震后应急救援物资多式联运调度优化

针对震后救灾时间短、任务重的问题,考虑运用应急车辆和直升机联合应急调度运输物资、灾害区路网受损以及路网的修复,建立震后应急物资配送模型。该模型首先考虑需要修复的损毁路段,采用应急车辆对损毁路段和灾害点需求物资进行配送,再利用直升机对损毁路段的需求点和未疏通的灾害需求点进行配送,并采用启发式算法对模型进行求解。通过算例表明:在应急救援的联合运输过程中,优先修复路段v₂v₅和v₁₀v₁₁或者v₃v₆和v₁₀v₁₁,损失为0;抢修其他的损毁路段,有灾害点得不到救援。     

基于遗传算法的三层大规模应急救援物资配置策略

在考虑受灾地区对应救援物资需求量大的基础上,研究了包括备选省级应急救援物资供应地、备选市县级应急救援物资中转地、救援物资急需地三层结构的车辆安排、路径选择、物资配送的应急救援物资配置问题;以应急救援物资配置的总成本最小、总的运输时间最短、供应地和中转地启用个数最少为目标,建立数学优化模型.使用遗传算法求解获得近似最优的三层应急救援物资配置方案.     

基于离散粒子群算法的应急救灾物资配送问题

研究自然灾害下应急物流中的救援物资配送调度问题,在多种运输工具衔接以及救援物资分配考虑的基础上,建立物资运输与物资分配的两阶段优化模型。目标是最小化运输成本与未满足的需求量。运用离散粒子群算法进行模型的求解与仿真,结果证明了算法的有效性与稳定性,能够为应急物流物资运输及分配提供有效方案。     

考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法

为提高应急管理水平,量化各受灾点物资需求紧迫度,提出考虑紧迫度的车辆最优路径规划方法。采用K-means聚类算法确定应急物资配送中心的选择以及受灾点的划分,以应急救援过程中的总时间最短、救援所花费的总费用最小以及受灾点紧迫度排序指数最大为目标,构建多目标的应急车辆路径优化模型,并设计改进的布谷鸟-蚁群组合算法进行求解。以汶川地震为背景构造算例,验证模型的有效性,结果表明:与不考虑需求紧迫度的车辆路径方案相比,考虑需求紧迫度的路径优化方案在所需运输总时间上升1.92%、救援过程总费用增加3.43%的前提下,紧迫度排序指数提高了11.2%。考虑需求紧迫度的车辆路径优化模型在保障突发灾害救援效率的同时,兼顾了不同受灾点的物资需求程度,提高了应急物资运送的公平性。     

资源受限下的连续性消耗应急调度模型

目的 解决资源受限下的物资连续性消耗的应急调度物资和时间的优化问题.方法 在各出救点出救时间不确定条件下,建立了以施救成本和因施救不及时导致的损失费用最小化为目标的应急调度优化模型;考虑了出救点的物资量限制和时间限制等约束条件,采用粒子群算法对模型进行优化求解,对设计算例进行仿真实验.结果 求解出出救点的最优运输量和最优运输时间,实现了在规定应急时间内总成本最小的效果,验证了模型的合理性及算法的有效性.结论 模型适合解决在资源受限下的满足应急总成本最小的物资优化和出救时间优化的调度问题.     

自然灾害下的应急物流协调研究

结合目前自然灾害应急物流的研究现状,指出了应急物流存在的问题.从物资需求、分配原则、路网风险以及配送方式的角度,分析了应急物流的特性.提出了自然灾害应急物流协调框架,它是灾害综合评估、灾民转移和应急物资配送在应急物流系统下的有机结合,是不同组织机构、不同利益主体、不同物流网络单元间职能、目标、信息、物资、车辆等的协调.     

基于“底线思维”的应急物资分配-运输两层鲁棒规划模型

非常规突发事件的应对需要“底线思维”,从“最坏、最困难”的角度展开研究.为此,针对应急物资的分配与运输的应急规划问题提出基于“底线思维”的两层鲁棒模型.顶层模型从成本最小化的角度确定应急资源的最优配置量,而底层模型从节约时间的角度对顶层的分配方案实施运输配送,及时、有效地实现应急资源分配的协同优化,最大程度地减少灾难带来的损失.该模型刻画了灾区物资需求的极度缺失性,在“最坏”情景下利用分解技术研究应急分配与运输的协同过程,不仅揭示了分配与运输的协同价值,而且发现鲁棒的两层规划具有强烈的稳键特征,同时也发现鲁棒的优化过程将有助于增强应急分配过程中的公平程度.     

