基于Ⅱ阶段法的应急物资运输路径选择

将应急物资运输划分为以救助生命为主要任务的Ⅰ阶段和以安置灾民为主要任务的Ⅱ阶段,Ⅰ阶段应急物资运输以时间最短且运量最大为目标,Ⅱ阶段应急物资运输以成本最小且运量最大为目标.同时,构建多式联运运输网络,以多出救点-单受灾点的问题为背景,考虑运输方式的多样性,建立应急物资两阶段多目标调度模型,结合实例设计Dijkstra算法分别求解,验证上述模型的有效性.     

应急救援中多目标车辆路径问题研究

针对突发事件下应急物流的特点,综合考虑救援时间最短、救援成本最低的应急物资车辆路径调度方法。相对于传统的车辆路径模型,模型中引入道路通畅率这一重要因素作为约束条件,建立适合于解决实际问题的模型与算法。实例结果表明:相对于传统的应急车辆路径求解方法,该模型与算法可有效地缩短救援时间,减少救援成本。     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

考虑受灾点需求退化效应的应急物资运输问题

针对应急物资运输中受灾点需求退化效应特征,对受灾点需求退化条件下的应急物资运输问题进行研究;以运输成本,灾民等待物资心理代价的等待成本及缺货造成自救代价的缺货成本最小化为目标,建立一个应急物资运输的线性规划模型;对受灾点需求退化效应进行分析,以线性递减函数量化需求量;以雅安地震为背景,通过实际算例获得应急物资运输的最优方案。结果表明:等待成本和缺货成本,运输成本和缺货成本存在效益背反关系。     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。      

长江干线危险品运输应急资源优化调度研究

长江干线危险品运输过程中船舶发生突发事故时,危防应急资源的调度是否合理是提高救援效率的前提,也是完成应急救援的重要环节。以危防应急资源运输量时间成本和经济成本为目标函数,在应急救援时间限制内建立基于最小综合成本的多目标规划模型,并运用Lingo软件对模型进行求解,最后通过算例验证模型的有效性和可行性,解决在时间限制条件下危防应急资源调度的问题,并进行通用性分析,为长江干线的危防应急提供参考。     

考虑灾后道路恢复情况下动态应急物资选址问题

为研究面向地震灾害下的动态应急物资选址问题,以最小化应急物资运输成本和灾民等待物资心理惩罚成本为目标,考虑灾后道路恢复情况,权衡二次运输成本和灾民等待物资心理惩罚成本,建立多目标混合整数规划模型,确定不同道路恢复情况下动态应急物资选址方案。考虑模型中权重等参数的影响,设计3种实验,并对实验结果进行讨论。通过实际算例,以雅安地震为背景,将灾后72h分成6个时段,每个时段下对应不同的道路恢复情况,确定每个时段下的应急物资选址方案,验证模型的实用性。     

考虑受灾点差异性的应急物资配送方案研究

为提升应急救援的效益,针对应急物资储备库的储备量小于受灾点需求量的情况,考虑受灾点受灾程度的差异,运用B型关联度—TOPSIS方法确定各个受灾点的需求紧迫程度,将需求满足率最大化作为目标建立基于公平性的应急物资配送模型。以芦山地震为算例,采用NSGA-Ⅱ算法来验证模型的有效性。结果显示:受灾点最小满足率为87.19%,紧缺程度最小为30.05t,紧迫程度最大的芦山县满足率达到99.7%。证明当应急物资供应量小于受灾点需求量时,可按照紧迫程度的顺序对物资进行分配,并达到一定的满足率,有效实行物资分配。     

应急救援物流中物资分发点多目标排队选址优化

基于模糊数学、排队理论与选址理论,建立了应急救援物流中物资分发点的多目标模糊排队选址优化模型,其中：受灾点的需求率和物资分发点的服务率为模糊数,物资分发点建立成本最小和救援反应时间最短为目标函数．设计了模型的求解算法,确定了物资分发点的选址以及各个分发点所覆盖的受灾点区域范围．结合具体算例,验证了模型的实用性,并分析了物资分发点应急服务能力对救援效果的影响．     

应急物资保障系统模糊多目标LARP 研究

为了将应急物资快速有效地配送至灾区,从供应链的角度构建一个包含应急 物资供应点、集散点、配送中心及受灾点四层结构的应急物资保障系统. 在考虑需求不确 定性的基础上建立一个双层优化模型. 上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小 及车辆载重利用率最大为目标,决策灾区应急物资配送中心的选址及车辆路径安排;下 层模型以运输总成本最小为目标,决策应急物资集散点的选址及应急物资的分配. 设计 一种自适应遗传算法求解上层模型,运用GAMS 软件求解下层模型. 以“4· 20”四川芦山 地震应急物资保障为背景构建算例,验证模型和算法的可行性和有效性.