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疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究
被引量:
15
1
作者
王付宇
汤涛
+1 位作者
李艳
王小牛
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期53-62,共10页
新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最...
新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。
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关键词
新冠疫情
应急资源精准供给
需求紧迫度
多目标优化
人工蜂群算法
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职称材料
题名
疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究
被引量:
15
1
作者
王付宇
汤涛
李艳
王小牛
机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室
马鞍山市人民医院普外科
出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期53-62,共10页
基金
安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKY2018D15)。
文摘
新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。
关键词
新冠疫情
应急资源精准供给
需求紧迫度
多目标优化
人工蜂群算法
Keywords
COVID-19
precise supply of emergency resources
demand urgency
multi-objective optimization
artificial bee colony algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究
王付宇
汤涛
李艳
王小牛
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
北大核心
2021
15
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