特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明：新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。     

疫情风险防控下医疗废物运输选址-路径优化

为降低运输医疗废物的疫情风险,提出医疗废物运输选址-路径优化建模与求解方法,旨在协同优化设施选址、能力配置、路径优化和运量分配决策。根据医疗废物感染性、环境传播性和公众感知差异性,设计疫情风险度量模型;结合城市路网结构,构建疫情风险和成本最小的医疗废物运输选址-路径模型;融合带权重的目标规划方法和自适应遗传模拟退火算法,设计多目标优化算法;最后,通过武汉实例和测试算例,验证模型和算法的有效性。计算结果表明：新方法能在25 s内提供多个有效方案,新模型可减少1.4%的总成本和34.25%的求解时间,新算法可减少62.13%的计算时间。     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题，增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件，以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标，构建一种应急设施服务区划分模型，确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型，首先基于P-中值选址模型的优化理念，形成初始方案；继而加入禁忌搜索算法，结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析，验证了模型和求解方法的有效性.     

考虑风险公平性的无能力约束条件下危险废物回收路径优化问题

区别于传统风险公平性,本文从风险补偿角度提出了风险公平性的全新内涵,并设计了风险补偿型的风险公平计算模型。构建了考虑运输成本、运输风险以及风险公平性的优化目标,同时确定了固体危险废物的回收路径。针对所构建的多目标0-1整数非线性规划模型,本文通过线性加权法设计了求解算法。并通过一个算例表明该模型与算法可以获得最优解,并比传统风险公平性模型更具优越性。     

危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型

为了解决危险废物回收、加工和处理中心选址问题,确定加工技术类别、安排危险废物和废物残余车辆运输路径,将回收环节纳入危险废物物流系统,考虑废物类型与加工技术的多样性、中心运营费用、废物与加工技术的相容性以及中心能力富余量约束,以费用和风险最小化为优化目标,建立了危险废物物流系统的改进多目标0-1混合整数线性规划模型.采用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法求解模型.结果表明,与现有模型相比,本文模型的多目标优化方案以增加0.70%的费用为代价,将风险降低7.69%.     

应急服务设施选址优化研究

从提高应急服务水平的角度出发,构建应急服务设施选址优化模型.所建立的模型以最大化应急服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标.先采用定性方法找到候选点,然后在规划设施点数目、土地投资费用及服务能力限制下,使用定量方法建立多目标0-1整数规划模型,并使用线性加权和法将多目标问题转化为单目标问题进行求解.使用MATLAB中的BINTPROG函数与遗传算法两种方法对模型进行求解.以泗洪县消防站的选址规划为例,通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性,并确定准确的消防选址点.研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点,进而提高应急服务水平.     

基于车站滞留风险的应急驻车点选址研究

随着城市轨道交通运营网络扩展和客流迅速增长,车站滞留风险和应急响应问题逐渐得到重视.本文在分析城市轨道交通车站乘客滞留影响因素的基础上,构建了风险评价指标体系和反向传播(Back-propagation, BP)神经网络模型,结合改进的P-中心选址模型求解得到应急公交驻车点的服务匹配方案.根据案例求解和方案对比研究表明,是否考虑风险权重影响了车站在选址过程中的相对重要度,基于风险分析的驻车点选址方案使部分权重较高的车站与驻车点之间的平均距离减少了0.8%~8.4%,但是对整个研究区域的公交应急服务覆盖效果影响很小,有利于应急资源的合理高效利用.     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义.通过构建基于多目标优化的应急设施选址-配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题.模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量.在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结...     

基于最小风险的点对点应急疏运组织多目标优化设计

针对现有对点对点应急疏运组织研究存在的不足,以多目标优化为研究方法,分析了不同应急疏运目标对整体应急疏运效率的影响,讨论了多目标应急疏运的必要性,并重点考虑最小距离和最小风险两个应急疏运组织目标。针对点对点应急疏运的网络特性与约束条件,构建了点对点多目标应急疏运组织优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法实现了多目标优化模型的求解。通过对应急疏运网络上增加各路段的风险值,设计并求解算例,体现出更客观有效的应急疏运策略。