS法的评价结果区分度更大,能更直观地辅助决策者做出最优选择。     

基于累积接尘量的尘肺病风险评估方法

为了降低不同接尘经历劳动者的尘肺病风险,提出一种尘肺病风险评估方法.先进行粉尘种类识别、工作场所粉尘接触评估、劳动者累积接尘量评估,并确定粉尘与尘肺病风险的剂量-反应关系,进而将劳动者累积患病率的现值和增量值作为尘肺病风险评估指标,评估劳动者当前尘肺病风险、继续接尘后尘肺病风险、尘肺病风险增量、尘肺病风险增长率;最后以...     

城市应急物流需求区域确定及等级划分方法

为提高应对突发事件的物资保障能力,提出基于联合国救灾署(UNDRO)灾害风险评估模型的应急物流需求区域风险预评估流程。采用应急物流需求总量,分类别、分事件需求量,需求密度,需求比例等指标进行物流需求测度,研究突发事件发生概率与需求扰动水平、需求密度、需求的自我供给水平相结合的3种需求区域等级划分方法。实例研究表明:区域4、3、1作为城市商业中心,人口密度高及消防隐患多,应急物流需求等级高于其他区域;城市外围区域9,由于工业基础较好,抗风险能力及自我修复能力高,需求等级低。作为城市的有机组成部分,各区域地质灾害事故的发生概率相差不大,城市管理者应关注火灾事故及安全生产事故对应急物流需求的重大影响。