基于Shapley值分配原则的铁路应急资源调度研究

多事故点-多资源-多救援点的铁路突发事件在应急救援初期可能存在资源不足的情形,如何科学、合理地分配各事故点的应急资源关系到救援的公平与效率。提出Shapley值分配原则确定各事故点的资源分配量,在此基础上建立救援时间最短及调运成本最小的多目标优化模型,并借助Lingo软件编程求解,最后以某案例进行实证分析。通过对多种分配原则下的救援方案进行比较分析。结果表明:Shapley值分配原则在多事故点资源分配下可以更好地兼顾公平和效益,使有限资源下的分配更为合理,救援方案更加科学。

化工园区突发事故应急资源调度策略

考虑突发事件应急资源调度的时效性、充足性和经济性等特点,研究了应急资源调度策略。首先,针对应急资源调度多储备点、多事故点、多资源的情况,引入化工园区事故多米诺效应约束,构建了一种以应急资源调度时间最短化为主要目标和运输成本最小化为次要目标的双目标应急资源调度模型,通过利用理想点法将双目标问题转化为单目标问题;其次,针对调度模型的特点,提出一种改进的灰狼算法对模型进行求解,该算法融合了遗传算法、交叉算子以及引入禁忌表策略,提高了收敛精度和全局寻优能力,并对解进行离散化处理,从而得到实际的突发事件应急资源调度策略;最后,通过仿真对比实验,验证了所提模型和算法的有效性,确保可以兼顾化工园区事故应急救援的时效性和经济性,提高应急处置救援能力,为决策者提供科学合理的应急资源调度方案。

考虑网架恢复过程的电力应急资源调度方法

大停电后快速恢复系统骨干网架,需制定科学的电力应急资源调度方案。提出一种将节点恢复顺序融入应急资源调度过程的双层决策模型,根据电网恢复原则,上层模型计及了节点恢复顺序和电力应急资源调度方案的影响,并以网架恢复效率最大为目标函数。下层模型按照节点的优先恢复顺序对电力应急资源进行调度,以应急调度成本最小为目标函数。通过应急资源分配变量耦合上下层,引入KKT条件实现双层到单层模型的转换。综合遗传算法和变邻域搜索各自优势,采用混合遗传–变邻域搜索算法求解模型。用新英格兰39节点系统的算例验证了所提模型的合理性。

多灾害点应急资源调度研究与实现

针对多灾害点、多点出救、多目标应急调度问题,建立一种以时间最短、成本最低为目标的数学模型。考虑到调度过程中各灾害点对资源的竞争,提出利用表上作业算法对该模型进行优化求解,实现了在整体的优化方案中时间和成本总体消耗最少。提出的方法简单、实用、易用,并成功应用在省级应急管理信息示范平台上。最后,通过一个实例验证该方法的有效性。

需求干扰下的两阶段应急资源调度问题

针对地震等突发事件发生时应急物资需求存在动态变化的特点,提出了两阶段应急资源调度模型:应急救援集散中心灾前选择模型和灾后的应急救援调度-重调度多目标优化模型。第一阶段采用分支定界算法选取应急物资集散中心;第二阶段针对需求干扰下的重调度问题,设计最小化总运行成本、总运行时间和最大化满意度的多目标遗传算法。算例实验结果表明,所设计的遗传算法可以得到满意的Pareto前沿,决策者可以根据需要选择适当的优化方案以实现应急救援的合理调度。

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略。通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性。

应急资源调度问题的改进进化规划算法研究

针对应急资源调度问题,建立一种多资源时间-成本调度模型。设计了进化规划算法的全局变异算子和局部变异算子,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异。构建了具有惩罚系数的适应度函数,给出了改进的进化规划算法种群进化策略。计算实验表明,改进的进化规划算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和求解精度方面优于比较的遗传算法、差分进化算法和进化规划算法,解决了标准进化算法的早熟收敛问题。

