3理想点--应急救灾物资紧急调度问题研究 --刘北林--单应急和单物资的时间和成本
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》范文
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》篇一一、引言在当今社会，非常规突发事件如自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等频繁发生，给社会带来了巨大的损失。
在这些紧急情况下，应急物资的调度与分配显得尤为重要。
本文旨在探讨非常规突发事件情景下应急物资调度的现状、问题及优化策略，以期为提高我国应急物资调度水平提供理论支持和实践指导。
二、非常规突发事件与应急物资调度概述非常规突发事件具有突发性、不可预测性、危害性大等特点，对社会的正常秩序和人民的生命财产安全构成严重威胁。
应急物资调度是指在突发事件发生后，通过科学、高效的方法，将所需物资从储备地点迅速、准确地运送到受灾地区或救援现场的过程。
三、当前应急物资调度存在的问题虽然我国在应急物资调度方面取得了一定的成果，但仍存在以下问题：1. 物资储备不足：部分地区在应对突发事件时，由于物资储备不足，导致救援工作受阻。
2. 调度效率低下：在紧急情况下，由于信息传递不畅、协调机制不完善等原因，导致物资调度效率低下。
3. 资源配置不合理：部分地区在物资调度过程中，存在资源配置不合理、浪费严重等问题。
四、非常规突发事件下的应急物资调度策略针对上述问题，本文提出以下应急物资调度策略：1. 完善物资储备体系：建立完善的物资储备体系，确保在突发事件发生时，有充足的物资供应。
同时，要根据不同地区的实际情况，合理分配储备物资。
2. 优化调度流程：通过引入现代信息技术，如大数据、云计算等，实现信息的实时共享和快速传递，提高调度效率。
同时，要建立完善的协调机制，确保各相关部门在紧急情况下能够迅速响应、协同作战。
3. 合理配置资源：在物资调度过程中，要根据实际需求和救援进度，合理配置资源，避免浪费和重复运输。
同时，要充分考虑受灾地区的实际情况，如地形、交通等因素，制定合理的运输方案。
4. 建立应急物资调度中心：通过建立应急物资调度中心，实现对应急物资的集中管理和统一调度。
同时，要加强对调度人员的培训和管理，提高其应对突发事件的能力。
《2024年非常规突发事件情景下应急物资调度研究》范文
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》篇一一、引言在现代社会，各种非常规突发事件频繁发生，如自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等，这些事件往往给社会带来巨大的人员伤亡和财产损失。
在这些紧急情况下，应急物资的调度与分配显得尤为重要。
本文旨在探讨非常规突发事件情景下应急物资调度的研究，分析现有问题，提出解决方案，为相关部门的决策提供理论支持。
二、非常规突发事件对应急物资调度的挑战非常规突发事件具有突发性、不可预测性、影响范围广等特点，给应急物资调度带来了巨大的挑战。
首先，事件发生后，需要在短时间内对应急物资进行快速调度，以满足受灾区域的紧急需求。
其次，由于事件的影响范围广泛，需要跨区域、跨部门进行协调，以确保物资的及时运输和分配。
最后，应急物资的调度需要考虑到各种复杂因素，如物资的种类、数量、质量、运输方式等。
三、现有应急物资调度存在的问题尽管在非常规突发事件中，应急物资调度已经取得了一定的研究成果，但仍存在以下问题：1. 调度决策过程中信息不透明、不准确，导致决策效果不佳；2. 调度策略缺乏科学性和系统性，难以应对复杂多变的非常规突发事件；3. 跨区域、跨部门协调困难，导致物资分配不均；4. 应急物资储备不足或浪费现象严重。
四、应急物资调度研究方法针对上述问题，本文提出以下研究方法：1. 建立完善的应急物资调度信息系统，实现信息共享和透明化；2. 运用大数据、人工智能等技术手段，构建科学、系统的调度决策模型；3. 加强跨区域、跨部门的协调与沟通，建立紧急联动机制；4. 优化应急物资储备策略，实现储备与需求的动态平衡。
五、具体实施策略1. 应急物资调度信息系统建设建立以政府为主导的应急物资调度信息系统，实现各级政府、企业、救援队伍等之间的信息共享和透明化。
通过该系统，可以实时掌握应急物资的储备情况、需求情况以及运输情况，为调度决策提供支持。
2. 科学、系统的调度决策模型构建运用大数据、人工智能等技术手段，构建科学、系统的调度决策模型。
《2024年我国重大突发事件灾前应急物资储备研究》范文
《我国重大突发事件灾前应急物资储备研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，我国自然灾害频发，如地震、洪水、台风等重大突发事件频繁发生，给人民生命财产安全带来了严重威胁。
灾前应急物资储备是应对突发事件的重要措施之一，对于减少灾害损失、保障人民生命安全具有重要意义。
本文旨在研究我国重大突发事件灾前应急物资储备的现状、问题及优化策略。
二、我国灾前应急物资储备现状（一）储备体系我国已经建立了以中央和地方两级政府为主导的应急物资储备体系。
中央政府负责全国性重大灾害的应急物资储备，地方政府则根据当地灾害特点进行相应的储备。
此外，社会力量也逐渐参与到应急物资储备中，形成了政府与社会共同参与的储备模式。
（二）储备物资种类与数量目前，我国已经储备了大量的应急物资，包括食品、水、医疗用品、帐篷、应急灯具等。
储备物资的种类和数量根据不同地区、不同灾害类型进行调整，以满足灾区人民的需求。
（三）储备管理我国政府对应急物资的储备管理实行了严格的制度，包括物资采购、运输、储存、发放等环节的监管。
同时，还建立了应急物资信息管理系统，实现了对应急物资的实时监控和调度。
