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。     

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。     

应急通讯车多目标调度研究——以成都邛崃市洪涝灾后通讯恢复事件为例

为了提高应急通讯车在洪涝灾害发生后的救援调度效率和受灾群众对救援完成时间的感知满意度,考虑应急通讯车在不同受灾点的作业时间差异、转移产生的准备时间及受灾群众感知满意度差异,来制定合理的调度方案.首先,从资源环境、任务约束和优化目标等方面描述应急通讯车的优化调度问题;其次,基于前景理论中收益与风险的关系及公平理论中人们的比较心理,确定了贴合实际情况的动态参考点,结合前景理论的价值函数,建立了本文的满意度函数,由此刻画不同受灾点内受灾群众的感知满意度,建立0-1非线性多目标整数规划模型;最后,通过遗传算法求解模型,并进行帕累托最优调度分析,得到优化目标之间的平衡.结果表明,所建立的多目标优化调度模型有效且公平,能够为应急管理部门制定满足各方利益的应急救援方案提供参考.     

时间限定条件下突发事故资源调度方案

面对数量较多需要及时处理的突发事故,为了满足最短应急时间限制,最低应急资源数和最少的出救点等目标,在事故应急方案选择时给出一个反映决策者对时间和费用偏好的折中方案十分必要.从实际应用出发,运用模糊优化方法研究时间与资源限制条件下的多出救点组合模型求解问题.给出了限制期条件下,应急时间最短的资源调度方法以及限制期条件下出救点数目最少的应急模型,从理论上证明了模型求解方法的正确性.在给定限制期条件下,救援网络中最优路线的求解,即通过分析得出超时风险最小的出救路径,并求出了应急路径的可信度.通过算例说明该计算方法的具体应用,为突发事故处理资源调度的智能化提供参考.     

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。     

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。     

水网地区危化品应急资源优化配置模型

我国水网地区航道纵横交织成"网状",具有联通性、聚集性及应急救援路径选择多元性等特殊性,对水网地区危化品应急资源进行优化配置,能够对事故作出快速响应,减小事故损失,提高应急救援服务效率和水平。首先利用K-Means聚类算法对事故点进行聚类,确定应急资源点位置,完成选址模型;然后在此基础上,以最小化应急资源数量为目标,建立基于随机规划的应急资源分配模型,并利用遗传算法求解。将某水网地区作为算例进行验证,结果表明,该模型能够很好地满足实际配置需求。     

道路交通紧急救援服务点的优化选址

针对道路交通紧急救援对公平性、效率性、事故并发性的多目标决策需求,提出用于道路交通救援点选址的多目标决策模型。该模型通过最小化最大救援时间满足救援公平性;通过最大化一次覆盖的需求量和最小化救援点到需求点总加权时间满足救援效率;通过最大化备份覆盖的需求量满足事故并发与重大事故的救援。针对多目标决策模型,开发基于模拟退火法的优化解法,结合算例分析,能够获得减少最大救援时间、最大化一次覆盖和备份覆盖需求量的多个目标方向上最优解,实现pareto最优化的成功率均在95%以上。实例计算比较表明,笔者提出的模型与算法可以为决策者提供多目标选址方案。     

煤矿瓦斯爆炸事故的应急救援物资调度模型研究

矿井瓦斯爆炸事故是煤矿安全生产中最严重的事故之一.为确保事故后应急救援的高效开展及减少应急物资调度过程中的经济损失,在以调度时间为第一的前提下,结合煤矿瓦斯爆炸事故实际,引入伤亡性和经济性两个优化目标,构建了一种在多出救点、多物资和多受灾点约束条件下的多目标应急物资调拨模型,并运用加权算法基本思想,确定了决策效用函数,同时结合瓦斯爆炸事故的时间紧迫度,在保证物资连续消耗的条件下,求解最优物资调度方案,并通过实例验证了可行性.     

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。     

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.     

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...     

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。     

不确定条件下应急资源分配区间规划模型研究

为获得有限应急资源条件下满足多个目标的最优分配方案,提高事故应急救援效率,对某化工园区化工事故的应急物资分配进行了研究。在传统线性规划基础上引入区间数描述物资需求量和物资运输时间的不确定性,并以应急物资分配的经济性、时效性和公平性为目标,建立了多目标线性区间规划模型,并将所建模型应用于以化工园区为背景的化工事故中,同时为验证该模型的有效性,将提出的多目标区间规划模型与多目标确定性规划模型相比较。结果表明,区间规划模型得到的结果比较可观,可为相关决策单位应急资源分配提供参考,同时区间规划也是对传统资源配置分析方法的有益补充。     

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。     

铁路事故应急资源调度决策研究

为减少铁路事故可能造成的损失,提高应急资源调度效率,分别以最优属性值和预期属性值作为外部和内部参照点,并划分资源调度阶段,增设时间参照点;基于累积前景理论(CPT),以方案总损失和延误时间作为决策属性,构建应急资源调度方案决策模型;通过模型评价出前景值最大的应急资源调度方案,并分析决策属性及参照点偏好系数的灵敏度。结果表明:基于CPT的应急资源调度方案决策模型能够弥补期望效用理论的不足,使决策过程更符合实际;通过该模型得出的最优方案,能减小事故损失给决策者带来的心理感知落差。     

城市道路交通应急警力配置模型研究

为实现区域性的紧急交通事件的快速疏导与救援,进行科学合理的调度警力,提出应急警力配置模型。该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,利用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急警力布点的最优配置,以满足在给定警力数量的情况下应急警力能够在指定时间内到达辖区内可能发生交通事件的任意应急点,并结合算例对该模型进行验证。结果表明:在满足模型要求的假设条件下,利用MATLAB软件结合遗传算法,可以最终获得优化的警力配置方案。因此,基于图论与遗传算法相结合构建的城市道路交通应急警力配置模型,可以实现公安警力救援的优化调度,进一步实现科学而高效率的救援。     

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。     

基于多式联运的应急物资供应多目标优化研究

为解决灾后应急物资供应问题,针对运输的紧迫性和逐级调配的现实模式,采用货车-飞机-货车联合运输的方式,结合由物资供应点-中转点-分配中心-需求点构成的4级服务网络,从政府、受灾者和救援人员3方的角度,建立以最小化系统总运营成本、总运输时间和运输车辆驾驶员心理成本为目标的多目标混合整数动态规划模型,并采用Epsilon约束算法求解模型,分析关键参数的灵敏度,结合案例计算验证模型运算效率。结果表明：该模型能够得到一组有效的非支配解,即Pareto前沿,提供不同决策侧重点的多阶段物资调配方案;中转物资单位操作时间过长或过短都会导致救援总时间增加;系统总成本不会随着驾驶员心理极限运输时长的改变单调变化。