考虑多主体心理效应的应急资源调度超网络模型

为探究不同人员主体心理效应对应急资源调度过程的影响,运用超网络工具,定量描述差异化应急主体协调运作下不同属性应急网络的相互作用;同时,针对实际调度过程中出现的供需矛盾,引入行为科学理论,量化表示决策者后悔和灾民失望心理,并将其融入到应急资源优化调度问题中;建立以调度时间、应急成本、救援效应为目标函数的应急资源调度超网络模型,将模型转化为变分不等式等价形式,应用修正投影算法对模型进行求解。结果表明:该模型可有效解决多人员主体心理作用下的应急资源协调调度问题;应急主体关联度、灾害风险度、决策者后悔心理和后悔规避行为以及灾民失望心理和失望规避行为对应急资源调度方案的制定有着重要的影响。

海上应急资源调度多目标模型优化

为优化海上应急救援系统中应急资源位置-分配问题的决策,建立基于事件类型的应急物资与船舶分配多目标模型。该模型在综合各项因素的基础上,以缩短事件响应时间、降低船队运营成本和协调船舶工作量与应急物资调度之间的不匹配关系为目标,确定不同目标分量权重下合理的船舶、物资分配计划。选取渤海海域内的726个灾难事件点、8种灾难事件作为仿真算例进行验证。研究结果表明:该模型能有效满足实际配置需求,可优化海上应急资源调度计划。

基于改进回溯搜索优化算法的应急资源调度

以连续性消耗应急系统为背景,建立以时间成本和运输成本最小化为目标的多资源多供应点调度模型。针对该模型的特点,对一种具有强全局搜索性的新智能算法——回溯搜索优化算法进行改进,设计变异操作中的变异尺度系数和交叉操作中的交叉概率策略,提高算法的收敛速度和求解精度。运用改进回溯搜索算法进行模型求解,仿真实例表明,改进回溯搜索优化算法在解决应急资源调度问题时拥有良好的性能,全局收敛性与求解精度均优于比较的回溯搜索优化算法、差分进化算法和粒子群算法,能够有效且合理地进行应急资源调度。

应急资源调度管理系统的设计与实现

针对目前大部分应急资源调度管理系统反应慢、效率低、步骤多等问题,采用B/S三层架构,使用WebGIS开发技术,SuperMap SDX+空间数据库技术以及最短路径算法Dijkstra,设计了应急资源调度管理系统.系统将资源储备点、中间配送点和受灾地抽象为一个个的节点,将整个的资源调度路线看做是网络图中的路段,将它们组织成一个空间的网络交通图,使调度的图表和表格在GIS中通过空间网络图进行表达.测试结果表明,该系统功能多样、性能稳定,提高了物资调度决策的可视化程度和直观性,达到了预期的目的.

市域道路交通突发事件应急资源调度路径分析

应急救援调度应在事故发生时,高效、及时、方便启动应急救援调度,从而使损失最小化,但在具体实施时,救援设备、救援队伍、救援路线等信息不能快速确定,造成人员生民安全和财产重大损失。文章以市域道路应急资源调度为背景,对各影响因素进行层次分析,运用最短路径的Dijkstra算法进行建模,求解市域交通路网应急资源调度最优路径。采用ArcGIS软件创建道路网络模型,利用Dijkstra最短路径算法对应急资源调度选择最优路径,提高应急救援能力的针对性,并结合实际案例,验证基于地理信息系统的公路应急资源调度最优路径的可行性,为市域道路交通应急资源调度最优路径选择提供决策支持。

不确定条件下铁路应急资源调度多目标优化方法研究

铁路应急救援的决策,往往面临应急需求、资源调度时间及救援优先权评价等不确定性因素。本文面向不确定需求的铁路应急资源调度问题,考虑救援初期应急资源可能不足的特点,采用基于模糊评价和熵权的灰色关联理想法,对应急需求点的救援优先级进行排序,并利用模糊理论方法将不确定性需求进行去模糊化处理后,建立以资源调度时间最短和应急费用最低为优化目标的多目标规划模型,并设计了基于TOPSIS方法和限定参数区间搜索的模型求解方法,实现帕累托最优解的快速搜寻与择优。算例分析表明,本文所提出的方法计算快捷,结果合理,能为不确定条件下铁路应急资源调度决策提供科学依据。