三、存在的问题（一）储备体系不够完善当前，我国灾前应急物资储备体系仍存在一些不足，如中央与地方之间的协调机制不够完善，社会力量的参与程度有待提高等。
此外，不同地区之间的储备差异较大，部分地区存在储备不足或过度储备的情况。
（二）物资种类与数量不足尽管我国已经储备了大量的应急物资，但在某些特殊情况下，仍存在物资种类与数量不足的问题。
例如，某些地区可能缺乏针对特定灾害类型的应急物资，或者某些物资的保质期较短，需要定期更换。
（三）信息共享与协调机制有待加强在应急物资的调度过程中，信息共享与协调机制的重要性不言而喻。
然而，当前我国在信息共享方面仍存在一定的问题，如信息传递不及时、不准确等。
此外，不同部门之间的协调机制也有待加强，以提高应急物资的调度效率。
四、优化策略（一）完善储备体系为提高灾前应急物资储备的效率，应进一步完善储备体系。
抗洪救灾物资紧急调运问题
物资紧急调运问题摘要本文根据生产企业，仓库及储备库分布图中所涉及到的数据进行均衡化处理，统计到EXCEL中，运用恰当的数学模型将该问题从现实问题中抽象出来，运用规划问题中的优化模型和Floyd算法求最短相对路径对该问题进行了深刻描述，并通过MATLAB和LINGO求出满足各问要求的最佳答案。
第一问，将三家企业、仓库三和仓库四作为物资调运点，十个仓库和两个储备库作为物资接收点。
求出调运点分别至各个接收点的最短相对距离。
通过LINGO 编程求出5个调运点到10个接收点的调运量。
根据程序得到的结果确定出具体的调运方案，其中包括调运路线和调运量（具体见问题一得模型求解）。
第二问，根据第一问的调运方案，通过计算得到至少需要28天才能完成物资的调运。
为给五个调运点合理分配车辆，将28天分成7个周期，车辆完成一个周期的调运之后，再为下一个周期物资的调运重新分配车辆。
由于每个周期的总运时相对于每条线路所需的运时来说较小，故在处理最后一个周期时，对每一天都进行车辆的重新分配。
按照此种做法，在28天内进行了10次车辆的分配，得到车辆的调配方案（具体见问题二的模型求解）第三问，求最小花费，用不同路线上的时速分别乘上两点之间的距离作为权值，建立一个带权网络图。
在利用floyd算法，求解出3家企业到6个仓库对应的两两之间的最小花费。
根据编程就能得出在尽量减少运输成本时需要的车辆数最少的结果，再给出最后的最佳调运方案。
第四问，先将3家企业、10个仓库和2个储备库处理成13个调运点。
再根据floyd算法，求解出的13个调运点到受灾点两两之间的最短相对距离，通过LINGO编程求解出需要的最少车辆数。
根据结果在结合实际需要确定出最后的车辆调度方案（具体见问题四的模型求解）。
本模型结合了MATLAB、EXCEL和LINGO等软件，主要运用规划问题中优化模型和Floyd算法求最短相对路径问题的思想，模型建立简洁明了，思路清晰严谨；但由于未能把天气，物资调运过程中堵车等因素考虑进来，使得结果有一定的偏差。
2应急系统调度问题的模糊规划方法--刘北林--单应急点单物资的出救点个数和时间
短 文应急系统调度问题的模糊规划方法刘春林,何建敏,盛昭瀚(东南大学经济管理学院,南京210096)摘要:应急系统调度问题通常仅把“应急时间最短”作为系统的优化目标,易导致出救点数目较大的情况.无论从系统的稳定可靠性还是费用考虑,这种现象的发生是极其不利的.针对这一特点,提出了基于“时间最短”、“出救点数目最少”的多目标数学模型,考虑决策者偏好的模糊性,本文采用模糊规划的思想方法处理该问题,并给出了相应的求解算法.算便及实际运用令人满意.关键词:应急系统;出救车辆;多目标;模糊规划分类号:N94 文献标识码:A 文章编号:1000-5781(1999)04-0351-05Fuzzy programming for scheduling problem in emergency systemsLIU Chun-lin,HE Jian-min,SHENG Zhao-han(Eco nom ic Management School,Southeast U niv ersity,Nanjing210096)Abstract:Scheduling problem in em er gency system s o ften reg ards‘the earliest emergency-star t-time'as the o bjective,it m ay result in mor e r etrieval depots being required to offer the emerg ency m aterials.T his kind of situatio n is v ery disadvantag eous w hen considering either cost or r eliability o f the systems.In connectio n w ith these character istics,a m ulti-objective m odel based on both‘the earliest em erg ency-start-time'and‘the fewest number of retriev al depots'is propo sed.As far as the fuzzy preference of decision maker is concerned,a fuzzy prog ramming method is ado pted to deal w ith it.Finally,an ex ample is presented to illustrate the algo rithm,and satisfactor y r esults are o btained.Keywords:em erg ency systems;retrieval vehicle;multi-objective;fuzzy prog ramming0 引 言应急问题的最显著特点表现为时间的紧迫性.