考虑物资损毁对心理影响的应急物流配送模型

为提高应急救援效率与物资配送效益,针对自然灾害应急救援中物资受损的现实情况,考虑物资损毁率对灾民心理影响的上下限及其对物资分配的影响,建立灾民对物资损毁的容忍度函数,量化灾民心理;以系统总运行成本最小和灾民对物资损毁的期望不可容忍程度赋权的有效物资满足率最大为目标,建立考虑多周期、多物资、多灾害演化情景的配送中心到受灾点的动态应急物流配送优化模型;以四川地震带的相关数据建立算例,通过Matlab求解,对比所得方案,验证模型有效性。结果表明:引入灾民对物资损毁的容忍度的模型,能在优化总成本的同时,保障需求紧迫程度较高的受灾点的物资供给。     

应急救援多目标时限指派模型

为实现应急救援队伍的合理派遣,对应急救援队伍的救援效率、救援物资消耗、最佳救援时间等因素进行分析。突出应急救援的时效性和救援目标的多属性特征,提出在保证应急救援最短时限的前提下,以应急救援效率最大化、物资消耗最小化为优化目标,构建最短时限应急救援多目标指派模型。采用线性加权和法将多目标化为单目标决策问题,运用两阶段法对模型进行求解。数值计算结果表明:最短时限的引入能有效实现应急救援队伍合理、公平派遣。     

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。     

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。     

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。     

区域应急救援中心物资储运区布局优化与仿真

为了优化区域应急救援中心物资储运区布局，提高应急救援工作效率，在分析物资储运区特殊性的基础上，考虑其日常运营阶段和应急救援阶段的不同物流需求，提出了基于改进系统设施布置(Systematic Layout Planning, SLP)方法的两阶段物资储运区布局优化模型，添加虚拟功能区并将交通系统纳入约束条件。然后设计改进的遗传算法对模型求解，最后通过Anylogic进行动态仿真。结果表明，基于改进SLP方法设计的物资储运区最优布局未造成拥堵，功能区作业效率明显提高，验证了该方法的科学合理性和算法的有效性。提出的储运区布局方法能制定科学合理的布局方案，提升应急救援中心各功能区作业效率，对我国区域应急救援中心建设具有一定的指导意义。     

城市内涝灾害应急救援指派模型

为实现应急救援队伍的合理派遣以快速营救受困人员,根据城市内涝灾害特点、城市内涝灾害情况和救援资源的分布,综合考虑应急救援队伍的救援效率、救援可靠性、救援时间等因素,构建多目标应急救援指派模型。运用模糊数学思想,将各目标下的属性值矩阵转化为模糊关系矩阵。针对优化模型的特点,采用反点法对模型进行求解。为证明反点算法的可行性,采用标准匈牙利算法对模型进行求解并加以验证。算例结果表明,多目标优化方案可以进行良好的任务分配,可满足应急救援任务的需要。     

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。     

突发公共卫生事件下多阶段应急救援物资配置研究*

为提高突发公共卫生事件背景下应急救援物资分配效率,减少人员伤亡与经济损失,以应急物资需求未满足所导致的损失最小及物资分配总距离最短为目标,研究重大公共卫生事件爆发后不同阶段下应急物资分配问题。构建优化模型,并通过某城市中13个物资需求点的应急物资分配案例验证模型的科学性与合理性。结果表明:本文方法能有效解决动态需求下应急物资分配问题,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供参考和借鉴。     

基于路网协同维护的灾后配电网抢修优化研究*

为探究灾后配电网应急抢修工作中损坏路网维护的协同效应,基于以往灾后配电网的单独抢修模型研究,提出路网-配电网协同抢修模型,并采用Benders算法对云南某地配电网案例进行分析。研究结果表明:极端灾害背景下,配电网的恢复时间受到损坏路网的维护力量影响,随着路网的维护力量提高,配电网的恢复时间先逐渐减小后趋于不变。对于灾后配电网的应急抢修工作,除非路网受灾后完好无损,否则考虑路网的维护协同是必要的。研究结果可为灾后配电网维修与路网维护的协同优化工作提供参考和借鉴。     

局部洪水灾害下集疏运路网韧性分析

针对运输网络的韧性标准尚未统一的问题,在集疏运路网特征分析基础上,从结构韧性和功能韧性2个角度构建韧性评价指标框架,通过吸收时间、吸收速率、恢复时间、恢复速率和功能韧性说明路网的某一部分在受到灾害扰动后路网服务能力的保留程度,通过节点保存率和网络结构指标量化路网的结构韧性,依托上海市历年降水数据进行集疏运路网韧性分析。研究结果表明：抵抗能力与功能韧性呈正比,网络属性分布与结构韧性呈正比;网络属性应均匀地分布在功能区域,保证集疏运主要路线的功能性和结构完整性。研究结果可为集疏运路网性能分析和集疏运路网韧性评价指标体系构建提供思路。     

