不确定环境下采血点定位-资源配置集成决策的鲁棒优化

为提高血液采集量、缓解血液短缺现状,研究不确定环境下两类采血点定位-资源配置集成决策优化问题。首先,考虑区域人流量、献血活跃度等因素对采血点权重的影响,基于广义最大覆盖模型,建立以覆盖权重最大为目标的采血点定位-资源配置集成决策模型。在此基础上,采用鲁棒优化技术处理可用献血车、人员和设备等参数的不确定性,建立相应的鲁棒优化模型。针对模型特点,设计改进的灰狼优化算法对模型进行求解。数值结果表明,改进的灰狼优化算法优于传统灰狼优化算法与粒子群算法。

基于多维度感知风险的中国公众无偿献血意愿及影响因素分析

基于多维度感知风险,调查中国公众的献血意愿现状,探讨其影响因素,为无偿献血者招募与保留工作提供科学依据。本文从公众对献血行为、心理、情境、制度、偏见、服务、宣传七个维度的感知风险入手,在问卷调查与因素分析的基础上,基于实证分析,解释各种因素之间的相互关系,揭示不同特征中国公众献血意愿的差异,进而有针对性地制定无偿献血招募及保留措施,促进我国无偿献血事业可持续发展。

血液供应链绩效演进与评价研究:基于ABM+SD耦合建模与仿真

提高血液供应链绩效水平,完善血液保障体系,对于缓解我国的区域性/季节性血荒具有重要价值。为此,从复杂自适应角度出发,以血小板为研究对象,考虑宏观环境调控会影响献血者人数进而影响供应链绩效,提出以血液中心Agent为核心,基于库龄信息的ABM+SD耦合的四级血液供应链绩效演进与评价模型,并对其进行现实性检验与敏感性分析。研究表明:①血液中心Agent与医院Agent均存在自适应调整过程。②提高血液紧缺事件影响力,提升初始献血者人数,均能降低血液中心Agent的短缺率,但也会同时提高过期率。初始献血者人数的增多对于降低短缺率、提高过期率的作用并不明显。而当事件影响力提升至一定程度后,短缺率下降速率逐步放缓,过期率的提高速率逐步加快。③采用血型替代策略可有效降低医院Agent的短缺率与过期率。④提高最大库存水平、缩短血小板保质期均能降低医院Agent的短缺率,并提高过期率。但就整个仿真周期而言,缩短保质期对降低短缺率的作用并不显著。文章研究成果有助于重要节点在血液紧缺背景下更高效地进行供应链决策与控制,提升绩效水平;对破解血液紧缺困境具有一定的指导意义。

基于复杂自适应系统与库龄策略的血液供应链绩效评估

提升血液供应链保障绩效,有效应对临床血液需求,具有重要的实践意义。为此,文章基于复杂自适应系统视角,运用智能体建模方法研究血液供应链保障绩效演进问题。以血小板为研究对象,集成物流、信息流和效益流,采用数学语言描述血液供应链各Agent的行为方式,并分析供应链系统的总体特征。利用Anylogic平台构建一个考虑血制品库龄,由医院Agent、血液中心Agent、献血车Agent以及献血者Agent组成的四级供应链模型;对血液供应链系统的总体特征进行了仿真分析;针对血液供应链主要Agent的关键参数,做了敏感性分析。研究表明:(1)血液供应链系统具有复杂自适应特征。(2)考虑血制品库龄信息,可有效降低短缺率与过期率。(3)扩大初始献血者人数,加大宣传力度,均能降低血液中心Agent的短缺率,但同时会提高过期率。在初始献血者人数较少时,加大宣传力度对降低过期率的效果不明显;当初始献血者人数较多时,加大宣传力度对降低短缺率的效果同样不明显。(4)提高最大库存水平、缩短血小板保质期均能降低医院的血液短缺率,但也会提高过期率。当医院Agent最大库存水平较高时,缩短保质期对降低短缺率的效果不明显。研究成果有助于血液供应链重要节点的控制与决策优化,对血液供应链管理具有指导意义。

考虑设施中断情景的震后救援初期应急物流网络优化设计

在震后救援初期,构建合理的应急物流网络,对于快速有效供应应急物资、减轻灾情具有重大价值。在传统可靠性选址问题与应急设施选址-分配问题的基础上,考虑震后救援初期的阶段性特征、设施中断情景、多品种模糊需求、设施能力限制等因素,建立了一个适用于震后救援初期的应急设施选址-分配模型。通过三角模糊数的期望值公式将模糊需求去模糊化。在此基础上,考虑模型特点,设计了一种整数编码的混合遗传算法。最后,以5·12汶川地震为背景,构造算例进行数值仿真。验证了所提模型和算法。结果表明:考虑设施中断情景后,即使系统中的部分设施失效,整个网络仍能较好运行,且优化结果更具可靠性和稳健性。

