雪灾救援物资车辆-直升机联合运送的调度问题研究

文章研究了雪灾救援中车辆与直升飞机联合运输应急物资的调度问题。在道路疏通能力与整体救援时间有限的情况下,首先决策需要疏通的道路,及其疏通顺序,对疏通后的需求点采用汽车运输补给,该阶段决策目标为汽车运输量最大化;然后调度直升飞机对各点疏通前的物资短缺以及未疏通的需求点进行物资运输,设计每架直升机的飞行路线与各点投放量,使得两个阶段运输完成后,最大化所有需求点中最小物资可维持时间。文章对两个阶段分别建立混合整数规划模型,并设计启发式算法,最后以西北某区域的路网结构为例,设计了数值算例。     

震后应急物资多方式供应的模糊动态LRP

研究震后应急物资多方式供应中的多层次设施定位-路线规划问题(LRP),综合考虑应急物流网络中的多周期应急物资模糊需求、时间窗限制、部分路网损毁与动态恢复、车辆随机行驶时间、大需求点采用需求分割策略同时进行运输与配送等特性,以应急物资总供应时间最短为目标,构建了一个震后应急物资多方式供应的多周期模糊LRP优化模型,并根据模型特点设计了一种贪婪算法结合蚁群算法的混合启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性.     

灾后模糊需求情境下考虑救援公平性的应急物资调度问题模型与算法研究

在重大灾害发生初期,由于受灾地区对应急物资的需求激增,合理的应急物资分配有助于提高救援效率。本文考虑受灾点应急物资需求具有模糊属性,将需求物资用三角模糊数表示,以受灾群众损失最小、体现救援公平性的受灾点应急物资满意度方差最小及应急救援成本最小为目标,构建了灾后初期应急物资调度的多目标模糊优化模型,并采用改进的粒子群算法对模型进行求解。该算法在粒子群算法的基础上采取天牛寻找食物的策略,将单一粒子分为左、中、右三个粒子,并结合单纯形算子和模拟退火策略,使算法不易陷入局部收敛。本文通过算例进行模拟实验表明,所提出的模型和算法可以有效解决重大灾害事件下应急物资的合理分配问题,且改进算法的性能更优。     

考虑异质性行为的灾后应急物资动态调度优化

在以人道主义为本的应急救援活动中，不可忽视被救灾民和施救决策者们异质性行为的影响。一方面，将各灾民因救援物资需求未被及时满足而呈现的差异化心理痛苦度量成经济损失，并纳入应急救援调度的社会成本这一决策目标中；另一方面，在灾后物资调度决策中，关注具有异质性偏好的各应急决策者所展现出的不同救援态度。结合面向联合机会约束规划的动态供需平衡限制，最终构建一个考虑灾民和决策者们异质性行为的多阶段灾后救援物资分配和应急路径优化模型。采用2008年汶川地震为案例背景，应用遗传算法对模型求解和参数分析，将仿真结果与不考虑异质性行为的传统救援调度方案进行比较，得出一些结论为构建高效的应急救援体系提供有益参考。     

多受灾点应急物资动态多阶段分配模型研究

针对传统的单阶段物资分配模型可能导致应急物资分配的局部冗余或短缺、高成本、系统无法达到全局最优等现实情况，通过在指数效用函数中引入灾民物资需求的比例短缺测度公平，以物资短缺的延迟损失最小化与物资分配的总成本最小化为目标构建考虑多集散点、多配送中心和多受灾点的三级配送网络的应急物资动态多阶段分配模型，设计了目标转化与线性近似相结合的模型求解方法，并通过算例对所提出模型的有效性和可行性进行了验证。结果表明：所提出的多阶段模型能够兼顾物资分配的效率与公平，最大程度地降低物资短缺的延迟损失以及物资分配的总成本；运用灾民物资需求的比例短缺量化公平，避免了由于各受灾点的需求量差异而对公平分配产生的影响，可以使各受灾点即使在应急救援初期物资有限、中期物资持续供不应求等情况下，仍然能够在每阶段获得一定比率的所需物资，进而避免较大的物资短缺损失，确保多受灾点之间多阶段应急物资分配的公平性，更符合灾害救援实际，可为现实大规模灾害应急救援物资多阶段分配提供决策支持。     

多产品救援物资的储备决策:一个扩展的Newsvendor模型

储备一定数量的救援物资用于应对可能的灾害事件对于改善救援工作的绩效有着重要的意义。在考虑救援组织机构面对多种可能的灾害事件的基础上，本文利用一个二阶段交付过程模型来刻画灾害事件发生后救援物资的交付。该模型明确救灾组织在灾害事件发生后首先交付储备物资，如果需求短缺则再综合利用社会捐赠物资和应急采购满足剩余需求。以期望总成本最小化为目标，在需求全部被满足的前提下，本文建立了多产品救援物资的储备决策模型，并给出了其最优解的隐函数形式。进一步，考虑救灾物资储备存在预算限制，研究了具有预算限制的多产品救援物资储备决策模型，并设计了一种二分法的求解算法。数值算例的计算结果则对所建立模型及算法进行了检验。     

