基于模糊综合评判的铁路应急资源需求紧急度评价研究

在概述模糊综合评判原理的基础上,针对铁路突发事件发生后应急资源在不同时段不同应急点效用不同的特点,构建铁路应急资源需求紧急度评价模型,分析确定应急资源需求紧急度的影响因素和评判集,采用层次分析法确定各影响因素的权重,采用模糊综合评判法对铁路不同应急点所需不同资源的紧急度进行评价,并且通过算例验证模型的有效性和实用性,结果较为贴近实际,从而为科学合理调度铁路应急资源提供决策依据。

基于AHP/DEA的铁路应急资源需求紧急度评价

针对铁路应急管理中多应急点——多资源调度情况下需要考虑各应急点对资源需求紧急度的问题,给出一种基于层次分析法/包络分析法(AHP/DEA)的资源需求紧急度评价方法。通过构建应急资源需求紧急度评价框架,建立了应急资源需求紧急度评价指标体系,并给出了评价指标量化方法,建立了基于AHP/DEA的铁路应急资源需求紧急度评价计算模型,并通过某路局的实际案例加以验证。实例计算结果表明,该方法具有很好的实用性,可为下一步的分阶段合理资源调度提供帮助。

考虑空间装载约束的智能车间物料调度优化研究

针对离散制造装配车间物料配送过程中存在的不准确、不及时等问题,研究了空间装载约束下车辆数目优化偏好型的车间物料调度优化问题。首先,构建了以车辆派遣数目、配送成本为双重优化目标的路径装载数学模型;然后,引入了随机交换算子、随机插入算子与2-opt算子相结合的邻域搜索策略和模拟退火(SA)算法接受劣质解准则,对鲸鱼优化算法(WOA)进行了改进;提出了两阶段混合算法,将改进的鲸鱼优化算法与装箱检验算法进行了有机融合;最后,采用MATLAB对某零件加工车间的生产数据进行了实验分析,对改进后的鲸鱼优化算法的性能进行了验证。研究结果表明:采用改进的鲸鱼优化算法求解的结果优于其他混合算法,且算法收敛速度快,不易陷入局部最优;采用改进后的两阶段混合算法求得的最优总配送成本为2526元,使总配送成本降低6%,工位服务满意度提高5%;该研究成果可为智能车间提供物料调度优化方案。

基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究

为减轻突发公共卫生事件对灾民的二次伤害,针对初期应急医疗物资供不应求的情况,采用证据理论结合优劣解距离法(TOPSIS)计算需求紧急度,确定医疗点的实际物资分配量和风险等级,以高风险区优先配送且总配送成本最小化为目标,建立考虑时间窗的应急医疗物资配送模型,并应用头脑风暴算法(BSO)进行求解,通过算例验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,相较于传统配送模型,考虑需求紧急度的应急医疗物资配送模型可以保证所有高风险区优先配送,同时降低成本5.79%。证明该模型可以有效改善应急配送的盲目性,兼顾应急医疗物资配置的公平、效率和成本。