面向细粒度应急物资配送的空间众包任务分配算法

应急物资的“最后一公里”配送为整个救援行动的末端环节,是提高整个救援行动效率的关键所在。为了解决细粒度的应急物资配送任务分配问题,提出了一种基于K-means聚类的博弈论任务分配算法,该算法能够保证所有任务在容忍时间内得到分配的同时最小化工人数量;然后,设计了一种延迟更新优化策略以进一步提升算法的运行效率;最后,在真实数据集上进行实验,结果表明所提算法与随机任务分配算法、贪心任务分配算法、K-means聚类任务分配算法相比,在工人数量方面分别减少了38%、28%、10%。结合延迟更新优化策略后,算法在最优分配结果的基础上提升了12.5%的运行效率,验证了所提算法的有效性与实用性。

基于系统动力学的应急物资协同储备模型研究

该文探讨了在应急物资保障过程中,如何有效解决初期末端物资供应不足和后期物资库存过剩的问题。通过分析应急物资保障过程中的相关因素,运用先分解后耦合的系统工程法构建了应急物资协同储备系统动力学模型。以中国西南地区某省为例,模拟应对较大规模地震灾害的情况,利用Vemsin PLE软件对模型进行分析,得到优化方案。研究表明:①加大末端物资储备量,尤其是交通不便地区,能有效应对前期物资需求;②通过调整末端与上级的期望物资使用天数,可大幅减少物资总库存量,提高经济性;③降低物资总库存量能减小库存波动幅度,增强物资供应链路的稳定性。通过上述分析,为优化应急物资储备模式提供了参考,有助于提升应急管理的效率和效果。

等级型城市群应急物资储备库网络优化模型——以京津冀城市群为例

构建具有等级性、多目标特征的应急物资储备库网络,对于城市群应急物资储备库的良性互动和城市群应急物资储备库网络的协同发展具有重要现实意义。结合城市群实际情况,对传统的等级设施选址模型加以改进,以实现城市群内受灾点民众接受应急物资配置总满意度最大、应急物资储备库之间总关联度最高和应急物资储备建设与储存成本最小为目标,构建了适用于城市群应急物资储备库网络优化的等级型设施选址模型。针对所构建模型的等级性、多目标特点,对传统两阶段启发式算法进行拓展,设计了三阶段启发式算法加以求解。以京津冀城市群为例进行实证,优化结果表明:所构建模型稳健性较强,所设计算法能实现对模型的有效求解。京津冀城市群内应设立北京市、天津市、石家庄市等6个区域级应急物资储备库,且进一步形成由区域级、市级、县(市、区)级3个等级构成的应急物资储备库网络协作区。

基于卡车-无人机协同配送的双目标应急物资运送优化

鉴于灾害的严重破坏性,社会各界对突发灾害的关注程度逐渐提高,研究高效合理的应急物资运送路径成为应急管理领域的紧迫任务。基于此,将卡车-无人机协同配送模式运用到灾后应急物资运送过程中,以期快速为灾民提供关键物资。首先,通过引入剥夺成本来衡量灾民因缺乏物资而感知的痛苦,进而以卡车-无人机协同配送总物流成本最小和灾民承受的剥夺成本最小为目标构建非线性整数规划模型;其次,采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ)对模型进行求解;最后,通过数值分析和算法比较对所提出模型及算法进行验证。结果表明:卡车-无人机协同配送模式能够有效降低物流成本和灾民痛苦;INSGA-II算法比NSGA-Ⅱ算法效果更优。

基于CA系统的森林火灾蔓延预测模型及应急物资调度应用

本文基于细胞自动机(CA)系统构建了一个森林火灾蔓延预测模型,并将该系统应用于森林火灾应急物资调度。细胞自动机系统可以模拟火灾在森林中的蔓延过程,并结合风速、湿度、植被类型等环境因素,以此展开对火灾蔓延路径、速度以及影响范围的预测。基于此种预测模型进一步设计了一个应急物资调度模型,该模型在物资需求预测和资源调度优化方面起到了非常重要的作用。通过实验验证表明该模型可以精准预测火灾蔓延路径和速度,同时优化后的物资调度方案也可以明显加快应急响应效率,进而减少了物资浪费的情况。

创新实行“四个一”模式 推进基层应急物资保障能力提升

应急物资保障是国家应急管理体系和能力建设的重要内容。当前,应急物资保障工作面临新形势、新任务与新挑战。山东省聊城市通过储备一批常用应急物资、规范一套应急物资管理制度、组建一支应急志愿者队伍、开展一系列应急物资装备使用能力培训和演练活动,打造“四个一”基层应急物资储备模式,基层应急物资保障能力得到显著提升。

基于离散混合蛙跳算法的地震应急物资调度

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的搜索方向,降低种群的同化速度。同时,让子组最差个体学习种群中的有效信息,提高算法的收敛精度。实验结果表明,所提算法能够搜索到精度更优的调度方案,对问题规模具有良好的可扩展性。

