考虑决策偏好的城市群应急协调超网络模型

针对跨城市灾害或单个城市资源紧缺的情况,提出由出救点、中转点和受灾点构成的多层级城市群应急协调超网络模型.考虑应急响应时间和成本等因素,确立模型的整体优化目标;运用随机均衡配流理论,研究决策偏好下多种应急调配方式的随机选择问题;分别将优化目标和应急方式的随机选择转化成等价的变分不等式形式;设计数值算例求解并仿真分析,验证模型的合理性和有效性,并对关键参数讨论其决策指导意义.     

基于最小最大后悔值的应急救灾网络构建鲁棒优化模型与算法

应急救灾过程分为两个阶段：第一阶段启动应急救灾网络构建,在灾区附近设立临时应急配送中心,并由应急资源供应方向其紧急调配应急资源;第二阶段将应急资源从临时应急配送中心向灾区受灾点进行调度,以保证救灾过程顺利进行。本文研究第一阶段应急救灾网络的构建问题,考虑到突发灾害初期灾情相关参数概率分布情况难以获取,建立了基于情景的最小最大后悔值准则的应急救灾网络构建鲁棒优化模型。求解模型时,利用有限情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验中给出相应的绝对鲁棒模型与本文偏差鲁棒模型作了比较,结果表明基于最小最大后悔值准则的应急救灾网络优化模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。     

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。     

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。     

基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备策略

储备应急物资是应对突发灾害的有效手段之一。为了满足以人为本、维护稳定和统筹协调的物资储备原则，在储备不足情况下，利用云服务模式统一调配物资。根据应急系统内各储备点的人口覆盖比例和物资预期需求量，以物资储备的公平效用和预期调配成本为目标，构建基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备模型，并设计改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）对模型求解。应用该模型对我国应急物资储备系统进行优化配置，确定不同偏好下各储备点的物资配置量。对物资储备总量进行了灵敏度分析，结果表明：物资的购置成本和单位重量是储备总量影响总支出和预期调配成本的决定因素；储备总量的增加会降低预期调配成本，且当购置成本的增加量小于预期调配成本的减少量时，总支出会随着储备总量的增加而减少，直到减少的总支出达到最大值时，得到储备总量的最优值。     

面向多灾点需求的应急资源调度博弈模型及优化

非常规突发事件爆发后经常会造成多个灾点,而各灾点的需求往往是不同的,单独的应急资源中心很难同时满足这种要求,因此如何把多个应急资源中心所储备的应急资源公平合理地调配到各个灾点成为应急决策者亟待解决的现实问题。本文首先描述了各灾点对应急资源需求变化的动态过程即按照应急资源需求信息的变化将整个应急资源调度过程划分成若干阶段,在此基础上构建了基于多灾点多阶段的应急资源调度过程理论模型。随后以博弈论为工具,在进行一系列模型假设和确定各灾点灾情的前提下,建立面向多灾点需求的应急资源博弈调度模型,并采用改进的蚁群算法进行求解,实现对各灾点以最小的“虚拟成本”进行所需应急资源的调度。最后的模型仿真测试和算例分析验证了所建模型的有效性和可行性。该模型与算法也为商业物流中的资源配送提供了新的解决方案和实现途径。     

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。     

地震救援中基于信息实时更新的两阶段应急物资调配模型

应急物资调配是应急管理中一个重要的课题,准确、高效的应急物资调配方案是决定应急救援的成功的关键,然而应急情况下信息的不确定性增加了物资调配问题的难度。本文以应急物资调配的不确定性处理作为重点,研究地震发生后的应急物资调配方案。本文将应急救援过程按灾情信息获知程度分为黑箱期（仅知道震级、震中的时期）与灰箱期（各地震害指数依次更新的时期）。黑箱期根据历史地震灾情数据得到相应的离散情景集,并基于此使用鲁棒规划建模。在灰箱期阶段,本文根据震害指数更新烈度圈及各受灾点的物资需求,计算未满足率,从而决定是否进行新一次的配送,使用数学规划求解配送方案。最后,本文以鲁甸地震的实际数据为例进行分析验证了模型的有效性。     

基于应急物流的减灾系统LRP研究

减灾系统的定位-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)的研究对提高应对突发事件能力和灾害应急管理水平有着重要的意义。本论文将见在系统的定位-路径问题划分为应急服务设施选址和应急资源运输路线安排两个子问题,针对两个子问题建立了以总成本(包括应急服务服务设施点建设成本,运输成本和灾害损失成本)最小为目标的LRP模型,并利用一个两阶段的启发式算法进行求解。最后选择以某一典型台风灾害为例,对基于应急物流的减灾系统的LRP模型进行算例分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于信息更新的两阶段鲁棒-随机优化调配模型研究

在突发事件的应对中,应急决策过程的灾情信息具有动态性、不确定性等特征,从而使得整个应急救援过程中的决策都必须随信息更新而不断调整,本文在调研国内外相关研究的基础上,以地震为背景提出了基于信息更新的资源调配决策问题。文章结合灾情信息更新的特征,给出了应急救援响应的阶段划分;以此为基础建立了两阶段鲁棒-随机优化模型,通过虚拟储备库点及虚拟临时分发中心点的设计,实现了第一阶段调配结果对第二阶段调配决策的后效性调整决策;根据鲁棒优化及随机优化的特点,设计了相应的原始-对偶及L-Shaped Method算法对模型进行求解;最后,通过CPLEX软件编程求解,并进行情景生成下的算例分析,与其他方法比较分析,证明了文章所设计的模型在灾情信息更新下的优势。     