设施失灵风险下不确定需求应急定位-路径鲁棒优化研究

为抵御突发灾害对路网造成的破坏性和设施失灵风险,降低系统成本,并快速完成应急救援任务,本文考虑到受灾点物资需求量的不确定和风险对救援系统的影响,采用直升机进行物资运送以规避路径风险。建立了最小化应急物流系统总成本和物资到达需求点总救援时间为双目标的应急物流定位-路径鲁棒优化模型,基于相对鲁棒优化方法处理需求不确定,采用偏差鲁棒优化思想描述设施失灵风险损失,采用遗传算法进行求解。通过对三个算例进行数据仿真实验,证明了相对鲁棒优化方法在处理需求不确定和偏差鲁棒优化方法在处理设施失灵风险方面的有效性,进而为解决应急设施点的开设和救援物资的安全及时准确配送,增强应急物流系统的风险应对能力提供了有效的方法。     

一类应急物资调度的优化模型研究

本文讨论物资需求约束条件下多出救点的紧急物资调度问题。根据连续应急问题的特点,给出了应急时间最早前提下出救点数目最少以及限制期条件下出救点数目最少的应急模型。并且从理论上证明了模型求解方法的正确性。     

震后伤员救援车辆两阶段规划模型及算法研究

不确定情景下的应急物资配送和车辆路径优化问题是目前国内研究的一大热点，其中 震后伤员运送车辆调度及路径优化问题随着近几年地震等自然灾害的频繁发生也逐渐引起人 们的重视． 本文采用聚合优化算法对灾区进行应急救援区域划分，建立了以总救援时间最短和 相对综合救援权重值最大为目标的救援车辆两阶段数学规划模型，设计了带三角函数变异的 离散型萤火虫优化算法进行求解，并与常规算法求解结果做了对比分析． 通过算例进行模拟实 验表明，所提出的模型和算法可以有效解决地震情景下的伤员救援车辆调度问题，且改进算法 的全局搜索性能更优．     

基于极大团模型的多星多站测控资源调度方法研究

针对实际应用中大量卫星测控需求不能得到满足这一瓶颈问题，为缓解地面站测控资源有限与不断增长的测控需求数量之间的矛盾，研究多星多站测控调度问题。考虑卫星-地面站可见测控弧段间的冲突及地面测控设备转换时间约束，同时考虑同一测控设备上可能存在多个满足需求的测控弧段，以测控需求是否分配到某一测控弧段为决策变量，建立了多星多站测控调度0-1整数规划模型。针对传统0-1整数规划模型约束众多、规模庞大、难以求解的不足，本文提出了测控弧段区间图描述，基于区间图描述构建了测控调度极大团模型，大幅减少了约束数量，有效提高问题求解效率。为了获取区间图的所有极大团，设计了一个多项式时间(O(nlogn))的极大团获取算法，并从理论上证明了算法的复杂度和最优性。此外，针对存在升降轨特定类型测控数量要求的调度问题，本文对极大团模型进行了拓展，建立了相应的线性整数规划模型。实验结果表明，对于满足实际应用需求的周计划调度问题(测控需求数量≥9000),极大团模型能够在数分钟内得到单次测控需求调度问题最优解。对于多次测控需求调度问题，拓展的极大团模型也能高效求解，得到问题最优解或近似最优解，满足实际应用需求。相对于目前...     

模糊信息下多种类应急物资多周期分配优化模型

考虑灾害的突发性、信息获取的不完全性以及应急救援的紧迫性，引入区间数描述应急物资供给与需求的模糊不确定性，引入三角模糊数刻画路网容量受限情况下每周期的最大物资运输总量，综合考虑灾害、灾区、灾民以及物资等多重因素，引入延迟系数，以应急物资分配的总延迟时间最小化和总系统损失最小化为目标，构建模糊信息条件下考虑多需求点、多配送中心、多物资、多周期、多目标的应急物资动态分配优化决策模型，分析了区间目标函数、区间模糊与三角模糊约束条件的清晰化方法，采用基于二维欧式距离客观赋权模糊算法求解模型，并以青海玉树地震为例对所提出模型的有效性和可行性进行验证。结果表明：所提出的模型能够最大程度地权衡延迟时间与系统损失，形成多周期最优的物资分配方案；现实多周期应急物资分配，时间并不是唯一考虑的因素，需要综合考虑不同应急周期的灾情、灾区、灾民和物资等多种因素对系统总损失造成的影响；重视时间偏好系数，可能使系统总损失增大，表明单一考虑时间偏好系数和损失偏好系数均具有片面性，应该把握选择"度"，发挥二者结合的相互促进作用；物资分配方案基于决策者偏好，并考虑每周期不同需求点的易损性、重要性、需求紧急性以及各类应急物资的重要性与时效性差异参数，有利于提高多周期决策的柔性和现实适用性。     

