水资源调配的动态规划研究

以动态规划理论为依据，阐述水资源调配的动态规划过程，并以实例分析计算出水资源动态调配的最优调配量。     

基于自适应遗传算法的应急物资储备库选址及物资调配优化研究

应急物资储备库是应急救援的重要载体,储备库选址是否科学合理决定着整个应急公共服务体系的成效,而传统遗传算法在研究储备库选址与物资调配相结合的问题上存在局限性。针对这一问题,从需求点及应急设施服务质量视角构建基于覆盖满意度和经济性的应急设施选址与物资调配优化模型,并根据模型设计自适应遗传算法(AGA),结合储备库实际情况采取具有方向性的初始群体生成法提高搜索速度,设计自适应交叉与变异算子使AGA能够在进化速度与解的质量之间进行权衡,并获得全局最优解。结果表明,该算法能跳出局部最优从而获得最优的选址-分配方案,可为应急管理部门和决策机构的应急设施选址规划及应急物资分配提供理论依据和决策参考。     

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。     

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。