突发事件应急医疗物资调度的随机算法

传统的车辆路径问题(VRP)是为车辆设计将物资从仓库运送到各个需求客户的路线,使得总的运输费用(或时间)最小。在本文中,我们更关心的是使得未满足的需求量和总的物资延误时间最小。这个模型的一个非常重要的应用就是当大规模突发事件发生以后如何有效的将应急医疗物资运送到各个医疗单位,例如自然灾难,恐怖袭击之后,各个医院的医疗物资有限,需要从应急中心调集所需物资,在这种情况下,从应急中心分发应急物资过程中的运输费用就不再是最主要的考查因素,而更重要的是考虑物资到达医院的时间以及到达量,因为这两个因素直接与病人生命息息相关。本文的主要工作是改进了已有的局部搜索算法,通过引入随机算法的思想设计了求解模型的改进随机算法,可以得到模型更优的解,并通过计算机模拟案例说明了算法是行之有效的。

突发事件应急医疗物资调度中的车辆路径问题

传统的车辆路径问题(VRP)是为车辆设计将物资从仓库运送到各个需求客户的路线,使得总的运输费用(或时间)最小.在本文中,我们更关心的是使得未满足的需求量和总的物资延误时间最小.这个模型的一个非常重要的应用就是当大规模突发事件发生以后如何有效的将应急医疗物资运送到各个医疗单位,例如自然灾难,恐怖袭击之后,各个医院的医疗物资有限,需要从应急中心调集所需物资,在这种情况下,从应急中心分发应急物资过程中的运输费用就不再是最主要的考查因素,而更重要的是考虑物资到达医院的时间以及到达量,因为这两个因素直接与病人生命息息相关.本文中我们将建立一个新的大规模突发事件下的车辆路径问题模型,然后给这个模型设计出了一个快速有效的多项式时间算法,并通过计算机模拟案例说明了算法是行之有效的.

优化烟花算法在医疗物资应急调度中的应用

新冠肺炎疫情的爆发对医疗物资的应急管理提出了新的挑战,运输难、调度慢、中转效率低等问题普遍存在,严重影响了疫情排查和患者救治。为解决突发公共卫生事件下医疗物资应急调度问题,以需求点满意度最大化为主要目标,车辆行驶时间最小化为次要目标,建立了双目标医疗物资应急调度模型。为保证模型的准确性及简便性,采用了传染病模型(SEIR)预测需求点所需医疗物资数量,并利用理想点法将双目标问题转化为单目标问题。针对模型的特点,提出了一种优化烟花算法对模型进行求解,该算法通过改变变异策略增加其局部寻优能力,此外引入了禁忌表的概念,避免了算法陷入局部最优。最后通过仿真实验证明了优化烟花算法具有更加高效的性能,可以更好地突出模型的公平性及合理性,从而快速、合理地完成医疗物资分配,最大限度地保障患者生命安全。

基于遗传算法的城市应急物资配送车辆调度问题研究

在城市突发事件应急工作中,应急物资配送车辆调度是一个不可回避的难点问题。本文着重考虑应急物资配送车辆调度的成本和应急时间因素,提出满足应急时间约束的基于成本最小的车辆调度数学模型。通过设置罚函数将车辆载质量约束和时间约束转化为运输成本,得到适应度函数,并从遗传编码、遗传算子、算法终止条件等方面为该问题设计了遗传算法,可以有效解决组合优化的NP难题求解时的指数爆炸现象。

韧性城市视角下台风灾害应急物资调度研究

我国是受台风灾害影响最严重的气象灾害频发的国家之一,台风灾害风险评估和应急管理历来受到国内外学者的广泛关注,其中应急物资调运是台风灾害应对和城市韧性恢复的关键。在韧性城市的视角下,构建台风灾害系统动力模型,充分考虑政府应急能力、次生灾害频次等因素,探究台风灾害下应急物资调度优化策略。通过研究发现,政府应急物资调度能力的提升可以减轻城市应急物资调度的负荷,而随着次生灾害的增多,调度能力会有所降低,但只要保持实时调度,城市系统依然会恢复到稳定运行状态。

城市应急管理中的物资调度优化研究

近年来,从各种自然灾害到新冠疫情,全球范围内的城市突发事件变得更加频繁,这严重限制了人们的生产生活,并严重损害了人们的生命和财产安全。根据对四川512地震的震后报告,可以知道地震造成的经济损失达到了将近660×104美元,严重影响了国民经济的发展。近些年来,全球范围内的城市突发状况更加频繁地发生带来了灾难性的后果。因此,加强城市应急管理中的物资调度优化就显得尤为重要。

考虑紧迫度的应急物资调度及粒子群算法求解

重大公共卫生事件爆发初期,医疗物资消耗迅速,供给严重不足,为了合理高效地分配医疗物资,开展应急医疗物资配送问题研究。引入熵权法确定需求点的需求紧迫度,优先配送紧迫度高的需求点,在此基础上尽可能地使配送路径最短,实现构建基于物资需求点紧迫度不同前提下的需求可拆分的多目标应急医疗物资调度模型;并使用动态惯性权重和增加粒子扰动项等策略对粒子群算法进行改进用于求解模型。结果表明:该方法可高效解决资源紧缺情况下应急物资调配及车辆路径方案生成问题。

