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。     

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。     

突发公共事件应急系统中的模糊多目标定位-路径问题研究

本文从应急系统集成优化的角度出发,以应急系统中各资源需求点的应急救援时间满意度之和最大及系统总成本最小为目标,建立了一个应急资源需求和应急救援时间范围均模糊的多目标定位-路径问题(LRP)模型,并提出了一种混合多目标遗传算法。算例分析结果表明,所提模型和算法可以有效解决应急系统优化中的模糊多目标LRP。     

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.     

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。     

救援物资跨区域调度双层规划模型——考虑幸存者感知满意度和风险可接受度

为减少幸存者的痛苦、提高灾害响应效率和降低各种损失,聚焦于跨区域救援物资反应性调度主从优化问题.综合考虑救援物资调度与分配网络中不确定供应-需求-行程时间、公平性分配原则、幸存者多层次异质性与风险可接受度限制、利益相关者的层级或纵向"府际"关系、需求可拆分、多灾点、多供应点和多运输模式等特征;构建了上层最小化加权行程时间总和,下层最大化加权感知满意度的双层整数规划模型.通过分析模型的特征,设计了以互补松弛条件为基础的原始-对偶算法对其进行求解.最后,以汶川地震为算例,验证了所提出模型与求解策略的可行性与有效性.     

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。     

面向多样化需求的M RO 服务资源配置模型与算法

针对大型复杂企业维修任务集的多服务需求点和多样化需求特征,基于服务需求视角,定义一类多服务需求点下的MRO服务资源配置问题,建立以MRO服务提供商整体服务成本为优化目标,同时考虑资源紧张度、信任度和多服务需求点不同工期要求的问题模型;针对模型中的关键参数（即服务成本和资源紧张度）的特征进行分析,并给出相应的度量方法;在此基础上,设计改进的模拟植物生长算法实现求解,算法通过启发式获得初始可行解,并进行敏感性分析。研究结果表明, MRO服务资源配置模型和算法是可行和有效的,服务成本的波动、信任度和资源紧张度的变化对于资源配置结果均有影响,模型能够有效提高维修服务成本的估算能力,同时能够保持MRO服务提供商资源配置的稳定性。     

A Cooperative Savings Game Approach to a Time Sensitive Capacity Allocation and Scheduling Problem

We consider a competitive scheduling setting with arbitrary number of agents each having the option to utilize two parallel resources to satisfy its demand: (i) an in‐house resource dedicated to process only the tasks of each specific agent, and (ii) a flexible resource capable of processing all agents' workloads. In a noncooperative setting, each agent would determine how much of its demand it will subcontract to the flexible resource with the objective to deliver its entire demand as quickly as possible subject to the priority rules set by the owner of the flexible resource (i.e., third‐party). In this study, we also allow for agents to coalesce with other agents and update their initial subcontracting decisions to attain rescheduling savings. Evidently, a grand coalition of all agents can coordinate to achieve the maximum savings possible, but the resulting schedule may yield individual losses for a subset of agents (which we refer to as “losers”), thus necessitating a transfer payment scheme to distribute the rescheduling savings among the agents in an equitable way. We model the rescheduling interactions among the agents as a cooperative savings game, and propose savings distribution schemes that invoke the core allocation concept.     

Master Scheduling in Assemble-To-Order Environments: A Capacitated Multiobjective Lot-Sizing Model

Basic characteristics of an assemble-to-order environment make effective master scheduling extremely difficult. Limited resource capacities and dynamic customer end-item demand contribute to the complexity of the master production scheduling problem. To gain flexibility and responsiveness within this system, the master production schedule (MPS) focuses at the component level. This research proposes a master scheduling technique for manufactured components which combines a multiobjective capacitated multi-item/multi-stage lot-sizing model with an interactive multiple objective optimization solution procedure. To evaluate the model's performance as a realistic and practical master scheduling tool, this study focuses on the National Cash Register (NCR) electronics manufacturing facility in Columbia, South Carolina.     