决策者应以较短的时间完成方案的制作,该方案应使车辆以尽可能短的时间到达应急地点.目前对多点应急组合问题的研究大多局限于对路径问题[1-4]的探讨,并且仅把‘时间最短’作为目标[2],但从应急系统的稳定可靠性或费用角度来看,出救点数目少也应是应急优化目标.考虑到偏好的模糊性,本文将讨论把“时间最短”和“出救点数目最少”作为目标的多目标模糊规划问题.问题叙述如下:A1,A2,…,A n为n个应急物资供应点(可出救点),A为应急地点,x为应急物资需求量,A i的资源可用量为x i(>0),i=1,2,…,n,∑ni=1x i≥x,第14卷第4期1999年12月 系 统 工 程 学 报JOU R N AL O F SY ST EM S EN G IN EER IN GV o l.14No.4Dec.1999收稿日期:1998-08-15;修订日期:1998-11-06.作者简介:刘春林,男,东南大学经济管理学院博士生.从A i到A需要的时间为t i(>0),不妨设t1≤t2≤…≤t n,必要时假设x0=t0=0,要求给出一方案(确定参与应急的出救点及各自提供的应急资源数量)使得应急开始时间最早、出救点数目最少.方案 表示为 ={(A i1,x′i1),(A i2,x′i2),…(A im ,x′im)},其中0<x′ik≤x ik,∑mk=1x′ik=x,i1,i2,…,i m为1,2,…,n子列的一个排列.(1)用 表示所有方案的集合,显然 ≠ .1 数学模型根据应急系统的不同特点,多点组合出救问题的“时间”可以有不同的描述方式.这里把应急活动的开始时间表示为最后一个到达应急地点的车辆到达时间(对方案 而言),并记为T( ),则 T( )=m axj=1,2,…,m t ij(2)式(2)所描述的这类问题比较适合于一次性消耗系统(物资全部到达时才可进行应急).用N( )表示对应于方案 的出救点数目,问题变为: minT( )N( )(3) s.t. ∈现在借助经典模糊多目标规划的思想方法[9]来完成非线性组合问题(3)的求解. 用模糊数学规划的思想求解该问题首先要求解出以下两个问题: min∈T( )(4) min∈N( )(5)不妨设T*=m in∈T( ),N*=min∈N( )下面考虑更特殊的模型: min N( ) s.t.T( )=T*∈(6) min T( ) s.t.N( )=N*∈(7)设 *1和 2分别为问题(6)和问题(7)的最优解,构作两个模糊目标集F1和F2如下:F1( )=max{(T( *2)-T( ))/(T( *2)-T( *1)),0}=max{(T( *2)-T( ))/(T( *2)-T*),0} F2( )=max{(N( *1)-N( ))/(N( *1)-N( *2)),0}=max{(N( *1)-N( ))/(N( *1)-N*),0} 定义上述模糊目标集的出发点是把使得问题(6)、(7)达到最优的方案 *1和 *2作为最差方案(偏好为0)处理,这显然是一种悲观的表示,因为存在许多比 *1和 *2“更差”但却是可行的方案,这适用于决策者对最低标准要求较高情况.这样模糊规划问题(3)表示为:m axs.t.(T( *2)-T( ))/(T( *2)-T*)≥ (N( *1)-N( ))/(N( *1)-N*)≥ ∈0≤ ≤1(8)2 数学模型的求解及算法步骤求解问题(8)就必须先求解N*,T*,T( *2)和N( *1).现给出一重要的方案表达形式 *设 ∑p-1k=1x k<x≤∑pk=0x k (x0=0) *={(A1,x1),(A2,x2),…,(A p-1,x p-1),(A p,x-∑p-1k=0x k)} 因为t1≤t2≤…≤t n,在t p之前能够到达的全部物资量肯定小于x,故最早应急时间一定不小于t p.为此,有以下定理:定理1 *为问题(4)的最优解(方案),并有T( *)=m axj=1,2,…,pt j=t p.推论1 若方案 可行,则T( )≥t p由定理1可知:T( 1)=T( *)=t p,下面将给出求解N( 2)的过程定义 对序列x i1,x i2,…,x im(i1,i2,…,i m为1,2,…,n子列的一个排列),若存在k,1≤k≤m ≤n,使得∑k-1j=0x ij<x≤∑kj=0x ij,(x i=0),则称k为该序列对x的临界下标.—352—系 统 工 程 学 报 第14卷 第4期让x 1,x 2,…,x n 从大到小排列得x i 1,x i 2,…,x i n ,x i 1≥x i 2≥x i n (其中i 1,i 2,…,i n 为1,2,…,n 的一个排列),求出该序列对x 的临界下标r .让={(A i 1,x i 1),(A i 2,x i 2),…,(A i r ,x -∑r -1c =1x i c )},可以证明以下定理:定理2 若方案 可行,则N ( )≥r ,方案为(5)的最优解.证明 出救点数目小于r 的任何组合,其物资可供应量之和一定小于x ,不能满足式(5)的约束,故N ( )≥r ;而N ( )=r ,所以为(5)的最优解.从定理1和定理2可以得到T*=t p ,N*=r .至此问题(8)变为m axs.t.(T ( *2)-T ( ))/(T ( *2)-t p )≥ (N ( *1)-N ( ))/(N ( *1)-r )≥∈0≤ ≤1(9)问题(6)和问题(7)变为下面的问题 m in N ( ) s.t.T ( )=t p∈(10) m in T ( ) s.t.N ( )=r∈(11) 定理1和定理2给了求解t p 和r 的方法,暂时不必理会(10)、(11),先考虑下面问题的求解:m in N ( )s.t.T ( )≤t i∈ 其中i ∈{n ,n -1,…,p }(12) 考虑到运输时间不大于t i (i ≥p )的出救点数目可能超过i ,不妨设为q 个,则t i =t i +1=…=t q ,q ≥i .