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究

针对新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情防控中应急医疗物资调度不尽合理、集配中心中转效率不够高等问题,重新设计了重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资调度与配送体系,并给出了应急医疗物资的分类方法。从医疗物资使用需求和库存估计可使用时间2个维度构建需求点紧急度指标,考虑突发公共卫生事件特征,以加权的需求满足率最大化为主要目标、车辆行驶距离最小化为次要目标,构建应急医疗物资动态分配模型,并通过算例验证了模型的有效性和可行性。结果表明:所构建的模型能够兼顾医疗物资分配的公平和效率,符合突发公共卫生事件中应急医疗物资供给和需求的动态变化特性,确保在物资短时间供给不足的情况下各需求点也能公平获取一定比例的物资;且模型仅要求各需求点上报各种品类医疗物资的使用人数和库存量,同时模型还给出数据缺失时的自动计算办法,可操作性更强;运用紧急度指标对需求满足率最大化目标进行校正,解决了各需求点因需求量差异对公平分配造成的影响,使得应急医疗物资分配更加合理。研究成果结合了新冠肺炎疫情防控中应急医疗物资调度的具体过程,使得分配模型更符合实际需要,可为城市应急医疗物资优化调度提供决策依据。

利用信息化系统完善我国应急物资保障的探讨

2020年初新冠肺炎疫情爆发,湖北抗疫工作牵动人心,随着医疗防控物资生产量逐步增大和供给速度的加快,一线医护人员的防护物资和治疗药品短缺情况逐渐改善。在这个过程中,紧急上线、为疫情防控建设的国家重点医疗物资保障调度平台发挥了重要作用。汲取经验,充分利用信息化手段建立健全我国的应急物资保障系统,对于未来各类灾害和突发事件的应急保障工作具有重要意义。

多阶段应急医疗物资动态分配优化模型与算法

针对突发疫情环境下的医疗物资需求动态时变的特点,考虑医疗物资供应比例与康复率的关系,设计了改进的SEIR模型。该模型具有以下两个特点:感染者和潜伏者均有病毒传播能力且传染率不同;感染者康复情况依赖于医疗物资的供给情况。在此基础上,将疫情扩散模型与物资分配模型相结合,构建了多阶段的应急医疗物资动态分配优化模型,并设计了混合整数规划与粒子群算法的混合算法进行求解。以新型冠状病毒为背景进行算例测试,结果表明提出的模型和算法能够为应急医疗物资管理提供决策支持。

超大城市应急医疗物资保障体系建设策略研究

完善应急医疗物资保障体系建设是提升突发公共卫生事件应急处置能力的基础,也是提高城市综合治理能力的重要保障。通过分析超大城市应急医疗物资保障体系建设的需求,指出现有体系存在的问题,根据需求与实际差异,提出建立应急医疗物资储备联席会议、建立多元化的物资储备模式、构建医疗物资信息化平台、优化物流运输保障、完善捐赠机制、建立评估回收机制等一系列措施来完善应急医疗物资保障体系,提高超大城市应对突发公共卫生事件的应急处置能力。

加快构建国家紧急采购体系的六大建议

2020年以来,新型冠状病毒肺炎的全球大流行成为一场史无前例的公共卫生危机。期间,抗疫紧急采购的应急物资起到了关键保障作用。尤其是在抗疫初期,口罩、防护服、护目镜等应急物资非常短缺,国家及时建立了重点医疗物资保障调度平台,加强了重要物资供应保障和调控调度工作。紧急采购在全面推进政府采购治理体系和治理能力现代化的过程中具有不可或缺的重要作用。当然,在发挥政府作用的同时,也应注重运用市场化机制和信息化手段。我国虽然取得了抗疫的重大战略成果,但是紧急采购仍面临着法律依据不足、采购方式未明确、应急物资和供应商数据库缺失、响应速度难以满足紧急需要等问题,亟需构建响应快速、储供充足、品质可靠、组织有力、方式科学、运作高效、管理先进、法治保障的国家紧急采购体系。对此,笔者提出如下政策建议。

要闻简报

3月19日,国家防汛抗旱总指挥部全体会议在北京召开,国务委员、国家防总总指挥王勇出席会议并讲话。王勇指出,各地区、各部门、各单位要深刻认识防汛抗旱工作的极端重要性和面临的严峻形势,坚持以防为主、防抗救相结合,早部署、早动员、早准备,全面排查整治风险隐患,完善应急处置方案,抓紧充实物资储备,开展抗洪抢险救援演练。要强化汛情旱情监测预警,科学做好江河洪水调度,严密防范台风山洪和城市内涝。

城市灾害防治的行政执行能力

此次新冠肺炎疫情的暴发和蔓延,对我国城市公共卫生、公共安全等领域的应急管理工作发出了极其重要的警示。从新冠肺炎疫情应对中反映出的情况来看,最大的挑战体现在:一是医疗物资投放效率低下,投放渠道不通畅,二是城市居民对科学、医学的认知和对舆论的鉴别力不足,缺乏强大的现代市民意识,三是政府应急管理碎片化,在人民群众心目中执行力偏弱.

新冠肺炎疫情下,重新思考数据共享

目前全国疫情防控形势积极向好,但湖北省特别是武汉市疫情形势依然复杂严峻。为充分发挥信息化作用,工业和信息化部组织建设了国家重点医疗物资保障调度平台,通过收集、分析、监控重点医疗物资企业相关资源数据,提升应急资源供应效率;搭建了电信大数据分析平台,依托手机定位信息可以统计人员流动、确诊患者行程追溯等。在此次抗疫过程中,大数据战"疫"的价值得到了高度重视和应用,但也让业界充分认识到我国数据共享、数据治理等方面还存在很多不足。