考虑公众感知价值的突发性抢购事件演化博弈分析

针对当前研究较少考虑到突发性抢购事件中公众的主观感知行为和多方博弈问题的现状，首先运用前景理论刻画了基准情境与抢购情境中公众对物品的感知价值；其次，界定了突发性抢购事件中参与主体（即公众与政府）的作用及其博弈关系，并在考虑到公众的感知价值基础上给出了博弈支付矩阵；然后，构建了抢购事件参与主体间的演化博弈模型，推导了模型的平衡点及其稳定性条件，并结合抢购事件的不同演化阶段对博弈均衡结果进行了分析；最后，以2011年日本核泄漏事故引发的中国抢盐事件为例，分析了博弈关系的演化和验证了理论研究的有效性，并考查了政府的辟谣效果和公众的心理预期价值对公众抢购行为演化的影响。     

基于公众偏好大数据分析的大群体应急决策质量动态演化研究

针对突发事件大群体应急决策质量及其影响因素的问题，探讨了公众参与视角下突发事件演化的全生命周期，以及各阶段下公众风险感知对应急决策质量的影响，并以“8·12天津港爆炸”为背景案例进行分析。首先，阐述了公众偏好大数据的获取及处理方式，并以此对“8·12天津港爆炸”案例的公众偏好大数据进行预处理和可视化；其次，通过TF-IDF算法提取并量化公众风险感知，建立大群体应急决策质量打分函数，衡量不同阶段的应急决策质量；最后，基于“8·12天津港爆炸”案例的微博数据进行大群体应急决策质量的动态演化分析，得出研究结论和启示。实证表明，所提的模型与方法具有较新颖的研究视角，能够为大数据背景下的应急响应和政府决策提供理论支持和方法辅助。     

平战结合下的公路养护多资源布局问题研究

平战结合是突发事件应急管理的重要原则之一.以公路养护中的平时资源和应急资源的布局问题为研究对象,考虑到日常养护点的选址和资源配置要满足工作的便利性和不同养护点之间工作量的均衡性,把应急资源放置在日常养护点上,既节省管理成本又能满足及时调度的要求,建立一个多目标的混合整数规划模型同时对日常和应急2种资源进行布局,并设计了算法,最后给出了算例.     

模糊应急系统组合优化方案选择问题的研究

本文讨论有资源需求约束的多出救点应急组合调度方案的求取问题.受许多因素影响,平息事故所需的应急资源量有时是不确定的,通过引入模糊集的概念,从决策者的角度,任何方案的应急资源数量都对应一个需求约束满意度.另一方面,应急问题客观上要求方案的应急开始时间尽可能早,这样,任一方案又对应一个时间约束满意度.通过运用模糊优化的技术方法,本文给出了该问题的优化模型及相应求解方法.并且,考虑到方案稳定性或费用,文中的算法解是所有最大满意度方案中出救点数目最少的.     

食品安全事件中的公众风险感知及应对行为研究——以问题奶粉事件为例

近年来频发的问题食品事件使食品安全日益成为公众关注的焦点。本文以2008年曝光的三聚氰胺问题奶粉事件为例,以风险感知为切入点,构建了问题奶粉事件中公众的风险感知与应对行为关系模型,揭示了问题奶粉事件中的风险信息对消费者风险感知和控制感的影响,剖析了风险感知、控制感等对人们的抵制和积极应对行为的作用机理,并根据研究结论提出了管理实践方面的可资借鉴的建议。     

食品安全事件中公众感知风险的动态变化——以问题奶粉为例

大多数感知风险领域的文献仅从静态角度考察不同情境中人们的感知风险,极少研究感知风险的动态变化情况.本文基于问题奶粉事件,剖析了该风险事件中公众的感知风险及其动态变化趋势,并以家里有无小孩或婴儿、有无认识或熟悉的人因问题奶粉受到影响这两个变量来细分人群,对比了不同细分人群的感知风险差异及其持久性变化情况,揭示了感知风险变化对公众应对行为和消费行为变化的影响.最后对研究结果进行讨论并提出了食品安全管理建议.     