由于相对于出救点A 1,A 2,…,A q 的资源可用量序列为x 1,x 2,…,x q ,可设x i 1≥x i 2≥x i q ,其中i 1,i 2,…,i q 为1,2,…,q 的一个排列.有以下结论:定理3 k 为序列x i 1,x i 2,…,x i q 对x 的临界下标,则以A i 1,A i 2,…,A i k 作为出救点的相应方案 使问题(12)达到最优,并且N ( )=k .证明 出救点数目小于k 且时间不大于t i 的任何组合,其物资可供应量之和一定小于x ,不能满足方案约束条件,故以A i 1,A i 2,…,A i k 作为出救点的相应方案 使问题(12)达到最优,并且N ( )=k .让j 从大到小变化,求取相应序列的临界下标也可完成对问题(12)的求解,具体做法如下:让j =n ,对x 1,x 2,…,x j 从大到小排列得x i 1,x i 2,…,x i j ,求出序列对x 的临界下标u ,并给出相应的组合方案 ={(A i 1,x i 1),(A i 2,x i 2),…,(A i u ,x -∑u -1c =1xi c)},这时T ( )≤t j ,让j =j -1,这样一直做下去,直至不存在临界下标,最终得到一系列方案,这些方案有许多良好性质.算法1步骤1)j =n ,v =0, =2)让x 1,x 2,…,x j 从大到小排列得x i 1,x i 2,…,x i j ,求出该序列对x 的临界下标u .若存在u ,v=v +1,组合方案 v={(A i 1,x i 1),(A i 2,x i 2),…,(A i u ,x -∑u -1c =1xic)}, = ∪{j },并求出T ( v)(可能小于t j ,但是一定不小于t p ),和N ( v);若不存在u ,停止3)j =j -14)若t j =t j +1,转3);否则转2)显然当t j <N *=t p 时,算法停止(因为当t j<N*时,相应序列一定不存在x 的临界下标).通过上述过程,求出了一系列方案 1, 2,…,v.不难看出,{t j /j ∈ }的v 个元素各不相同,并且覆盖了{t n ,t n -1,…,t p },即{t j /j ∈ }剔除了{t n ,t n -1,…,t p }的相同元素.若用序列i 1,i 2,…,i v 表示的v 个元素,对应的方案为 1, 2,…, v ,显然有t i 1>t i 2>…>t i v ,并且t i 1=n ,t i v =t p =N *.考虑下面的问题 m in N ( ) s.t.T ( )≤t i j ∈ j =1,2,…,v (13)显然 j(j =1,2,…,v )为问题(13)的最优解,后面的算例可以帮助我们理解这一算法.还可看到,(12)和(13)表达的是相同的问题.由算法过程不难看出:T ( 1),T ( 2),…,T ( v)是递减序列,N ( 1),N ( 2),…,N ( v)是递增序列.设方案集 ={ 1, 2,…, v},有如下性质及重要定理:—353—1999年12月 刘春林等:应急系统调度问题的模糊规划方法性质1 最终求得的 v为问题(10)或问题(6)的最优解.性质2 对递增序列N ( 1),N ( 2),…,N ( v),若有N ( 1)=N ( 2)=…=N ( c)<N ( c +1),则 c为(11)或(7)的最优解.由性质1和性质2,能够求出(9)中的T ( *2)和N (*1),分别记它们为T m 和N m .定理4 一定存在方案 w∈ ,使得问题(9)最优.证明 假设 **∈ 为问题(9)的最优解,不妨设T ( **)=t k ≥t p ,并设问题(9)的最优目标值为 *(0≤ *≤1),即有(T m -T ( **))/(T m -t p )≥ *(N m -N ( **))/(N m -r )≥***∈0≤ *≤1(14)因为t k ≥t p ,由前面的讨论知, i w ∈ ,使得t k =t i w ,故 w ∈ 为问题 m in N ( ) s.t.T ( )≤t k =t i w∈的最优解,显然T ( w )≤t k =T ( **)(a)又**满足这样的约束条件T ( **)=t k T ( **)≤t k**∈ 故N ( w)≤N ( **)(b)这样由(a)、(b)和(14)很容易证明(T m -T ( w))/(T m -t p )≥ *(N m -N ( w ))/(N m -r )≥*w∈ 0≤ *≤1所以 w也为问题(9)的最优解.既然能够断言问题(9)的最优解能够在 中获取,只需求解下面一些问题,然后作一些比较即可.m ax j s.t.(T m -T ( j))/(T m -t p )≥ j(N m -N ( j))/(N m -r )≥ j ,j =1,2,…,vj∈0≤ j ≤1(15)设它们的最优目标值分别为 *1, *2,…, *v . 对问题(15), *j =max {0,min{(T m -T ( j ))/(T m -t p ),(N m -T ( j))/(N m -r )}}(16)不妨设 *l =max ( *1, *2,…, *v ),那么 l为问题(9)的最优解, *l 为相应的最优目标值,这样得到了求解本文多目标模糊规划问题的新方法:算法2步骤1)j =n ,v =02)让x 1,x 2,…,x j 从大到小排列得x i 1,x i 2,…,x i j ,求出该序列对x 的临界下标u .