考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响,引入不公平厌恶效应模型,量化灾民公平偏好心理,综合考虑成本因素,构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明,该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性,公平损失与效益损失之间是悖反关系,效益比公平更为敏感,决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案,确保应急救援的顺利进行,稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。     

电力应急资源优化调配技术及其在电力企业的应用*

为帮助电力企业实现快速有效的应急响应及应急资源的合理利用,解决应急资源“盲调”问题,对应急资源需求预测业务、应急资源调配业务进行深入分析;基于案例推理技术、模糊评价技术,依托网络地理信息系统,优化电力应急资源调配程序,研发电力应急资源调配系统并将其应用于电力企业。结果表明:该系统可在电力企业开展突发事件应急处置时提出科学、合理的应急资源调配方案并跟踪执行,为进一步提升电力企业应急处置效率、完善电力企业应急体系提供技术支撑。     

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...     

疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急医疗物资分配问题研究

疫情爆发初期,患者易因应急医疗物资的短缺和分配不及时而产生恐慌心理.针对该问题,考虑各疫区应急物资需求优先度、应急物资的分配量及到达时间等因素,构建患者恐慌心理函数,以量化的患者恐慌心理最小和物资分配总成本最小作为优化目标,建立多周期的应急物资分配模型,并融合泛化反向学习和自适应惯性权重设计了改进的鲸鱼群优化算法,以湖北新冠肺炎疫情为例进行验证.结果表明,所提出的模型和算法能够有效地解决疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急物资分配问题,且改进的算法在局部搜索和全局搜索上具有良好的性能.     

基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究*

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化（MFO）算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化（LMFO）算法相比,基于双自适应因子的改进MFO（DAMFO）算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。     

考虑人员感知和行为交互的应急资源调度

目前应急资源调度的研究多数是以提高资源利用效率为目标处理某种物资调度问题,缺乏对相关人员行为感知和多资源协调调度问题的考虑。本文试图在资源调度问题研究成果的基础之上,增加行为假设,分析相关行为主体的关注点、个性偏好和情绪波动,借鉴行为运作的研究思路,综合运用前景理论、双边匹配理论、行为博弈理论和约束理论,从救助物资调度、救助人员调度和多种救助资源协调调度3个方面开展研究,改进应急资源调度方案。     

基于马尔科夫链-多目标模型的应急供应链决策优化研究

为应对洪涝、新冠肺炎疫情等突发灾难,提出供应物资满足率最大、供应时间最短、供应成本最低的离散时间马尔科夫链-多目标规划模型(DTMC-MOP),动态地识别、分析、应对应急供应链风险;采用改进自适应NSGA-Ⅱ算法求解优化模型,并通过标准测试函数进行测试与评价,验证模型的可行性和有效性;通过算例分析,获得精度更高、分布更均匀的Pareto最优前沿。研究结果表明:决策者可以依据应急管理核心目标或不同偏好选择相适应的应急方案,研究结果可为应急供应链决策优化提供1种科学方法,对保障灾民生命安全、维护社会和谐稳定具有积极意义。     

突发洪涝灾害下考虑需求的应急资源调度研究

为实现灾区应急物资的高效配送,采用时空网络约束调度车辆,以各受灾点实际需求率最大、应急物资运输成本最低和车辆运输风险最小为目标,建立多目标应急物资调度规划模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解模型,最后通过实例验证。研究结果表明：洪涝灾害中,降雨量的增加会导致实际物资需求率、配送风险以及配送成本的增加,最大化实际物资需求率有助于提高物资利用率,减少物资成本并降低物资配送风险。研究结果可为灾前预防和灾中决策提供参考。     

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。     

基于蚁群算法的石油天然气安全事故应急资源调度模型

因为目前石油天然气安全事故应急资源调度模型设计的资源节点选择过程中,没有进行最短路径的选择,所以导致资源调度的效率下降,增加了调度的时长。因此,提出基于蚁群算法的石油天然气安全事故应急资源调度模型。此方法可以有效地对应急资源进行调度,更快速地应对安全事故,对石油天然气工程的应急资源管理有一定的现实意义。     

不确定条件下应急资源分配区间规划模型研究

为获得有限应急资源条件下满足多个目标的最优分配方案,提高事故应急救援效率,对某化工园区化工事故的应急物资分配进行了研究。在传统线性规划基础上引入区间数描述物资需求量和物资运输时间的不确定性,并以应急物资分配的经济性、时效性和公平性为目标,建立了多目标线性区间规划模型,并将所建模型应用于以化工园区为背景的化工事故中,同时为验证该模型的有效性,将提出的多目标区间规划模型与多目标确定性规划模型相比较。结果表明,区间规划模型得到的结果比较可观,可为相关决策单位应急资源分配提供参考,同时区间规划也是对传统资源配置分析方法的有益补充。     

HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制研究

为了解决平视显示器（Head Up Display,HUD）飞行中的注意资源分配问题,基于飞行模拟器,设计双作业飞行任务开展相关研究。基于事件相关电位（Event Related Potential,ERP）技术,选取行为绩效和P300成分为评价指标,采用oddball模式,在双作业飞行任务条件下开展实验研究。结果表明:随主任务难度的增加,主、辅任务的作业绩效均显著下降,被试者对HUD上异常信息的正确操作率降低,且反应时间延长;随主任务难度的增加,由辅任务所诱发的P300的波幅显著降低。在实验结果的基础上,最终提出了HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制。     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...     

常态化疫情防控背景下区域应急医疗物资选址-分配模型*

在常态化疫情防控背景下,为避免本土病例造成区域不同需求主体防护物资短缺问题,构建最小化医院物资集散点需求未满足率加权和、最大化物资购买集中点分配公平性的储备库选址-分配模型,并基于某市相关数据,利用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行仿真研究。结果表明:某市应选择储备库数目为5,在物资分配时考虑物资防护等级要求,可减少医院物资集散点物资浪费,增加物资购买集中点获得量。     

考虑洪涝灾害风险的城市应急避难场所选址研究*

为解决洪涝灾害下城市应急避难场所选址优化问题,将洪涝灾害风险评估与选址模型相结合。首先,运用灰色模糊综合评价法对洪涝灾害风险进行评价,得到洪涝灾害风险综合指数。然后,将综合指数归一化处理后作为权重引入疏散距离最小化和覆盖人口最大化的目标函数,结合最小化避难所数量,以最大服务范围、容量作为约束,构建引入洪涝灾害综合风险权重的多目标应急避难场所选址优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解。最后,以武汉市作为实证研究对象验证模型的科学性和有效性。研究结果表明:在考虑洪涝灾害风险的情况下,应急避难场所选址方案可在接近最优解的情况下达到最优。研究结果可为城市防洪应急避难场所布局优化提供参考。