基于改进粒子群优化方法的供应商优选与订货量分配模型

研究了随机性需求环境下的供应商优选与订货量分配问题,构建了以质量、成本、交货期3个准则为目标函数、以其他目标为约束条件的多目标随机约束规划模型;借助于加权法和罚函数法,将多目标随机约束规划模型转化为单目标优化模型;进而设计了带惯性因子和收缩因子的粒子群优化求解算法对所建模型进行求解,并与常用的遗传算法求解方法进行对比分析,实例验证了粒子群优化算法解决此类优化问题的可行性和有效性.     

突发事件应急救援人员的派遣模型研究

本文针对突发事件应急救援人员派遣问题,考虑位于不同出救点的救援人员到达救援需求点执行救援任务的应急救援时间满意度,以及救援人员对不同应急救援任务的胜任程度,以应急救援时间满意度最大以及救援人员完成救援任务的"效果"最佳为目标,建立了突发事件应急救援人员派遣的优化模型。针对优化模型的特点,给出了有效的求解方法。最后,通过一个算例分析说明了构建的模型及所给出的求解方法的可行性和有效性。     

考虑通行约束和运力限制的灾后应急物资联合调度优化研究

考虑到灾后路网受损难以运输应急物资，本文研究了应急响应中车辆-直升机联合调度的路径优化问题。针对受灾地区的实时路况，通往灾区的救援工具受到数量以及装载量的约束，本文将受灾点等待救援的平均时间最短以及应急网络总费用最低设为目标，构建运力受限条件下带通行约束的救援物资联合运输多目标优化模型，然后根据随机邻域搜索变异和分级交叉的思想构建出一种带精英策略的非支配排序混合进化算法（NSHEA-II）得到模型的解，并利用算例分析对该算法进行可行性检验。结果发现，本文构建的NSHEA-II算法相对NSGA-II算法能够得到较好的结果且波动性较小，这为决策者制定救援物资的配送方案提供有效的技术支撑。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用"时间片"划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,MOIGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、MOIA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

一类应急物资调度的双层规划模型及其算法

应急物资的调度是应急管理中的一个重要分支,衡量其运作效果的两个最常用的指标是应急时间和应急成本,目前的建模大多都以多目标规划为主.但现实告诉我们,面对应急事件,应该在最短的允许时间奔赴现场,而成本与此目标相比要次之.为此,建立了单资源应急物资调度的双层规划模型,上层为时间目标,下层为成本目标,并将此模型的求解转化为若干个有限制的运输问题的求解,利于计算机实现.算例证明了算法的有效性.     

需求响应式公交中考虑即时订单的线路重调度优化

为了同时满足需求响应式公交中预约订单和即时订单两种用户需求，设计了一个公交线路的重新调度优化模型。该模型确保在满足预约订单出行需求的基础上，对公交行驶线路进行调度优化，以响应即时订单的需求，实现系统利润最大化的目标。根据模型的特殊结构，运用列生成算法求解，并设计了双向标签算法以加速子问题的求解效率。基于一个以上海市为背景的实际案例，验证了模型的可行性与有效性，大量的数值实验进一步验证了算法的高效性。结果表明：本文提出的模型与设计的算法可在较短时间内响应即时订单需求，并且可显著提高公交系统的收益。     

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.     

一个应急条件下港口群物资优化调度模型北大核心

由于海域面积广阔、生存环境恶劣,单一港口供应能力有限,难以满足突发灾害事件时的大量应急物资需求.本文针对港口群应急物资协同调度问题,构建考虑运输成本和任务完成度的双目标规划模型,并设计求解该模型的NSGA-1算法,通过港口群和陆上供应点的协同调度,满足应急物资快速可靠的运送需求.基于南海海区港口数据设计数值实验,对比了受灾顺序随机和受灾顺序确定两种情境下方案的鲁棒性.本文的研究结论对突发灾害事件港口群应急管理具有一定的指导意义.     

震后应急物资配送的模糊动态定位—路径问题

进行震后应急物资配送系统优化是提高其配送绩效的重要手段.从系统集成优化的角度,研究应急物资配送中心定位与配送车辆路径安排的联合决策问题.综合考虑应急物资需求的模糊性、动态性和限制期,震后受损路网的动态恢复状况,不同类型有容量限制的配送车辆,以及物资需求分割配送等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊动态定位—路径问题优化模型,并设计了一种两阶段启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性及有效性.