若存在u ,v=v +1,组合方案 v={(A i 1,x i 1),(A i 2,x i 2),…,(A i u ,x -∑u -1c =1xic)},求出T ( v)(可能小于t j )、N ( v)和 *v;若不存在u ,转5)3)j =j -14)若t j =t j +1,转3);否则转2)5)求出 *l , *l =max ( *1, *2,…, *v ),这时 l为(9)的最优解,满意度为 *l .3 算例表1 仿真数据x =50A 1A 2A 3A 4A 5A 6A 7A 8A 9A 10A 11A 12A 13A 14A 15t i 1223488910111213141415x i5108671214915101918171816 采用算法2,运算过程及结果如下:—354—系 统 工 程 学 报 第14卷 第4期表2 详细运算过程j 对x 1,x 2,…x j 从大到小排序u v 组合方案 vT ( v )15x 11x 12x 14x 13x 15x 9x 7x 6x 2x 10x 8x 3x 5x 4x 131{(A 1119)(A 1218)(A 1413)}t 14=1414x 11x 12x 14x 13x 9x 7x 6x 2x 10x 8x 3x 5x 4x 132{(A 1119)(A 1218)(A 1413)}t 14=1413跳过(因为t 13=t 14)12*x 11x 12x 9x 7x 6x 2x 10x 8x 3x 5x 4x 133{(A 1119)(A 1218)(A 1913)}t 12=1311x 11x 9x 7x 6x 2x 10x 8x 3x 5x 4x 144{(A 1119)(A 915)(A 714)(A 612)}t 11=1210x 9x 7x 6x 2x 10x 8x 3x 5x 4x 145{(A 915)(A 714)(A 612)(A 29)}}t 9=109x 9x 7x 6x 2x 8x 3x 5x 4x 146{(A 915)(A 714)(A 612)(A 29)}t 9=108x 7x 6x 2x 8x 3x 5x 4x 157{(A 714)(A 612)(A 210)(A 89)(A 35)}t 8=97*x 7x 6x 2x 3x 5x 4x 158{(A 714)(A 612)(A 210)(A 38)(A 56)}t 7=86跳过(因为t 6=t 7)5不存在ut p =8,r =3,N m =5,T m =13由问题(10)得到:*1= *2= *3=0*4=min{(13-12)/(13-8),(5-4)/(5-3)}=0.2 *5= *6=min{(13-10)/(13-8),(5-4)/(5-3)}=0.5*7= *8=0故*l =m ax { *1, *2,…, *7)= *5=0.5所以 5= 6={(A 915)(A 714)(A 612)(A 29)}为最优方案.4 结 论本文运用模糊多目标规划方法实现了对应急系统组合调度问题的求解.针对目标函数值离散的特点,对模糊多目标方法作了改进,通过定义模糊目标集把问题(3)转化为问题(9).全文的最主要内容是给出方案集 ,并且证明了最优解一定能在 中获取(定理4),从而把问题(9)的求解转化成在数目不多(至多为n 个)的方案中寻找最优解.对需求和可供应量为模糊情况的运输问题,许多作者做了大量有意义的研究[5,8],这种情况下的应急问题是否也存在比较好的算法将成为该领域有待完成的工作.参考文献:[1] R enaud J.A tabu sear ch heuristic fo r the multi-depot vehicle r outing pr oblem[J].Com puter s &Oper atio ns Re-sear ch,1996,21(3)[2] Ya mada T .A netw or k flo w appro ach to a city emer gency ev acuation planning [J].I nt ernatio nal Jour na l of Sy st emsScience .,1996,10—355—1999年12月 刘春林等:应急系统调度问题的模糊规划方法方案;即对每一个服务要求r i =(a i ,b i ),如何用合适的费用先调用一辆出租车到达a i .2)将本文所得出的结论应用到局内电梯调度问题上也是进一步值得研究的问题.3)局内竞争调度方案的研究方法为研究许多实际中的局内问题提供了一新思路.如何将这一方法引入到对某些经济与管理问题的研究之中将是一个需要进一步深入展开的课题.参考文献:[1] M anasse M S ,M cG eoch L A ,Slea tor D D .Co mpetitive algo rithms for serv er pro blems [J ].Jour na l o f A lg or ithms ,1990,(11):208～230[2] Ben Dav id S ,Bo r odin A.A new measur e fo r the study o f t he o n-line algo r ithm[J].A lg or ithmica ,1994,(11):73～91[3] Ko utsoupias E ,P apadimitriou C .O n the k -ser ver conjectur e [M ].ST OC .,1994,507～511[4] A lon N ,K arp R M ,Peleg D ,et al .A gr aph -theor etic game and its applicatio n to the k -serv er pro blem [J ].SIA M J .Comput.,1995,24(1):78～100[5] 堵丁柱.k 车服务问题与竞争算法[J].数学的实践与认识,1991,(4):36～40[6] 徐寅峰,王刊良.局内出租车调度与竞争算法[J ].