基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究*

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化（MFO）算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化（LMFO）算法相比,基于双自适应因子的改进MFO（DAMFO）算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。     

基于服务效用与备用覆盖的应急避难场所选址优化研究

为提高城市应急服务能力，实现有限资源下应急资源的合理配置，借鉴竞争选址和逐渐覆盖理论，采用改进的引力模型构造效用函数，建立一种基于服务效用与备用覆盖价值最大化的应急避难场所选址优化模型。通过多目标优化NSGA-II算法求解模型，使用TOPSIS法对方案进行评估排序，计算折中解；对广州市番禺区南村镇、东环街道、大龙街道和市桥街道进行实例分析，并与现有应急避难场所布局进行对比分析。结果表明：求解所得选址方案的服务效用相较现有布局有较大提升，满足现有布局下未覆盖的区域的避难需求，提升该地区的避难场所备用覆盖的能力，为设施失效情况下居民的避难提供了保障。     

大规模突发事件中基于满意度的应急物资优化调度模型

建立了大规模突发事件下供给点应急物资供应数量小于应急点应急物资需求数量的应急物资管理调度模型。同时结合大规模突发事件的特点,将模型设为多时段动态变化的,能使有限资源达到最大救援效用的多物资、多种运输方式、多运输车辆的物资优化调度模型,并根据不同应急点对物资需求的重要程度不同引入权重系数,使应急救援初期有限资源的分配达到整体的最大满意度。结合模型特点,给出模型的求解算法,并通过一个算例验证模型和算法的有效性。最后得出,以整体应急点的满意度作为具有多货物多起止点多运输方式等特点的应急物资调度问题的目标函数,能使应急救援过程达到最大的救援效率。     

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。     

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。     

基于IREQ模型的低温环境应急救援人员冷应激分析

为更准确地评估低温环境下应急救援人员冷应激情况,避免低温伤害。基于国家推荐性标准GB/T 24254—2009确定我国低温冰冻灾害应急救援作业工作服装热阻（IREQ）,并引入适合描述我国低温冰冻灾害高强度应急救援作业的人体储热率参数,对所需IREQ模型进行改进。计算分析低温冰冻灾害环境下应急救援人员的修正服装热阻、有限持续暴露时间、体温恢复时间。研究结果表明:改进的 IREQ模型计算所得的基本需求热阻更高,有限持续暴露时间更低,对提高低温环境下的应急救援作业安全性具有一定的科学意义。     

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。     

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。     

考虑资源和时间窗约束的应急物资调配模型

针对灾后初期应急物资紧缺以及不同受灾点、不同应急物资时间窗约束亦不相同的情况,开展应急物资配送以及车辆路径规划问题研究;以最大化时间满意度和需求满意度为目标,同时兼顾应急救援过程中的公平性原则,构建基于综合时间窗约束下的应急物资配送路径方案生成模型;采用亚当斯的公平分配理论计算需求满意度,并通过遗传算法原理求解模型;结合实际案例,对比分析不同公平分配方法求解所得结果,从而选择最佳物资调配方案,并识别物资配送路径中关键路段,以便加强防护,保障物资运输通畅。结果表明:该方法可高效解决资源紧缺情况下应急物资调配及车辆路径方案生成问题,并能有效识别关键运输路段。     

基于“情景-任务”的重特大地质灾害救援装备调配优化

地质灾害应急救援是一种涉及因素多、技术含量高、时间要求紧、工作任务重和社会影响大的非常规防灾减灾行动。救援装备是救援工作的重要保障，当前以滑坡、泥石流为代表的地质灾害救援装备调配存在效率低、匹配度低、利用率低等问题。以“灾害情景—救援任务—救援装备调配”的思路，分析中国地质灾害救援案例，总结出“情景-任务-装备”的匹配关系；在此基础上，以救援任务完成时间最短和救援装备利用率最高为目标，构建基于不同情景-任务的救援装备调配模型；针对不同任务与救援资源的调配优先权冲突，用多优先级动态列表规划(MultiPRI List Dynamic Scheduling, MPLDS)算法求解，从而提高救援资源配置和利用效率，保证调配效果最佳；最后，以2019年贵州水城“7·23”特大山体滑坡救援行动为例验证模型和算法的有效性和可行性，为不同灾害类型下救援情景-救援任务-救援装备间的匹配及优化配置提供一种研究范式，为“任务-资源”调配问题的求解提供一种有效的算法，还有助于深化多个受灾点和出救点下多任务、多目标复杂动态优化问题的研究。     