不确定情景下考虑灾民感知的应急物资调度研究

为解决大规模突发灾害给人民带来的生理与心理痛楚问题,考虑模糊需求情景下灾区道路受损、物资相对短缺、灾区需求紧迫度差异等因素,同时考虑灾民有限理性下物资竞争心理,运用前景理论刻画灾民对物资分配、运抵时间的综合感知,以灾区运输时间感知满意度最大、物资分配感知损失最小、运输成本最小为目标构建应急物资调度多目标优化模型,设计改进灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)求解,引入混沌反向学习、差分进化、非线性收敛等策略实现对GWO算法的改进,并以2008年四川地震案例数据展开分析验证,依据模糊逻辑加权法选择合适的应急调度方案。研究表明,该模型可合理衡量有限理性下灾民综合感知,改进算法能够得出更加公平高效的调度方案,有效解决了灾后模糊需求情景下应急物资调度问题。

多阶段应急物资多目标连续分配问题建模与求解

大型自然灾害应急物资分配是展开受灾点应急救援的基础,主要研究如何对受自然灾害地点周边的应急物资进行合理调配,尽快从各个储备站将应急物资输送到受灾点,保障事故救援顺利进行。然而,已有研究大多局限于单个阶段的应急物资分配,过于强调应急响应的时效性而忽视了物资消耗的连续性。为此,构建了一种面向多储备站、多种应急物资、多受灾点、多阶段连续分配应急物资的多目标分配模型,并分析推演了满足物资阶段内连续消耗的约束条件,基于非支配排序遗传算法(NSGA)和启发式策略设计了一种应对大型自然灾害的应急物资多目标分配算法。仿真实验验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法可以同时兼顾大型自然灾害应急响应的连续性和时效性要求,为大型自然灾害应急救援提供更多且更优的应急物资分配方案。

考虑韧性的两阶段应急物资供应链决策优化

为保障应急物资供应能力、降低供应链中断风险,使应急物资供应链在遭受自然灾害冲击时快速恢复到正常状态,将韧性概念引入应急物资供应链的决策中,在政企联合的基础上,采用多源采购和产能储备的组合韧性策略提升应急物资供应链的韧性。以供应链的总需求满足率最大化和总成本最小化为目标,构建一个均衡供应链韧性与成本的两阶段双目标混合整数优化模型,解决灾前政府的实物储备及灾后不同情境下应急物资的生产与分配问题;以洪涝灾害为背景,通过算例分析、对比分析和灵敏度分析验证了模型的有效性及可行性。结果表明:均衡韧性与成本的应急物资供应链模型的总需求满足率可达95.75%,比传统供应链模型提升15.30百分点,且总成本仅增加0.52%,比同等条件下仅以成本为导向的供应链的总需求满足率提升15.65百分点,且总成本仅增加3.70%;多源采购策略和产能储备策略二者同时采用比分别单独采用,能更大程度地保证应急物资供应链在平稳运行的基础上,既高效应对自然灾害又花费较低的成本。

考虑三级调度网络的应急物资多资源动态调度问题研究

为解决重大公共卫生事件发生后的物资调度问题,运用SEIR模型预测需求点的各类受灾人群,构建需求预测模型;以综合物资分配满意度最大、综合运输时间满意度最大和综合救援成本最小为目标,采用多供应点、多配送中心、多需求点的三级调度网络,实现多周期、多资源的动态调度;引入混沌反向学习、非线性收敛因子、随机差分变异和贪婪选择策略改进灰狼优化算法,并对模型进行求解。结果表明,该模型可有效平衡物资调度的满意度与经济性,改进灰狼优化算法可得到更优越的调度方案,解决灾后多周期应急物资调度问题。

急性呼吸道传染病应急响应下的应急物资分级库存模型研究

目的:构建适用于不确定环境下的应急物资分级库存模型,以为传染病暴发后的应急响应提供更准确和有效的决策支持。方法:首先,使用“之”字形不确定分布构建应急物资分级模型;其次,将经济订购量(economic order quantity,EOQ)模型与应急物资分级模型相结合构建应急物资分级库存模型;最后,以W市某次急性呼吸道传染病事件为例,验证提出的应急物资分级库存模型的实用性和有效性。结果:该模型在大部分情况下能够准确地对应急物资进行分级,且以该模型计算得到的库存量十分接近需求量。结论:建立的应急物资分级库存模型在急性呼吸道传染病的应急响应中具有实用性和有效性,可以帮助决策者更准确地预测应急物资的需求,提高应急响应的能力和效率。

基于柔性契约的应急物资政企联合储备定价博弈模型

为提高突发事件应急物资保障能力与韧性、控制政府采购成本,构建基于柔性契约的应急物资政企联合储备定价博弈模型。以政府采购成本最小化、供应商利润最大化为目标,运用逆向归纳法依次求解供应商最优实物、原材料储备量决策和政府最优定价决策,并进行数值模拟仿真验证及变量敏感性分析。研究结果表明:与政府单独储备模式相比,该模型能够提升应急物资储备水平,提高政府应对突发事件的能力,同时降低政府采购成本并提高供应商收益,实现政企双方共赢。高灾害概率促使政府增加储备、企业调整生产,政府大规模的常规采购会给企业带来稳定收益,企业在现货市场供给率较大时会提高原材料储备量。灾害发生概率、现货市场采购价格、政府常规采购量、现货市场供给率等因素对政企双方决策及成本收益均有影响。研究结果可为政企双方应急物资储备量、采购价格以及激励双方合作储备提供决策参考。