西安交通大学学报,1997,(1):56～61[7] Chr obak M ,La rmo re L L .An o ptimal o n -line algo rithm fo r k -ser ver s on treees [J ].SIA M J .Co mput .,1991,20(1):144～148(上接第355页)[3] Br uce L .Go lden .A n adaptive memo ry heur istic fo r a class of v ehicle r outing pro blems w ith minma x o bjectice [J ].Computers &Operat ions Resear ch ,1997,24(5)[4] N ov uo Sannom iya ,K y oichi T a temura.A pplication of genetic algo rit hm to a par allel path selectio n pro blem[J].In-ternat ional Jo urnal of Sy st ems Science .,1996,(3)[5] Chalam G A .F uzzy go al pro gr amming (FG P )a ppro ach to a stochastic tr anspor tation pr oblem under budgetar yco nstr aint[J].F uzzy Set s and Systems,1994,66:161～172[6] A ng elov P P.Optimizatio n in an intuitio nistic fuzzy env ir onment[J].F uzzy Sets and Sy stems,1997,86:299～306[7] M asatoshi Sakawa ,K o suke K ato .Interactive decisio n making for lar ge -scale multi -objective linear pro gr ams w it hfuzzy numbers [J ].F uzzy Sets ,Sy stems ,1997,88:161～172[8] Rakesh V er ma,Bisw al M P ,Biw as A.Fuzzy pro gr amming technique to so lv e multi-objective tr anspo rt atio n pr ob-lems w ith some no n-linear membership funct ions[J].F uzzy Sets and Sy stems,1997,99:37～43[9] Zimmer mann H -J .F uzzy pro gr amming and linear pr og ra mming with sever o bjectiv e funct ions [J ].F uzzy Sets andSystems,1978,1:45～55—365—1999年12月 徐寅峰等:限制图上的局内出租车调度与竞争算法。
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》范文
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》篇一一、引言在当今社会，非常规突发事件频繁发生，如自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等，这些事件的发生往往伴随着紧急物资需求的迅速增长。
如何高效、准确地对应急物资进行调度，成为了一个亟待解决的问题。
本文旨在研究非常规突发事件情景下应急物资调度的相关问题，以期为相关决策提供科学依据。
二、非常规突发事件与应急物资调度非常规突发事件具有突发性、不可预测性、影响范围广等特点，往往需要迅速调动各种资源进行应对。
应急物资调度是指在非常规突发事件发生后，对应急物资进行合理分配和运输的过程。
其目的是在最短时间内将物资送达受灾地区，以满足受灾群众的紧急需求。
三、应急物资调度的现状与问题目前，我国在应急物资调度方面已取得一定成果，但仍存在一些问题。
如：调度决策过程中信息不对称、物资分配不均、运输效率低下等。
这些问题严重影响了应急物资调度的效果，导致救援工作受到阻碍。
因此，需要对应急物资调度进行深入研究，以提高其效率和准确性。
四、应急物资调度研究方法针对非常规突发事件情景下的应急物资调度，可采用以下研究方法：1. 建立应急物资调度模型。
通过构建数学模型，对应急物资的需求、运输、分配等过程进行描述和优化。
2. 运用大数据和人工智能技术。
通过收集和分析历史数据，预测未来应急物资需求，为调度决策提供依据。
同时，利用人工智能技术优化调度方案，提高调度效率。
3. 强化协同与沟通。
加强政府、企业、社会组织等各方之间的协同与沟通，形成应急物资调度的联动机制。
4. 考虑实际约束条件。
在制定调度方案时，需考虑实际约束条件，如物资储备情况、运输能力、天气状况等，以确保方案的可行性和有效性。
五、应急物资调度策略针对非常规突发事件情景下的应急物资调度，可采取以下策略：1. 优先保障急需物资。
根据受灾地区的实际情况，优先保障急需的应急物资，如食品、饮用水、医疗用品等。
2. 实施分级调度。
根据应急物资的重要性和紧急程度，实施分级调度，确保重要和紧急的物资能够优先运输和分配。
应急救灾物资紧急调度问题研究
程中， 要尽量 做 到在 限定 时间 内保 障 物资供 应 的同 时兼顾 其 系统费用 问题 。现在 ， 内外很 多 学者 对这 类 国
问题进 行 了研 究 ， 关于该 类 问题 的研究 。按 照 目标 函数 的不 同可 以分 为 两类 ： 类是 以最小 化运 输 费用 为 一
≤
Ｉ １ ≥ ，
用 ｓ 丁 表示任 意方案 关于 限制时 间 Ｔ 的可信度 ， （ ） ， 则
ｓ ， 一 Ｆ（ （ Ｔ）
一
９
， ， １２…， 一 ，， ｍ ，
运 用模糊 推理 ，
