城市应急资源储备库选址的多目标优化模型

为提升突发事件的处置效率,针对城市应急储备库最优选址问题,以减少救援人员工作量和工作分散程度为目标,构建了考虑工作量的应急资源储备库多目标优化模型,并对遗传算法(GA)、遗传模拟退火算法(SAGA)进行迭代速率测试,通过算例分析比较考虑救援人员工作量和不考虑救援人员工作量的模型。结果表明:SAGA迭代速率快于GA,考虑救援人员工作量的模型可以更加合理地分配各储备点的工作量;同时发现在考虑救援行动的实际成本和需求的前提下,需要合理分配应急资源储备点的数量。

汉江水上突发事件应急资源储备点选址研究

对汉江水上突发事件应急资源储备点进行选址研究,给出汉江应急资源储备点选址的理论依据,有利于推动应急资源的配置和提升汉江的应急救助能力。首先根据汉江目前的应急资源储备点管理的现状,分析汉江水上突发事件应急资源储备点选址的影响因素。然后,根据汉江水上突发事件应急资源储备点选址影响因素、相关文件规定的应急响应时间等条件,构建基于二元语义群决策的汉江水上突发事件应急资源储备点选址模型。最后,以襄阳航段为例求解出应急资源储备点。

基于集合覆盖模型的高铁应急资源储备点选址优化

根据高铁应急资源储备点选址优化需求,对高铁路网进行抽象图描述,基于集合覆盖模型,以应急资源配送时间最短和应急成本最低为目标,建立应急资源储备点的多目标规划选址优化模型,并运用顺序选择遗传算法实现模型求解。通过对某铁路局高铁应急资源储备点选址规划进行实证分析,得到能够覆盖全部应急资源需求的8个应急资源储备点位置,符合实际情况,验证了模型的有效性。

地下物流系统应急资源储备站选址探讨

发展地下物流系统(ULS)是构建智慧城市、推动智慧物流、促进智慧交通的大势所趋,应急资源储备站(ERRS)是地下物流系统的重要根基。探讨了地下物流系统突发事件的特点,地下物流系统与应急资源储备站的逻辑关系,分析了ERRS的定位功能与设置要点,也分析了ERRS选址的影响因素,为ULS-ERRS选址问题提供了思路。

水上突发事件应急资源储备点选址模型研究

为提高水上突发事件的反应速度,减少人民生命财产损失,提出利用TOPSIS模型合理确定水上突发事件应急资源储备点建设时序。对水上突发事件应急资源储备点选址布局方案及储备点建设时序影响因素进行了相应的分析和探讨,在此基础上根据建设时序影响因素构建基于TOPSIS方法的建设时序模型。利用该模型计算得出合理的水上突发事件应急资源储备点建设时序。最后以湖北省汉江应急资源储备点选址做模型论证分析,验证该模型的可行性。研究结果表明该方法模型可行性较强,对确定水上突发事件应急资源储备点建设时序具有一定的指导作用。

危化品运输车辆应急管理与预警机制研究

近年来,随着危化品运输业务的日益增多,危化品储运车辆事故频发,为解决危险化学品储运安全管理问题,文章提出从监测预警平台、协同救援、应急资源储备三个方面构建应急管理机制。同时,提出了一个基于协作区域救援机制的紧急事故救援系统,包括应急响应组织、应急流程和处置措施等要素。

基于交通网络应急资源布局选址特征的成本分析

交通网络是自然灾害后实施应急救援的最重要的物质基础之一。灾前对交通网络应急资源储备点进行合理选址,对于灾后能尽快地恢复交通网络的基本能力具有重要意义。文中基于交通网络应急资源储备点选址特征,进行相关成本分析,为布局选址决策提供了评价指标。

基于ERRS选址模型的地下应急物流系统建设研究

地下物流系统(ULS)可缓解地面交通压力,为保障ULS正常运行,利用数学建模技术,研究建设基于应急资源储备站(ERRS)选址模型的地下应急物流系统(UELS)。首先根据地面拥堵指数(TPI),构建ULS的节点群和路径;其次考虑救援时间、覆盖范围及区域数量等因素,在节点群内选建ERRS,分2步共同建立救援时间最短和建站成本最小的多目标ERRS选址模型;然后,根据系统工程相关知识,建立地下应急物流系统(UELS)模型,包含基于ERRS的UELS硬件基础设施、地下应急管理体系的信息化平台、地下应急指挥系统3大部分。研究结果表明:通过建立地下应急物流系统(UELS)可为正处在探索发展阶段的地下物流系统及其应急管理工作提供理论支持。

公共安全视角下的未来社区与城市韧性单元——“浙里未来·与邻有约”竞赛思考

在突发事件频发的当代,社会对于人居环境的诉求已逐渐超越“坚固实用美观”而指向了安全感层面。文章立足于竞赛设计思考,致力于提出一种现实可能,即在社区内建立未来社区与城市韧性单元一体两面、“平急两用”的基层治理模式,以兼顾高质量的人居环境与抗风险能力,以期降低危机影响,提升社会效率。

基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备策略

储备应急物资是应对突发灾害的有效手段之一。为了满足以人为本、维护稳定和统筹协调的物资储备原则,在储备不足情况下,利用云服务模式统一调配物资。根据应急系统内各储备点的人口覆盖比例和物资预期需求量,以物资储备的公平效用和预期调配成本为目标,构建基于云服务的考虑预期调配的应急物资储备模型,并设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型求解。应用该模型对我国应急物资储备系统进行优化配置,确定不同偏好下各储备点的物资配置量。对物资储备总量进行了灵敏度分析,结果表明:物资的购置成本和单位重量是储备总量影响总支出和预期调配成本的决定因素;储备总量的增加会降低预期调配成本,且当购置成本的增加量小于预期调配成本的减少量时,总支出会随着储备总量的增加而减少,直到减少的总支出达到最大值时,得到储备总量的最优值。