有容量限制的可靠性固定费用选址问题

设施网络可能面临各种失灵风险,而设施选址属于战略决策问题,短期内难以改变,因而在选址设计时需要充分考虑设施的非完全可靠性。本文针对无容量限制的可靠性固定费用选址问题进行扩展,进一步考虑设施的容量约束,基于非线性混合整数规划方法建立了一个有容量限制的可靠性固定费用选址问题优化模型。针对该模型的特点,应用线性化技术进行模型转化,并设计了一种拉格朗日松弛算法予以求解。通过多组算例分析,验证了算法的性能。算例分析结果表明设施失灵风险和设施容量对于选址决策有显著影响,因而在实际的选址决策过程中有必要充分考虑设施的失灵风险及容量约束。

碳税政策下分销网络选址-路径问题的鲁棒优化

为了促进节能减排,提出碳税政策下分销网络设计中的多容量等级选址—路径鲁棒优化问题。通过引入box不确定集合与两类不确定水平参数来描述单位运费的不确定性。采用混合整数非线性规划对问题进行数学描述,进而基于强对偶理论将非线性模型转化为线性化的鲁棒等价模型。采用GUROBI软件进行了数值计算和分析。数值分析表明:碳税政策具有减排效应;随着碳税率的增大,碳排放量呈“阶梯式”下降趋势;单位运费的不确定波动会对企业的最优决策产生影响;在一定范围内启用更多的车辆数可以减少碳排放。政府应该根据市场规模与结构来设置合理的碳税率;企业可以根据决策偏好选择鲁棒控制参数,并考虑碳税影响来制定和调整最优决策方案。

危险品运输车辆调度的多目标优化

为预防和减少危险品运输事故,提高运输效率,需合理安排危险品运输线路,建立一个综合考虑安全性和经济性的多目标车辆调度优化模型。以车辆的总运输成本、使用的运输车辆总数、车辆经过的人口密集区数和车辆经过的限行区域数为目标,建立一个满足上述要求的优化模型。通过多目标处理将多目标问题转化为单目标问题。针对模型,设计一种改进的遗传算法(GA)求解问题。最后通过算例分析,验证模型和算法。算例结果表明:目标能够有效收敛,且程序运行时间较短,算法的效率与稳定性得到验证。

基于情景推演的地震灾害演化动态GERT网络模型

地震发生后,各种原生、次生以及衍生灾害相互耦合、演化,且在灾害耦合、演化过程中又伴有不同力度的抢险救灾行为,准确描述这一过程有助于有效应对和缓解灾情。为此,在传统的GERT网络模型的基础上,建立了一个基于情景推演的地震灾害演化的动态GERT网络模型,较好地解决了地震灾害相互耦合关系的定性和定量描述问题以及网络模型的动态修正和优化问题,为地震灾害演化的预测与分析提供了一种新的研究思路。

考虑失灵风险的随机多目标定位-库存问题及其优化算法

为实现物流系统整体优化,考虑失灵风险、随机需求、设施容量约束、提前期等因素,以系统总成本最小与客户满意度最高为目标,建立一个两级物流网络的随机多目标定位-库存问题模型。该模型是一个双目标的非线性离散混合整数规划模型。在此基础上,设计一种改进的基于小生境技术的非支配排序多目标遗传算法。实验结果表明,该算法可得模型的Pateto前沿解集,与标准非支配排序遗传算法相比,改进算法在收敛代数及解的数量和分布上均具有明显优势。在实际应用中,决策者可根据需要及偏好在Pateto候选解中选择合适的优化决策方案。

第三方物流供应商选择研究评述

第三方物流供应商选择的重要性被越来越多的学者所认识。评价指标体系和评价方法是第三方物流供应商选择理论研究的两个核心内容;伴随现代物流实践的不断发展,各个评价因素的重要度和侧重点不断变化,研究方法上,多模型、多角度的综合评价则成为热点;目前,供应链与第四方物流、全球化与供应链、逆向物流与供应链等相互渗透,如何在不同的背景融合下,对第三方物流供应商选择的因素及其相互关系进行分析,为后续的研究提供了一个新的视角。

基于情景推演与故障贝叶斯网络的关键救灾设施中断机理

为给抢险救灾活动提供决策借鉴,研究关键救灾设施的中断机理问题。首先,构建了设施中断的情景推演动态模型。再引入故障树方法,构建了情景推演下,关键救灾设施中断的故障树模型。然后,将故障树转化为故障贝叶斯网络,构建了基于情景推演与故障贝叶斯网络的动态推理模型。区别于传统的灾害演变模型,本文构建的模型为动态描述关键救灾设施的中断概率,提供了可行的量化方法。最后以海地地震太子港灾区为背景构造模型,针对区域采供血机构,进行了仿真研究。通过后向诊断,可以辨明影响系统失效的关键因素。在灾害演变过程中,根据情景推演函数实时加入最新信息,更新证据,通过前向推理,可以动态预测系统的运行状态,动态调整与优化应对措施。

