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。     

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。     

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。     

考虑工作量均衡的护士联合调度决策优化模型及算法研究

为了科学有效地利用护士资源,提高护士的工作满意度,本文对护士联合调度问题进行了研究,分析了护士配置、排班和分配三个决策阶段和其相互影响关系,并在优化医疗机构配置护士成本的经济目标的同时,实现护士的均衡工作量和合理工作时长的非经济目标,有利于提升护士的工作满意度,降低护士的离职率。本文进一步构建了非线性整数规划模型来对研究问题进行解析,并针对模型的层次化特点,设计了基于Logic Benders割的Benders分解算法来进行求解。此外,本文设计了两种加速策略,进一步降低了问题的求解难度和规模,极大地提高了算法的求解效率。实验结果显示,考虑工作量均衡指标,不仅没有增加额外的人力成本,反而大幅度提升了护士之间工作量分配的均衡性,改善了工作的公平性。实验也验证了基于加速策略的Logic Benders算法的可行性和有效性,为护士联合调度优化问题提供了高效的求解手段和决策支持。     

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。     

资金和存储能力约束下基于改进差分进化算法的联合采购模型研究

针对贴近实际情况约束的联合采购问题研究之不足,分析了资金和存储能力约束条件下的联合采购决策模型,该模型属于NP-hard问题,目前缺乏稳定高效的求解算法.在对差分进化算法改进并测试性能的基础上,设计了一种稳定可靠的自适应混合差分进化求解算法.另外,目前联合采购模型研究中多假设需求、库存持有费用以及次要准备费用为确定的参数,现实中这些参数往往是变动的且很难准确确定,故基于改进的差分进化算法对这些参数进行敏感性分析,进而讨论了数据不准确性对联合采购策略的影响程度.     

有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度研究

对紧急车辆调度系统进行了研究,探讨了紧急车辆调度问题实现的关键技术.对有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度问题,运用了禁忌算法(TS)进行优化.算法基于实数编码,应用GENI插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了三种邻域,利用容量约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理时间窗约束,通过设计虚拟车场等方法实现了车辆的紧急调度.本文给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明了此方法对优化紧急车辆调度问题的有效性.     

基于风险的考虑成本和允许等待的车辆运输调度问题研究

本文同时考虑了成本约束和允许等待情形,研究了最小化风险的车辆运输调度问题,其中运输风险是随时间不同而变化的,即研究在时间依赖网络中基于风险的有约束的运输路径选择问题,以及在选定路径的顶点上决定的出发和等待时间的综合问题。建立了相应的混合整数规划模型,设计了相应的算法,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性。     

震后应急物资配送的模糊定位-路径问题研究

从系统集成优化的角度研究震后应急物资配送的一种新模糊定位-路径问题(LRP),综合考虑救灾点所在地理位置和地形导致的应急车辆行驶时间的随机性、救灾点应急物资需求量的不确定性与应急物资配送的时间紧迫性,以应急物资总运达时间最短与总配送成本最小为目标,构建一个基于机会约束规划的多目标模糊LRP优化模型,并根据模型的特点设计了一种混合免疫遗传算法予以求解。最后,通过算例验证了本文方法能有效解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP,实现了震后应急物流中心定位和应急车辆路径规划的联合决策。     

考虑道路通行能力的应急避难点选址模型及算法

在k-中心点问题的基础上,考虑道路的通行能力限制,提出了k-避难点问题。在一般树图结构下,重点分析了1-避难点选址问题,并设计了有效的求解算法;在直线图结构下,首先改进了一般图1-避难点的求解算法,其次分析了2-避难点问题的特点,并给出了一个基于"二分思想"的求解算法,在此基础上,为一般的直线图k-避难点问题设计了求解算法,一般算法的时间复杂性为O(nlog^kn)。所提出的模型在理论上扩展了经典的k-中心点选址问题,所设计的求解算法能够为现实的应急管理规划提供良好的理论支持。     

交通环境承载力动态离散计算方法及应用

本文应用系统工程的原理和方法分析了污染物在环境系统中的输入输出模式,然后尝试性地建立了交通环境承载力的动态离散量化模型并给出了该模型的应用,从而为交通管理部门规划城市交通规模,确定交通环境整治方向,实现城市交通可持续发展提供科学决策依据。     

考虑灾民痛苦感知的应急避难所选址与物资分配优化

大规模灾害发生初期,应急物资往往不能及时供应,受灾群众因缺乏物资和服务产生痛苦感知。针对该问题,设计数值评定量表(NRS)构建痛苦函数,刻画灾民痛苦感知成本,将灾民感知因素纳入应急总成本的决策考量。提出以总社会成本(物流成本和痛苦心理成本之和)最小为应急救援目标,构建了一个考虑灾民疏散与重新安置、临时避难所选址和物资分配的集成优化模型。设计经典混合整数规划方法和改进的遗传算法对所构模型进行求解,并应用于海南威马逊台风案例。案例分析表明,模型和算法能有效解决考虑灾民痛苦的避难所选址与物资分配问题,揭示了随着受灾规模的增加和疏散时间的减少,遗传算法的求解结果优于经典求解方法。     