Stochastic Optimization for Natural Disaster Asset Prepositioning

A key strategic issue in pre‐disaster planning for humanitarian logistics is the pre‐establishment of adequate capacity and resources that enable efficient relief operations. This paper develops a two‐stage stochastic optimization model to guide the allocation of budget to acquire and position relief assets, decisions that typically need to be made well in advance before a disaster strikes. The optimization focuses on minimizing the expected number of casualties, so our model includes first‐stage decisions to represent the expansion of resources such as warehouses, medical facilities with personnel, ramp spaces, and shelters. Second‐stage decisions concern the logistics of the problem, where allocated resources and contracted transportation assets are deployed to rescue critical population (in need of emergency evacuation), deliver required commodities to stay‐back population, and transport the transfer population displaced by the disaster. Because of the uncertainty of the event's location and severity, these and other parameters are represented as scenarios. Computational results on notional test cases provide guidance on budget allocation and prove the potential benefit of using stochastic optimization.     

考虑供应风险的多源应急物资采购双层规划模型

自然灾害频繁发生,事故灾难不断涌现,公共卫生事件猝不及防,社会安全风险交织叠加,给人们的生产和生活带来了巨大的风险和不确定性。在突发事件背景下,考虑应急物资供应中的各类风险,激励多源应急物资的稳定供给,受到党和政府高度重视。应急物资供应有哪些风险,如何规避这些风险,针对多种渠道的采购,如何优化采购结构。这些问题是本论文关注的重点。本文以政府、制造型企业、受灾地区民众为决策主体的三级供应链为基础,构建了上层以整个供应链系统收益最大化为目标函数、下层以供应风险最小化为目标函数的双层规划模型,对不同情景下物资采购订单的分配进行研究。在此基础上,本文以某市洪涝灾害为例进行分析,证明了模型的可行性,并探究了供应风险变化对物资采购订单分配、以及整个供应链系统收益的影响,以期为政府应急物资采购决策提供参考性建议。     

基于场景分析的应急资源布局模型研究

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区需求的保障程度至关重要。本文利用场景分析的方法,给出一个适于多点需求,多点救助的应急资源布局多目标规划模型,并根据资源的具体配置情况决定选址,以期为选址决策者提供选址的依据。求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析。     

Bi-objective multi-resource scheduling problem for emergency relief operations

Abstract

Resource scheduling for emergency relief operations is complex as it has many constraints. However, an effective allocation and sequencing of resources are crucial for the minimization of the completion times in emergency relief operations. Despite the importance of such decisions, only a few mathematical models of emergency relief operations have been studied. This article presents a bi-objective mixed integer programming (MIP) that helps to minimize both the total weighted time of completion of the demand points and the makespan of the total emergency relief operation. A two-phase method is developed to solve the bi-objective MIP problem. Additionally, a case study of hospital network in the Melbourne metropolitan area is used to evaluate the model. The results indicate that the model can successfully support the decisions required in the optimal resource scheduling of emergency relief operations.     

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。     

基于GERT网络的应急抢险过程资源优化配置模型研究

针对应急抢险过程中资源需求与供应不匹配的问题,通过定义应急抢险过程GERT网络的基本单元,建立了一种综合考虑灾害自身演化过程及外界作用相互关系的应急抢险过程GERT网络,设计了求解不同资源配置情况下突发事件状态转移概率的极大熵模型;研究了应急抢险过程GERT网络的简化性质,给出了基于GERT网络的应急抢险过程资源最优配置的求解算法。为应急资源配置提供了定性与定量结合的分析框架与工具,为灾害发展态势的预测及其资源配置提供了新的研究方法和研究思路。     

基于手机定位数据的突发事件下道路修复和物资配送集成优化研究

应急道路的修复是突发事件发生后有效开展物资配送的前提,而道路修复和物资配送二者集成研究极大地提高整个应急救援效率。但是由于灾害的突发性和不确定性,决策者很难立即获取充分的灾情信息,尤其是灾民分布情况、位置、灾害影响和物资需求等信息。传统的获取灾情信息的方法通常是通过救援人员的现场报导和调查,卫星图像等,阻碍了救援活动的迅速开展,效率低下。手机等移动设备的普及和广泛应用,使得手机定位数据为灾害情况下的应急救援提供了更加快捷的信息获取手段,大大提高了应急救援的效率。本文基于手机定位数据,同时结合道路修复和物资配送二者的相互关系,建立了混合整数线性规划模型,通过手机定位数据获取灾民分布情况、位置、灾害影响和物资需求等信息,实现精准道路修复和物资配送的决策,并设计了相应的启发式求解算法。最后通过算例仿真验证了模型和算法的有效性,同时将手机定位数据下的救援结果与缺少手机定位数据的常规救援结果进行比较分析,验证了文章所提出的手机定位数据的应用在应急救援方面的优势。     

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。