从“利益冲突”到“利益共享”:我国应急物资协同储备研究

合理完备的应急物资是应对各类突发事件至关重要的保障、是经济社会稳定发展的重要基础、是应急管理体系和能力建设的重要内容。当前,应急物资储备过程中涉及到各主体部门间存在潜在或现实的利益冲突现象不容乐观。基于协同治理机制(CGRs),构建一个整体性的我国应急物资CGRs储备分析框架,梳理分析我国应急物资储备中“利益冲突”阻滞障碍因素,从协同驱动、协同过程对我国应急物资协同储备进行“利益分析”,提出明确责任分工、加强沟通协商、完善监督管理、创新共享机制等,可以达到“利益共享”的实现路径。

基于匮乏理论的应急物资调度模型构建及算法研究

针对突发自然灾害后的应急物资调度问题,考虑灾民心理痛苦感知和灾后道路状况,引用匮乏理论建立灾民痛苦函数,以最小化灾民心理痛苦成本和应急物资运输成本为目标,构建突发自然灾害背景下的多目标应急物资调度模型,并通过快速非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,以汶川地震某区域为案例进行实例验证分析,验证了模型和算法的有效性。

河北省应急物资储备库选址与管理研究

科学的应急物资储备库选址是影响应急物资配送时效和突发公共事件处理效率的关键因素。文章在分析河北省应急物资储备选址问题的基础上,构建集合覆盖模型,并利用启发式算法完成求解。根据模型求解结果,河北省应在保定和廊坊两地建立应急物资储备库,以便能够保证在应急事件发生后6小时内将应急物资运至省内各处。同时,进一步提出了河北省应急物资仓储管理对策,旨在应急灾害发生时能够全面保障河北省的应急物资管理需求。

基于新陈代谢GM(1,1)++的疫情应急物资需求量预测研究

当大规模疫情发生时,应急物资的供给至关重要.在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上提出了一种新陈代谢GM(1,1)++模型,即再加入新信息,移除原始数据中的旧信息的同时,将原始数据中与拟合值相对残差最大的数据项用拟合值替代.提出的方法既能够及时去掉意义逐渐降低的老信息,加入更能够反应系统目前特征的新信息,又能够降低其他因素对原始数据的扰动性,使原始数据更具规律性.为了检验新陈代谢GM(1,1)++模型的有效性,将其预测结果分别与传统GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)的预测结果进行比较研究.试验结果显示,新陈代谢GM(1,1)++模型的误差平方和最小,预测准确性远优于另外3种预测模型.

基于引力指数的地震应急物资调配方案研究

震后应急物资和设备的科学、高效投送是地震应急救援的关键,本研究基于地震应急物资需求点和物资储备点吸引力指数模型,研究应急物资和设备在震后灾区的配置方案,其中应急物资需求点和应急物资储备点吸引力指数主要用于指示某个应急物资需求点即灾区应当从哪个应急物资储备点调配物资。通过计算距离指数和物资储备指数,计算灾区和18个应急物资储备库的吸引力指数,从而确定物资调配方案。最后以山西大同、北京、沈阳、云南昭通、河北张家口和上海为例,确定了最优调配物资储备点,表明本研究提出的方法可用于震后应急物资的调配。

新形势下我国应急物资需求的新特征

应急物资保障是防范化解重大风险、统筹好发展与安全两件大事的重要基础性工作,是应急管理体系和能力建设的重要内容。本刊开辟物资储备专栏,连续刊载应急物资储备相关理论探索和地方实践经验。栏目通过介绍应急物资储备的政策制度、资源投入、地方实践、技术支撑等工作,以期为各地应急物资储备工作提供可资借鉴的经验。当前灾害形势下,应急物资需求具有新特征和新趋势。基于此,本文指出灾害应对要结合应急需求的差异性、复杂性等特征,分级分类制定应急储备计划,进行差异化储备,提高应急物资保障效能。

基于期权契约的应急物资储备采购模型及策略研究

预先储备数量不足和采购策略不合理是引起灾后应急物资短缺的重要原因,会导致灾民产生痛苦,还阻碍应急物资储备效能的发挥。本研究引入期权契约到政企应急物资供应链中,为政府优先从不同渠道获取所需物资设定不同概率,将灾民随应急物资匮乏时间变化产生的匮乏成本纳入政府的决策考量,构建基于期权契约的应急物资储备采购模型,得出政企应急物资最优储备策略以及应急物资供应链达到协调的条件。模拟政企最优储备量、期权执行价格、政府成本和企业收益的变化趋势,提出改善政府成本和企业收益的应急物资储备采购策略。研究表明,利用期权契约构建的应急物资储备采购模型为实现应急物资柔性供应提供理论支撑,实现应急物资灾前储备和灾后采购供应的有机结合,减轻灾害引起的损失和对灾民的影响,也为政企建立长期合作关系提供决策依据。