重大灾害条件下应急交通疏散时间预测模型

针对重大灾害条件下应急疏散和救援工作难以获取真实数据的现状,以BPR(Bureau of public road)路阻函数为基础,分别建立了路段行程时间模型和路径行程时间模型,并给出了重大灾害条件下车辆应急疏散时间预测模型。以德州市路网为背景,采用TransModeler仿真软件搭建路网,模拟重大灾害事件,获取应急疏散时间数据,并对模型进行验证。试验结果表明:与现有仿真软件相比,该算法具有较高的保真度和精确度,为重大灾害条件下的应急疏散和救援工作提供了数据支持。     

应急物资调运模型研究

针对应急物资调运兼顾调运成本与调运时间的要求,以运力充足为前提条件,建立了基于调运时间最短和运输成本最低的应急物资调运模型。运力充足条件下,应急车辆进行一次运输,运输任务的最终完成时间等于物资供应点与需求点之间的最长运输时间,在某一特定任务完成时间下可运用典型运输问题模型的求解算法求出对应的最低成本,通过分析比较不同运输任务完成时间下的运输成本选择出模型的最优解,最后以一个实例验证了模型与算法的有效性。     

城市突发事件下的应急物资配送路径寻优

针对城市突发事件环境下的应急物资配送车辆行驶路径寻优问题,分析城市道路拥堵状况对于救援车辆行驶速度的影响。以车辆到达待救点的时间和行驶成本最少为目标,构建双层规划路径寻优模型。为提高全局搜索和局部寻优能力,采用一种改进的两阶段式萤火虫算法。算例结果表明所提出的模型和算法可有效解决城市突发事件下的应急物资配送问题。     

一类功能型布局制造系统调度问题

为有效对功能型布局制造系统进行调度,构建批量零件的加工与搬运时间模型,设计考虑了搬运车辆总投入数量、搬运次数均衡程度、搬运车辆总空载转移时间等指标的基于单运输工序的搬运车辆协作调度算法. 研究结果表明,本算法可为同类型批量零件制定精确的生产与搬运作业计划,生成用于支撑搬运车辆调度算法所需的时间信息;可对搬运车辆进行准确调度,特别是与其他搬运车辆调度算法相比,在搬运车辆总投入数量、搬运次数均衡程度等方面具有明显优势.     

基于多层编码遗传算法的危险品运输调度模型

传统的危险品运输建模时只考虑危险品货物的配送问题,每次派送危险品货物仅派送一次且不考虑危险品运输需要特定的车辆的情况。本文从实际情况出发,建模时假定危险品运输需派送多次,将特定危险品需要特定车型纳入到约束条件中,将危险品运输的在总途时间最小作为目标函数,使用多层编码遗传算法对模型进行求解。最后,通过Matlab仿真验证了该模型的正确性。     

电动汽车应急救援站选址及资源配置

针对充电设施故障、车辆充电故障等因素会导致电动汽车无法充电,造成交通拥堵,威胁高速公路安全等问题,提出建立高速公路电动汽车应急充电救援站的策略,采用移动充电的形式对发生故障的充电站或车辆进行紧急救援。对应急充电救援站的基本职能进行探究,确定应急充电救援站选址的可靠性、经济性、时间最小性原则,在保证救援最大允许时间限度下,以救援站的建设成本与运行成本之和最小化为目标,优化选址方案,并根据充电站故障概率确定救援站中配备的充电车数量。8个充电站、12个救援站备选点的路网结构算例表明,该模型在保证救援时间的前提下,节约成本,满足经济性原则,证实了该选址定容模型的可行性。     

