考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响，引入不公平厌恶效应模型，量化灾民公平偏好心理，综合考虑成本因素，构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解，以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明，该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性，公平损失与效益损失之间是悖反关系，效益比公平更为敏感，决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案，确保应急救援的顺利进行，稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。     

考虑新冠疫情扩散规律的医疗物资动态配送优化

为了满足新冠疫情防控的应急性需要，基于传染病扩散模型提出了一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点，考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响，以最小化感染人数和使用车辆数为目标，联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征，提出了两阶段优化方法，分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行求解，并结合具体算例将所提方法与其他配送策略进行了比较分析。结果表明，相较于其他策略，所提优化模型可有效减少13.9%～40.0%的感染病例和17.6%～30.0%的调度车辆，优化后的周期滚动决策方法，在节省人力物力的同时，有效避免了配送中心出现“爆仓”现象，为后续研究和实践提供参考。