考虑产能约束的新产品与旧产品预售策略研究

预售商品种类繁多，可分为从未上市过的新产品和已经上市过旧产品。面对不同类型的产品，根据消费者效用理论，消费者可能做出不同的决策。研究在产能约束的前提下，零售商销售不同类型产品的最优预售策略问题。结果表明，新产品的最优预售策略取决于正常销售价格，旧产品的最优预售策略受正常销售价格与消费者构成的共同影响，且前者的影响作用大于后者。较低的正常销售价格或较大的高估值消费者比例增大了消费者在正常销售期购买的缺货风险，零售商应采取溢价预售策略，否则应采取折价预售策略。此外将新产品和旧产品的最优预售策略对比发现，利用消费者对产品估值的不确定性，新产品预售比旧产品预售更具优势。     

Facility Dispersion Problems Under Capacity and Cost Constraints

The MAX-MIN dispersion problem, which arises in the placement of undesirable facilities, involves selecting a specified number of sites among a set of potential sites so as to maximize the minimum distance between any pair of selected sites. We consider different versions of this dispersion problem where each potential site has an associated storage capacity and a storage cost. A typical problem in this context is to choose a subset of potential sites so that the total capacity of the chosen sites is at least a given value, the total storage cost is within the specified budget and the minimum distance between any pair of chosen sites is maximized. Since these constrained optimization problems are NP-hard in general, we consider whether there are efficient approximation algorithms for them with good performance guarantees. Our results include approximation algorithms for some versions, approximation schemes for some geometric versions and polynomial algorithms for special cases. We also present results that bring out the intrinsic difficulty of obtaining near-optimal solutions to some versions.     

基于差分进化算法的运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型研究

针对采购管理中广泛存在的不确定性,将单位库存成本和可变订货成本视为模糊变量,构建了运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型,此模型属于NP-hard问题,目前缺乏可靠的全局优化求解算法。在选取梯级平均综合表示法对总成本去模糊的基础上,设计了基于自适应混合差分进化算法的求解方法,并通过算例验证了此模糊联合补货模型的有效性和求解算法的全局优化能力。     

基于GBOM的供应链网络及其有生产能力约束的集成生产计划模型

提出了基于通用物料单构建供应链网络的方法,并以此为基础建立了其有生产能力约束的集成生产计划模型。由于任一成员都有生产能力上限,且生产能力可相互转化,故总生产能力须进行标准化。模型的目标是供应链联盟整体收益最大化,模型解反映了优化的集成生产计划和生产合作关系。     

一类带有限制的网络瓶颈容量扩张问题

在一些物理网络中,当设施（边的容量等）建立后,由于需求增加,需要调整网络的容量来提高服务水平。调整优化的过程中既要考虑扩张成本,同时也要考虑需要调整的总边数,以尽可能小的影响人们的正常生活。本文研究对于一个给定的网络G,已知边e_i的初始容量和单位容量扩张成本,在预算成本和扩张总边数的约束下,如何有效地扩张边的容量至x_i,使得系统的容量最大,即max{min_ei∈T x_i,T是网络G中的生成树。首先求解两个与之相关的模型,然后通过分析两个相关模型与原问题之间的联系与区别,提出了原问题的多项式时间算法。最后,通过算例说明算法的步骤,并分析了不同参数值对系统容量的影响。     

考虑缓冲区库存不足情况下的设备维护与缓冲区库存联合优化研究

针对缓冲区库存不足的两设备流水线生产系统(2M1B系统)设备维护问题,提出了生产设备维护与缓冲库存联合优化模型。首先,采用指数分布描述设备故障规律,表达运行周期的总故障次数;其次,通过分析缓冲区库存量在达到额定库存后的变化,提出了利用条件概率改进库存充足和库存不足两种情况下的设备维护和缓冲库存模型,基于更新酬劳定理,以故障次数和额定库存为决策变量,以总费用为目标函数,建立缓冲区库存不足情况下的设备维护与缓冲库存联合优化模型,并且将生产系统的缺货费用集成到了总费用模型;最后,通过算例分析,计算故障次数和最优缓冲区额定库存量,进行了灵敏度分析,验证了模型有效性,丰富了考虑缓冲库存的设备理论。     

运输网络运量分配问题的模型及算法研究

针对我国在运量分配模型及算法方面研究比较薄弱的现状,本文对此问题进行了系统深人的研究,应用运筹学、计算机科学的新的理论和方法,建立了多目标运量分配优化模型,且在模型中,将一些重要特性考虑成运输流量的函数,从而可使分配结果更符合实际情况。同时为求解该模型,本文研究设计了鲁棒性强、高效、实用的自适应搜索算法。