基于Link-node仿真的北京奥运应急交通疏散预案研究

根据对奥运交通需求的预测,制定了奥运高峰日应急交通疏散预案,提出了基于link-node的路网仿真及疏散时间算法模型,根据现场调查数据和奥运交通规划搭建了奥林匹克中心应急疏散仿真路网,并对奥运高峰日疏散预案进行了仿真,得到总疏散时间、可能拥堵路段、疏散交通量、疏散行程时间及其他相关指标。     

考虑替代救援可靠度的应急配置优化模型

为了合理规划应急设施选址与资源配置方案,分析救援车辆失效对系统覆盖可靠度的影响. 通过构建虚拟车辆资源池,考虑实际中存在使用系统内剩余可用车辆替代失效车辆的情景,提出救援覆盖可靠度的计算方法. 以系统总成本最小化为目标,考虑设施分级和2种救援车辆的匹配,建立考虑替代救援的应急配置双层规划模型. 上层模型优化设施选址与车辆配置方案,下层模型进行物资需求分配. 设计双层启发式算法进行求解. 案例分析表明：随着车辆间容量倍数在合理范围内增长,系统总成本呈现先降低后平稳的趋势,该模型可以为最优的车辆种类匹配方案选择提供依据. 通过与基于传统可靠度计算方法得到的结果对比表明,使用所提的可靠度计算方法,有助于减少系统总成本,在不同车辆类型匹配方案下的平均优化程度为9.01%.     

考虑多车型的多级物流配送网络设计模型

区域经济一体化、产品制造网络化等因素使得跨区域物流配送活动成为常态。在配送网络设计问题的基础上,考虑运输车辆的多车型特征,提出了考虑多车型的多级物流配送网络设计问题,并建立了求解问题混合整数规划模型。通过算例实验表明:第一阶段的运输成本占多级配送网络总运输成本的比例较高,而且其对单位运输成本较为敏感;客户需求规模大时,充足的车型一能够减少配送网络的总运输成本。     

基于剥夺成本分析的应急救援路径优化研究

针对震后路径受损导致受灾人员救援困难的情形,构造了考虑患者剥夺成本和兼顾救援效率与公平的应急救援模型.在区域协同应急救援的场景下,从主观角度出发分析患者遭遇痛苦的心理代价,以伤员总剥夺成本最小和总等待时间最小作为决策目标,应用蚁群算法对传统模型和新模型进行实验求解,讨论研究新模型中职能的划分是否能够为救援提供帮助并且达到减少重伤患者的心理创伤程度和优化路径的效果.实验结果表明：与基于时间和基于距离等传统模型相比,新模型的剥夺成本小于传统模型,具有一定的优越性.     

基于大数据的震灾应急物资需求预测方法研究

地震发生后,抗震救灾指挥部门很难在第一时间获知灾区对应急物资的需求情况,不利于救援资源的合理调配部署基于大数据理念,依靠已有的数据积累,采用粒子群优化径向基神经网络的机器学习方法,结合安全库存模型,构建了震灾应急物资需求预测模型算例验证结果表明,该模型具有一定的实用性和有效性。     

并行机生产与成批配送协调调度问题的近似策略

为了提高供应链体系中企业的生产效率,降低生产和运输成本,针对钢铁企业生产与产品配送特点,提出了并行机生产与成批配送协调调度问题.并行机上加工完成的订单以组批的方式配送到相应的客户,每批配送的订单需要考虑运输时间和运输费用,目标为将总完工时间与配送费用之和最小化.通过对问题的最优解进行分析,利用程序划分和动态规划方法,提出了伪多项式时间算法.结果表明,伪多项式时间算法可以成为解决该问题的全多项式时间近似策略.     

考虑乘客个性化出行的需求响应型接驳公交调度模型

为了将轨道站点周边的居民吸引至轨道交通出行,提出一类需求响应型接驳公交调度的混合整数线性规划模型,当居民通过手机APP或网站下达他们的出行起讫点、时间窗及最大在车时间后,考虑车辆的额定载客量、最大行驶里程等约束,确定车辆访问居民的顺序及其到达时间,追求总运输里程最少.利用Cplex求解模型的精确解,结合一个算例,给出了不同车辆数的接驳公交调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的方案差异,并分析了参数灵敏度对调度结果的影响,从而验证模型的正确性.