铁路事故应急资源调度决策研究

为减少铁路事故可能造成的损失,提高应急资源调度效率,分别以最优属性值和预期属性值作为外部和内部参照点,并划分资源调度阶段,增设时间参照点;基于累积前景理论(CPT),以方案总损失和延误时间作为决策属性,构建应急资源调度方案决策模型;通过模型评价出前景值最大的应急资源调度方案,并分析决策属性及参照点偏好系数的灵敏度。结果表明:基于CPT的应急资源调度方案决策模型能够弥补期望效用理论的不足,使决策过程更符合实际;通过该模型得出的最优方案,能减小事故损失给决策者带来的心理感知落差。

考虑备灾的双层规划应急资源调度选址—路径优化模型与算法

备灾措施可以为救灾做准备,为确保灾后应急物资可以及时高效地到达灾区,提出了考虑备灾的双层规划应急资源调度选址—路径优化模型,上层规划以供应站建设和运营总成本最低为目标,而下层规划以配送路径成本最小化为目标。设计了一种改进的双层樽海鞘遗传算法求解该问题,结合迭代划分的概念更新领导者位置,采用自然指数惯性权值策略修正控制因子,利用混沌映射更新追随者位置,采用田口分析方法获取参数合理取值。最后,通过使用双层樽海鞘遗传算法与遗传粒子群混合算法、粒子群优化算法、免疫优化算法对OR-Library中的LRP(location-routing problem,LRP)数据集进行求解和对比分析,验证了所提模型和算法的可行性和有效性。

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群优化算法的子算法对模型进行求解。针对多目标粒子优化算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。

应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络.

铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法研究

近年来,铁路突发事件时有发生,严重影响铁路的正常运营,合理地进行应急资源的调度是提高铁路整体应急救援能力,减少突发事件所造成损失的有效途径。以博弈论为理论基础,将各应急点看作博弈局中人,考虑救援点到应急点的运力限制以及不同资源在不同应急点的重要度等因素,构建了资源动态需求函数,并用应急点对资源缺少量的时间累积来刻画系统损失。将多应急点的资源调度描述为一个多阶段非合作博弈过程,以系统总损失最小为目标,建立多应急点—多救援点—多种资源的动态多阶段资源调度模型,并设计了求解该模型Nash均衡的改进布谷鸟算法,从而得到最优的铁路应急资源调度方案。通过具体算例验证了模型的可行性与算法的优越性。结果表明该模型较为切近实际、适用性较强且改进后的算法更具高效性,可为铁路应急资源调度决策提供依据和支持。

考虑失效路段恢复的动态应急资源车辆调度模型

重大灾害救援中,应急资源车辆调度时常因某些道路毁损(通行功能失效)而绕行,相对延长了调度时间。基于现实可行性和必要性,将抢修失效路段与资源调度联为二级递阶系统,并考虑车辆行驶时间的动态性,建立了数学模型,同步规划道路恢复和车辆路径,为有效提升救援效率提供了新的途径。设计了双层基于启发式算法的求解策略,作为模型的直接应用和说明,最后的算例验证了模型和算法的合理性和可行性。

不确定条件下基于塔木德分配的铁路应急资源调度策略

针对铁路救援的诸多不确定性,采用塔木德财产分配法对模糊需求的各事故点之间进行资源调度。根据铁路救援的特点,提出参与救援的出救点-需求点对数是影响铁路救援成本和效率的重要因素。考虑到铁路救援能力的限制,在可出救点同一时间只能对有限个需求点实施救援的约束条件下,构建基于应急时间满意度最大、参与救援的出救点-需求点对数满意度的多目标数学规划模型,利用MATLAB2014B的遗传算法函数求解,并通过实例分析和比较,验证了模型与方法的有效性。