考虑血型替代策略的紧缺血液采集优化

为了保障临床用血需求,研究紧缺血液的采集优化问题。在血液供给严重短缺的情况下,血型替代是一种重要的应急策略,由此对紧缺血液采集决策产生重要影响。以血液中心-医院两级库存系统为对象,在分析血型替代策略对血液库存控制影响的基础上,考虑随机需求等因素,建立了一个带服务水平约束的系统期望总成本最小的紧缺血液采集优化模型,包含血液中心和医院的血液库存成本,以及血型替代、血液最优采集量短缺和医院缺血产生的惩罚成本。采用离散非线性混合整数规划对模型进行描述。并针对模型特点,设计了一种精确算法。算例结果表明考虑血型替代策略,系统期望总成本下降74.67%。因而考虑血型替代策略的血液采集优化决策能有效缓解血液紧缺问题、提高紧缺血液保障能力。

有容量约束的随机多目标LIP模型及其求解算法

针对某些特殊物资的物流网络设计问题,以系统总成本最小与系统实时性程度最高为目标,建立一个考虑随机需求、设施容量约束、客户时限约束、带提前期的选址-库存问题(LIP)模型。该模型被描述为一个双目标的非线性离散混合整数规划模型。针对该模型,基于小生境技术设计一种改进的非支配排序多目标遗传算法Π(NSGAΠ),以丰富非支配解的数量。算例与对照实验结果表明,NAGAΠ可得模型的Pateto前沿解集,与标准NSGAII相比具有明显的优势,该模型及算法可应用于血站或者某些应急药品仓库的选址布局与库存决策。决策者可根据实际需要及偏好在一簇Pateto解中选择合适的优化决策方案。

基于双犹豫模糊信息的灰靶群决策方法

考虑到现实决策环境的不确定性与复杂性,提出一类新的双犹豫模糊环境下基于正负靶心的灰靶多属性群决策问题。首先,将双犹豫模糊理想最优方案定义为正靶心,将理想最劣方案定义为负靶心,正负靶心距则通过正负靶心与双犹豫模糊集的归一化汉明距离确定。然后,提出一种新的综合靶心距,用来评估方案与正负靶心之间的距离。再以综合靶心距最小为目标,建立一个非线性优化模型来确定最优属性权重信息。最后,通过算例证明了所建模型的有效性和可行性。

考虑失灵风险的可靠性设施选址问题综述

可靠性设施选址问题是当前选址研究领域的一类前沿性问题,分析了设施失灵风险的来源和分类,以及可靠性设施选址相关问题的研究及特点;从决策者风险权衡角度,将可靠性设施选址问题分为最小期望成本问题和最坏情形成本问题,其中前者又分为可靠性无容量约束的固定费用选址问题和可靠性P-中位问题,分别从建模及求解角度对这些问题的研究现状进行了综述;最后,总结了可靠性设施选址问题的研究现状和启示,并提出了未来的发展方向。

震后关键救灾设施中断特征推演模型

为了预测震后关键救灾设施的运行状态,为抢险救灾提供决策参考,研究了关键救灾设施中断特征的量化推演问题;在地震灾害演化机理建模的基础上,采用图解评审技术(Graph Evaluation and Review Technique,GERT),构建了震后关键救灾设施中断的演化模型;提出了求解GERT随机网络的数值计算方法。通过逐步加入最新信息,修正GERT随机网络的活动情景和活动参数,优化推演结果;以汶川地震都江堰灾区为例,推演了区域内医疗设施功能中断的演变过程,预测了医疗设施功能中断的概率、持续时间及其方差范围;决策者可根据推演结果采取有针对性的应对措施,也可根据设施中断参数,进一步优化应急物流网络规划决策。

震后应急物流动态选址-联运问题的双层规划模型

针对震后两级救灾动态网络系统、多品种救灾物资、供不应求、多运输方式以及物资需求急迫性程度不同等特点,建立一个上层以物资运送时间满意度最大为目标,下层以物资分配公平性最大为目标的双层规划动态模型,同时考虑时间窗限制以及物资最低满足率限制、中转设施数量限制、中转设施逐渐增加、运力限制以及物资量守恒等一系列约束条件。并根据模型特点设计了一种混合遗传算法。最后,以汶川大地震应急物资配送为背景,构建两阶段算例验证了模型和算法的有效性和可行性。

考虑中断情景与防御的应急物资储备库LIP模型

为提高应急物资保障能力,研究应急物资储备库的网络优化设计问题。在传统的可靠性设施选址问题（RFLP）与选址-库存问题（LIP）研究基础上,考虑中断情景、设施设防、设施容量限制、物资批量采购折扣等因素,建立应急物资储备库的LIP双目标优化模型;设计一个改进的非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）以求解该模型;以地震灾害应急物资储备库建设为例进行算例分析。结果表明：用所设计的算法可得Pareto前沿解集,使决策者可根据实际需要权衡时效性与经济性目标,从一簇Pateto解中选择合适的优化决策方案。

突发事件应急血液调剂问题的两阶段决策方法

基于血液的生理特性及应急保障特性,以应急血液最晚运达时间最小、接收时的最低新鲜度最大、运输总费用最小为目标,建立考虑多品种、多式联运的应急血液调剂出救点选择,即运输路线安排问题两阶段决策优化模型,并设计了一种包含局部邻域优化的遗传,即禁忌混合算法进行求解.以"5.12"汶川大地震应急血液保障为背景构建算例,分析验证了两阶段决策方法在最晚抵达时间、新鲜度均值、运输总费用、血液积压量等指标上的优越性.