ｓ 丁 一Ｆｆ ｎ ｛ ， 一 ｒｉ Ｆ（ｉ 丁） （ ， ） Ｔ｝ ａｎ ｔ ～， 。 ．
…
，
子列 的一个排 列 ， 该方 案 的成 本 为 ｃ ＝ ∑ （ ）＝ ＝
。
３ 时 间为 区间数 时可信 度最 大 的方案 的求解
设 最早 应急 时 间限制 为 Ｔ， Ｆ（ Ｔ） 用 ， 表示 时 间 关 于 丁 的可信度 ， ｔ＜ 时 ， 义 当 定
பைடு நூலகம்
＊ 收 稿 日期 ：０ １ Ｏ — ２ ２１一 ４ ６ 基 金 项 目 ： 东省 高校 科 研 发 展 计 划项 目（０ Ｌ ３ 山 Ｊ ９ Ａ５ ）
标 的应急 物 资 运 输 问题 Ｌ ］ １ 。另 一 类 是 以最 小 化 需 求 满 足 延 迟 时 间 为 目标 函数 的 应 急 物 资 运 输 问 题 ， 这类 研究 都是 处理 确定 性 的信息 ， 在实 际应 用 中有很 大 的局 限性 ， 根 据实 际 问题 ， 而 出救点 到各 个 应 急地 点 的时间 为 区间数 时更有 实 际意义 ， 献Ｅ］中给 出 了出救点 到 应急 地 点所 需 时 间为 区间数 时 ， 文 ８ 应 急开始 时 间不 迟 于限制 期 ｔ 的可能 度最 大 的方案 ， 这类 研究 多 与 出救 点 的数 目有关 ， 是 考虑 到实 际 的运 但
灾害环境下的应急物资运输精准调配研究
灾害环境下的应急物资运输精准调配研究当自然灾害来袭，人们的生命财产安全都面临极大的威胁。
为了让灾区的受灾民众能够得到及时的救援，必须有应急物资的精准调配和运输。
应急物资的及时运输、准确调配，对于救灾行动的成功开展具有至关重要的作用。
在灾后救援的关键时刻，应急物资的运输成为了关乎生命安全的任务，运输的途中，必须面临一系列的复杂环境和未知风险，如何实现应急物资运输精准调配是目前急需解决的重大问题。
一、灾害环境下的应急物资调配问题灾害环境下应急物资调配面临许多问题。
如何在有限的时间内将物资运输到灾区，如何充分利用车辆、航空等交通资源，保证出发地、途中、灾区的物资管理和保护，如何做到物资在运输途中的可控状态等都是需要解决的问题。
应急物资调配需要考虑多方面因素，如灾害地区的地形、气候、道路状况，交通资源、物资种类及数量、需求量等。
应急救援体系服务对象众多，单一的物资调配方案难以满足所有用户的需求，如何在不同服务对象的物资需求和供应条件情况下，实现应急物资调配优化，能够更好地保障人民群众的生命财产安全。
二、应急物资运输精准调配研究的现状目前，应急物资运输精准调配研究已经引起国内外很多专家学者的广泛关注，相关研究成果也逐渐涌现。
在应急物资运输领域，运用信息化技术进行物资调配已经成为最为有效的手段之一。
信息化技术可以帮助物资调配机构及时掌握灾区情况，通过数据分析等手段，确定物资调配方案，并在高效率、高安全性的保障下实现物资点到点的运输和调配。
此外，轨道交通等优质资源的利用以及智能北斗系统、无人机等科技手段的应用也都能够提高物资调配的工作效率和成功率。
三、应急物资运输精准调配的关键技术实现应急物资运输精准调配，需要依赖一系列的技术支撑。
其中，关键技术主要包括：1.物资需求预测技术：通过对灾区的各种情况进行分析，预估物资需求量。
2.物资调配算法：通过优化算法，确定最佳的物资调配方案。
3.地图导航技术：在复杂的地形环境下，实现快速准确的运输路径规划。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
长期以来 ,人类社会的进步常常是以生存环 境的不断恶化为代价的 ,其结果必然是自然或人 为灾害的不断增加 ,到最后地震 、水灾 、飓风 、核泄 漏 、突发性传染疾病等突发事件不断出现在我们 面前 。突发事件发生以后 ,需要大量的救灾物资 对事件进行紧急处理 ,这种应急问题最显著的特 点就是时间的紧迫性 ,其时间效益高于经济效益 。 然而在进行物资调度的过程中要尽量做到在限定 时间内保障物资供应的同时兼顾其系统费用问 题 。对于应急系统的物资调配 ,许多学者进行了 深入的研究 ,其中东南大学的刘春林教授对此类 问题研究得比较透彻且全面 ,它是以时间最短和 出救点最少为目标 ,并没有直接考虑到运输成本 的大小 。笔者认为 ,研究时间最短 、成本最低对应 急救灾物资的调度问题的解决具有更为重要的意 义 。因此 ,本文在参考文献 [ 1 ] 的基础上 ,对此类 问题加以改进 。
ε v
=
RV RV +
rv
(7)
,0
Φεv
Φ1
,εv
越大方案越好
,原式
(1) (2) 的多目标问题转化为 (5) (6) 的最大接
近度问题 。
三 、模型的求解
求解 ( 5 ) ( 6 ) , 先 要 求 出 T (φ′) , T (φ′) , C (φ″) , C (φ″) 。
—4 —
Journal of Harbin University of Commerce No. 3 ,2007
k
∑xri Φ x - Q 则按照时间从小到大顺序进行选
i =1 k
择 ,若 ∑xri > x - Q ,将各个供应商按其数量从大 i =1
到小进行选择 ,这样处理的目的是在满足供应的 同时尽量减少供应商的数量 。
算法步骤为 : ①令 u = n ;
②将数列 x1 , x2 ……xu 按照其成本的高低从 小到大排列得一全新数列为 xk1 , xk2 , ……xkn ,在 满足 供 应 的 前 提 下 , 求 出 此 数 列 的 最 小 成 本 C (φVj ) 和最大运输时间 ty ,令 u = y ;
(2)
j=1
约束条件为 s . t :
m
∑x′dj = x
j=1
0 < x′dj Φ xdj ( j ∈1 ,2 ……m)
cdj , tdj > 0 以上问题为典型的多目标规划问题 ,此类问 题可以采用理想点的方法来进行求解[2 ,3] ,理想点 方法基本思想是求出各目标函数的最优值和最劣