考虑道路状况的应急配发站启用以及配送优化问题*

为了研究应急物资配发站启用及配送方案优化问题,综合考虑灾难事件下的道路损毁状况、道路复杂程度、需求不确定以及物资拆分配送等特点,以应急物资配发站启用成本、车辆启动成本、运输成本之和最小化为目标,建立应急物资配发站启用及配送模型,设计头脑风暴优化算法,结合算例,对该问题进行仿真,并将结果与遗传算法进行对比,验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,在决策时考虑道路状况能够有效降低系统成本,提高救援效率。     

基于价值函数的城市道路交通安全测度模型

根据交通事故在时间和空间上的分布特性,建立基于时空分布的城市道路交通安全的测度指标体系;在分析道路交通事故的主要特征和交通事故的生成过程的基础上,利用价值函数构建城市道路交通安全的测度模型。并对城市道路交通安全的测度值进行等级界定,提出道路交通事故预防和控制手段。城市道路交通安全的测度模型是在最大可能地控制系统中的人的不安全行为,使城市道路网络系统的效益达到最佳化。应用结果表明:利用测度,可以找出影响高速公路交通安全的问题成因和限制因素,为高速公路规划和管理提供科学决策依据。     

Developing a chaotic pattern of dynamic risk definition for solving hazardous material routing-locating problem

In the case of determining routes and locations for constructing distribution centers on hazardous materials (Hazmat) transportation, risk and cost are considered as the main attributes for developing mathematical models. Since, Hazmat transport risk may be defined as a chaotic factor, using dynamic risk changes the selected routes and optimized locations for constructing distribution centers.In the present paper, an iterative procedure has been proposed to determine the best routes and optimized locations of distribution centers for transporting hazardous materials based on the concept of chaos theory in which hazmat transport risk is defined as a dynamic variable. A mathematical model has been developed for solving Hazmat routing and locating problems, simultaneously. Daily transport risk, defined as a chaotic variable, is iteratively updated using one-dimensional logistic map equation over the time period (year). An experimental road network, consists of eighty nine nodes and one hundred and three two-way edges, has been selected for analytical process and model validation. Results revealed that although different amounts of risk and cost priorities change optimized locations of distribution centers and their associated supplies, but the most frequent set of optimized centers remains independent. Therefore, the proposed procedure is capable to determine the best routes and optimized locations for distributing hazardous materials. While risk is iteratively updated over a specific time period, results show that the main property of chaos theory known as dependency upon initial condition would not be a serious concern for decision makers who are dealing with Hazmat management.     

危险化学品物流网络选址-运输优化研究

为兼顾经济与安全效益,实现危险化学品物流配送中心选址与运输路径选择的联合互动,建立综合选址-选线模型。该模型考虑危险化学品的风险特性、时间属性、路线路面状况及沿线周围环境随车辆移动的变化,以配送中心建设运行费用、运输费用、选址风险、运输风险和敏感目标人数为优化目标。采用专家打分法对各子目标权重进行打分,将多目标规划问题转化为单目标决策问题来求解,并根据模型给出一种启发式算法。网络选址-运输优化可降低危险化学品物流事故率和沿线人员伤亡风险,优化影响人员风险与物流成本冲突问题,实现最佳网点布局及路径选择。     

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。     

雾霾时车辆尾气排放对驾驶员能见度的影响

针对北京道路车辆尾气排放对雾霾时驾驶员道路能见度的影响问题,建立了雾霾时车辆尾气排放与驾驶员道路能见度关系模型。该模型以车辆为单元建立车辆尾气排放元胞,考虑了车辆尾气排放后的污染物物理和化学变化,并以车道中的尾气排放位置截面及截面单元、交叉口处的尾气排放位置区间为模型单元。为验证该模型,于2016年10月-2017年2月和2017年10月-2018年2月,在北京地区部分路网检测了驾驶员道路能见度等数据,并统计了各时段驾驶员道路能见度的分布情况。对建立的关系模型进行仿真,结果表明,该关系模型的仿真结果与实际检测数据的误差占比平均值小于4. 98%,验证了该关系模型用于描述北京市道路车辆尾气排放对雾霾时驾驶员道路能见度影响的有效性。