基于柔性资源约束的前摄性项目调度优化研究

不确定环境中，项目进度计划鲁棒性的高低直接影响项目能否顺利实施。本文研究了具有随机活动工期的柔性资源约束下的前摄性项目调度优化问题，目标是在柔性资源和项目工期的约束下，借助对活动开始时间合理的进行安排进而得到拥有最大鲁棒性的进度计划。首先对研究问题进行界定；随后构建优化模型，并根据问题NP-hard属性和模型特点设计了双层嵌套禁忌搜索启发式算法，通过内外两层交互搜索寻找满意解；最后通过一个实际案例对本文研究进行说明，并分析关键参数对进度计划鲁棒性的影响，得到如下结论：相对于资源无柔性情况下的项目进度计划而言，资源具备柔性后得到的项目进度计划的鲁棒性更高，具有更强的抗干扰能力，能够保证项目稳定执行；同时，项目进度计划鲁棒性分别随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而上升。     

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.     

基于拍卖机制的资源转移时间型动态分布式多项目调度

实践中,企业并行实施地域上分散的多个项目时,资源在各子项目之间的转移时间是影响多项目整体进度的关键因素,同时在动态多项目环境下,新项目不断到达且到达时间不可预知使得制定多项目调度计划遭遇更大困难。本文在动态环境下对资源转移时间型分布式多项目调度问题进行建模和求解,基于多代理系统建立分布式多项目调度问题的动态模型,并将拍卖理论引入其中,设计一种基于时间窗拍卖机制的分布式多代理系统(DMAS/ATW),在动态环境和资源转移时间约束下为多项目配置全局资源。通过一个具体的分布式多项目示例详细分析DMAS/ATW算法的动态调度过程,并基于MPSPLIB中的分布式多项目算例开展数值实验。实验结果表明：无资源转移时间约束时,DMAS/ATW算法求得的平均项目延迟同比相关文献中的DMAS/RIA算法最多减少42%,平均减少26%;有资源转移时间约束时,DMAS/ATW算法对1/3算例集的求解结果优于DMAS/RIA算法在无资源转移时间约束时的结果,验证了本文DMAS/ATW算法求解效果的优异性。对算例规模和全局资源利用系数的实验分析还表明,DMAS/ATW算法对不同规模和资源约束紧张程度的算例都具有良好的适应性。     

社区应急疏散动态协作调度优化研究

针对灾民数量和路网通行时间的动态性以及灾民疏散反应系数的随机性，本文提出了社区应急疏散协作调度优化流程，并以疏散灾民数量最大化和疏散成本最小化为目标，构建了社区应急疏散多种运输方式协作调度优化模型，并给出了求解该模型的改进多目标遗传算法。然后，论文使用Tansmodeler模拟社区应急疏散协作调度优化过程，加载疏散灾民动态需求和历史出行时间表，并对模型和算法进行验证。结果表明，该模型和算法可以在有效刻画疏散灾民数量和路网通行时间的基础上，为不同时刻的交通工具配置及疏散路径选取提供决策。     

考虑服务水平与动态转移规律的共享单车投放策略研究

为实现共享单车行业的精细化、科学化的运营管理，解决共享单车的过度投放问题。首先，对单车运营系统进行分析和描述，明确投放量优化涉及的核心研究问题。将研究范围界定在单车投放环节，利用马尔可夫链与状态转移矩阵来分析和描述单车的流转过程；从需求被满足概率的角度描述共享单车系统的服务水平并据此分析各投放点的单车需求量。在分析和描述的基础上，提出单车投放量优化的核心问题。其次，基于需求量的约束与单车流转规律，构建不同调度方案下的投放量优化模型，结合可行解空间变化对目标函数最优值的影响，分析最优单车投放量的性质。得出结论认为：（1）对时空的细分，有助于更准备地把握需求，最优单车投放量也会增加。（2）可以通过调度频率的增加，减少单车的投放量，但投放量有上、下限。最后，结合案例数据，对状态转移概率矩阵和服务水平约束下节点的需求量进行了计算，并据此对优化模型进行数值求解，展示了所构建模型的应用过程，说明了模型对于解决具体问题的可操作性和有效性。文章的模型及相应的求解过程，可为解决资源的优化配置问题提供参考和借鉴。     

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。