值 ,即其正理想点和负理想点 ,利用公式求出各非 劣方案与正负理想点的相对接近度 ,按相对接近 度的大小排序 ,其中值最大的为最优方案 。
③取 u = u - 1 ; ④tu = tu + 1 ,转 ③,否则转 ②; ⑤当 tu < tp 时算法停止 ; 通过 上 述 过 程 求 出 了 一 系 列 的 方 案 φ1 , φ2 . . . . . . φg ,不难看出方案中 T (φ1 ) , T (φ2 ) …… T (φg ) 为递减数列 ,而 C (φ1 ) , C (φ2 ) ……C (φg ) 为递增数列 。 ⑥求出 T (φ′) , T (φ′) , C (φ″) , C (φ″) ; ⑦利用公式 (5) (7) ,分别求出各方案的 εv ,其值最大的为最优 。
i =1
i =1
应急时间一定不小于 tmin ,则此方案中各供应商
提供的物资量为 x1 , x2 , ……x′min ,且 x′min = x -
min - 1
∑ xi , (0 < x′min Φ xmin ) ,所以 T (φ′) = tmin ,其最
i =1
劣的方案应急时间开始最晚 ,由题已知 tn 为运输
[摘 要 ]应急物资在调度过程中不仅要考虑时间的紧迫性 ,也要考虑运作的经济性 。基于此 ,我们建立 了时间最短 、成本最小的多目标数学模型 ,并利用理想点法对此问题进行优化求解 ,算法简便 ,且运算结果令 人满意 。
[ 关键词 ]应急 ;物资调度 ;理想点 [ 中图分类号 ]F25218 [ 文献标识码 ]A [ 文章编号 ]1671 - 7112 (2007) 03 - 0003 - 03
( k1 , k2 , ……kn 为 1 ,2 , ……, n 的一个排列) ,根
q- 1
q
据表达式 ∑xkl < x Φ ∑xkl l ∈(1 ,2 ……n) 得 :当 l
l =1
l =1
q
= q 时 ,满足 ∑x′kl = x (0 < x′kl Φቤተ መጻሕፍቲ ባይዱxkl ) ,则各供应商 l =1
所提供物资的数量依次为 ( xk1 , xk2 ……x′kq ) , x′kq
1. T (φ′) 和 T (φ′) 的求取 由题意知 A1 , A2 . . . . . . An 的供应商是按其 运输时间的大小升序排列 ,设最小时间为 tmin ,min ∈(1 ,2 , …, n) ,则在 tmin 之前能达到的物资肯定
min - 1
min
小于需求总量 x ,且满足 ∑ xi < x Φ ∑xi ,故最早
与正负理想点的
接近度 Rv 和 rv ,
RV
=
w1
T (φ′) T (φV )
+
w2
C (φ″) C (φV )
(5)
rv
=
w1
T (φv ) T (φ′)
+
w2
C (φv ) C (φ″)
(6)
w1 和 w2 分别为关于运输时间和成本的权
重 ,其数值可由专家给出且满足归一化条件 w1 +
w2 = 1 ,每个非劣方案对理想点的相对接近度为 :
时间最长的供应商 ,因此 ,最劣解 T (φ′) = tn ,且
可以得到对于任一方案 φv 都有 tmin Φ T (φ) Φ tn 。
2. C (φ″) 和 C (φ″) 的求取
将数列 x1 , x2 ……xn 按照其成本的高低从小
到大排列得一全新数列为 xk1 , xk2 , ……xkn ,其中
刘北林 ,马 婷 :应急救灾物资紧急调度问题研究
的供应商 ,假设 te 大小仅次于 tn ,则下一次运算 中变约束条件 u = e 。
依次进行计算 ,显然当方案中最大运输时间 小于 tp 时算法终止 ,由此可以求出一系列方案 , 这些方案具有良好的性质 。
下面考虑以下两种情况 : Ⅰ若干供应商时间相同而成本不同的情况 。 考虑到运输时间为 ti 的供应商数量可能不 止一 个 , 不 妨 设 为 h 个 , 则 ti = ti + 1 = …… = ti + h - 1 , h ≥2 ,则按照成本由小到大的顺序依次选 择。 Ⅱ若干 供 应 商 的 成 本 相 同 而 时 间 不 同 的 情 况。 设有 k 个供应商 Ar1 , Ar2 , ……Ark 其成本相 同而时间不同 ,且在 k 个供应商之前已经有 b 个 供应商已被选择 ,设 b 个供应商的供应量为 Q ,若
[ 收稿日期 ]2006 - 12 - 14 [ 作者简介 ]刘北林 (1949 - ) ,男 ,哈尔滨商业大学教授 ,主要从事商品学 、物流管理方向研究 。
—3 —
哈尔滨商业大学学报 (社科版) 2007 年第 3 期
运输总成本为 C (φ) ,运输时间为 T (φ) ,这 里的运输时间是指最后一个到达应急地点且满足
q- 1
q
= x - ∑xkl ,则此时的运输总成本最小 ,为 ∑ckl ·
l =1
l =1
q
q- 1
x′kl ,因此可得 C (φ″) = ∑ckl ·x′kl = ∑ckl ·xkl + ckq
l =1
l =1
q- 1
·x′kq ,其中 x′kq = x - ∑xkl 。 l =1
将 x1 , x2 ……xn 按照成本的高低由大到小排
s. t 让 u 从大到小排列 ,分别对问题 (7) 进行求 解 ,求解的方法先求得 u = n 时问题 (7) 的最优解 C(φV1 ) ,在这种情况下 ,可以选择若干个供应商 调运物资 ,这些供应商中运输时间最大的设为 tv1 ,存在下列两种情况 : ①tv1 < tn 时 ,在下一次运算中变约束条件令 u = tv1 ,然后对 (7) 进行求解 ; ②tv1 = tn 时 ,考虑到时间为 tn 的可能不只一 个供应商 ,在这种情况下 ,舍去运输时间等于 tn
一 、问题的假设
本文模型是建立在下面假设条件之上的 : 此系统为一次性消耗系统 ,即指当所有的物
资到达应急地点后才能开始应急活动的应急系 统 ;仅有一个地点发生突发事件 ;运输过程中没有 意外事件发生 ,即运输时间比较准确 ;应急物资储 备量充足 ,不需要进行紧急生产和补给 。