基于时间约束模型应急演练绩效评估的实证研究

针对该应急演练绩效评估方法单一现状,结合应急演练特点,提出基于时间约束模型的应急演练绩效评估方法。该法视应急演练为参演人员在有限时间内,在虚拟事故情景中依次完成一系列应急任务的活动,重点从演练人员应急能力展示和时间资源利用两方面定量评估演练中每项应急任务以及演练整体的完成情况,并给出评估方法的运作流程及其计算公式。在实际运用中,该方法能有效发现应急工作的不足,有助于应急管理工作的改进。     

基于灾变的人群疏散避灾路径优化及应用

突发事件条件下的应急疏散是一个复杂的过程,不仅要考虑时间因素,而且要考虑疏散网络中各路段的受灾风险水平。因此,对于人群快速转移避灾路径的解算结果,不仅要求快速,还要求避灾。基于灾害预测的疏散路径优化理论模型,在求解时变灾害条件下,集成考虑实时与未来灾害影响的转移避灾路径优化算法。采用C#程序设计语言和Visual studio 2013平台,开发了进行模型算法实现的原型系统,并通过算例进行了说明。结果表明:在预先设置的灾害情景中,提出的模型算法可以提前规划出避开灾害且疏散时间较短的路径,为制定应急预案提供参考依据。     

考虑不确定性的多情景应急车辆综合调度模型

为提升不同应急情景下各救援力量的联合应急救援效率,降低救援风险,减少财产损失,采用情景分析的方法对应急状态不确定性进行参数估计,引入风险厌恶水平,构建一种以总调度成本和风险最小化为目标的应急车辆综合调度模型;运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解目标函数值,通过仿真案例对比分析考虑情景与不考虑情景2种情况下的求解结果;利用模型分析不同情景下惩罚成本与风险厌恶水平的关系,给出合理风险厌恶水平值,选定最终调度方案。结果表明：该模型与方案能够有效满足不同应急情景下需求点的需求,提高救援效率,解决在情景与风险共同作用下的应急车辆综合调度问题。     

危化品运输事故应急资源配置选址多目标决策

为提高危化品道路运输事故应急救援能力,基于最大路网覆盖,建立应急资源配置选址模型;考虑突发事故应急资源配置和选址的随机性和动态性,引入应急响应时间、应急资源覆盖限制和应急处理能力因素,描述应急资源供需的不确定性,使各应急需求点被应急资源覆盖的全部收益期望值最大;采用人工免疫算法对选址模型搜索求解,求解多目标模型的帕累托最优解集。结果表明：构建的模型能够在保证应急物资供应时效的前提下,最大化提高事故应急处置的综合效率,为有关部门合理规划应急资源布局提供理论参考和决策依据。     

疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急医疗物资分配问题研究

疫情爆发初期,患者易因应急医疗物资的短缺和分配不及时而产生恐慌心理.针对该问题,考虑各疫区应急物资需求优先度、应急物资的分配量及到达时间等因素,构建患者恐慌心理函数,以量化的患者恐慌心理最小和物资分配总成本最小作为优化目标,建立多周期的应急物资分配模型,并融合泛化反向学习和自适应惯性权重设计了改进的鲸鱼群优化算法,以湖北新冠肺炎疫情为例进行验证.结果表明,所提出的模型和算法能够有效地解决疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急物资分配问题,且改进的算法在局部搜索和全局搜索上具有良好的性能.     

隧道突泥涌水情景构建及演化状态预测模型*

为实现对隧道突泥涌水事故的有效管控,基于情景分析理论,采用演化路径网络和演化矩阵模型,针对隧道突泥涌水灾害进行情景推演预测。将隧道突泥涌水情景要素归类为孕灾环境、致灾因子、驱动要素和承灾体,研究各要素的属性参数;基于承灾体损失将隧道突泥涌水情景分为6级,分析灾害情景的演化规律;建立灾害全过程的演化路径网络,构建预测灾害情景状态的演化矩阵模型,提出情景状态等级的概率分布算法。将该模型应用于雅叶高速公路折多山隧道,结果表明:该方法可准确地模拟隧道突泥涌水全过程的演化路径及情景状态,预测结果有助于隧道建设单位摸清既有能力和明确防灾任务,为其应急能力建设提供重要依据。     

应急资源动员点的选择模型研究

为提高应急资源的动员效率、保障巨灾情景下的应急资源供给,需要科学地选择应急资源动员点。根据应急资源动员点内涵以及应急资源需求特征,构建应急资源动员点选择指标体系,包括5个一级指标和13个二级指标;设计基于博弈论组合赋权的逼近理想解排序法(TOPSIS)的应急资源动员点选择模型。实例分析结果表明,利用博弈论组合赋权法计算指标综合权重,能兼顾主观和客观因素,结果更加合理;同时,用改进的TOPSIS法选择应急资源动员点,能从多个指标综合考虑动员点的情况,更科学地计算出各动员点对最优方案的接近度,进而确定动员点的优先顺序。     

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。     

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...