基于零售商销售努力的风险和模糊规避报童模型研究

本文基于零售商的销售努力研究了一类风险规避与模糊规避报童问题。本文运用最坏情况条件风险值(WCVa R)方法构建了决策模型,得到了零售商订货量及努力水平的最优决策,该决策可完全退化为风险中性及模糊规避型决策,并进一步刻画了风险规避及模糊规避行为对零售商决策和利润的影响。研究发现,虽然风险容忍度越低,零售商的最优订货量越低,但是对于成长性较好的企业,决策者在WCVa R模型中的“风险”及“模糊”双重规避行为并不会导致决策过度保守,甚至在市场需求分布信息不完备的情况下,该模型比模糊中性的CVa R模型有更好的绩效表现。     

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。     

模糊供求条件下应急物资动态调度决策研究

围绕大规模突发事件应急的特点,在供应点、集配中心到需求点的三级供应网络的基础上,研究了模糊供求条件下的多模式联合调运的应急物资动态调度问题。首先建立了在需求满足率最大化的基础上,以总运输时间和应急成本为目标的带序关系的多目标非线性规划模型。考虑供大于求和供不应求两种供求关系,对于供不应求的物资,下一周期将优先配给。另外,采用最可能值法确定模糊数的权重和置信水平,采用平均权重法将三角模糊数转化为确定值,给出了去模糊化的策略和具体算法。通过决策者对运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。最后以汶川地震为背景,设计仿真实例,验证了模型和算法的有效性。     

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.     

突发事件公众准备意愿的影响因素——基于实证数据的分析

突发事件是"低概率、高损失"的极端事件。突发事件风险客观存在,公众的应对准备意愿及行为对减缓突发事件风险及降低突发事件损失有着重要影响。但实际上,公众普遍表现出较弱的准备意愿,很少主动采取准备措施及行为。为了解释公众为避免突发事件损失而事先采取应对准备的行为差异,本文基于实证调查数据,将保护动机理论（PMT）应用于公众准备意愿的预测研究,建立突发事件公众认知与准备意愿理论模型,运用多元回归分析及结构方程模型方法,验证公众风险认知、应对认知与准备意愿之间的路径关系。其中风险认知包括可能性和严重性认知两个变量,应对认知包括应对效能、自我效能和应对成本认知三个变量。实证数据通过问卷调查的方式获取,调查对象涉及湖北省武汉市七大行政区域共405位城区居民。数据分析结果表明,公众的准备意愿受到风险认知及应对认知的共同影响,相比于风险认知,应对认知对准备意愿有更大的解释效力;年龄、教育程度、收入等三类人口统计学特征对准备意愿有一定的解释效力。研究结论显示,为了促使公众形成准备意愿,风险沟通不仅应考虑突发事件风险发生的可能性及后果的严重性,更需要关注应对效能、自我效能以及应对成本等对公众准备意愿有着显著影响的因素。     

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.     

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。     

灾害风险下应急资源调配的超网络优化研究

针对应急网络中具有不同属性特征的各主体、以及灾害风险演变与应急资源调配间的相互作用,本文构建了一个以资源调配量和灾害风险度为网络流、包含"出救点、分发中心、受灾点"的三层超网络结构,并将其转化成等价结构进行定量建模。通过分析模型的应急优化目标和对受灾点的资源救助行为,利用变分不等式理论推导出模型最优求解定理。设计算例进行数值求解和仿真分析,说明了各应急主体(间)的能力限制、各应急主体(间)的灾害风险度等关键参数对资源调配决策优化有重要影响。     

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。     

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。     

大规模定制模式下供应链计划调度优化分析

大规模定制模式下供应链生产计划调度问题是一个典型的随机需求与随机资源约束的 多目标动态优化问题. 在对该问题特征翔实描述,分析所总结的理论研究成果基础上,提出了 完整的随机多目标动态优化数学模型. 通过实例简要分析了优化目标的成熟性及模型的可行 性. 最后,指出了较为重要的动态优化调度过程的实现,并进行了实践应用过程的验证与说明     

资源约束下多项目调度的改进遗传算法

针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效的启发式算法研究路径基础上,本文利用遗传算法,结合进度生成机制,提出了多项目调度的改进遗传算法。与其他多项目调度启发式算法相比,该算法在平均项目延迟和最佳解比例方面都表现较好,综合利用优化后的优先规则也使得该算法更适用于不同网络复杂度和不同资源约束程度的多项目调度问题中。