海上应急资源调度多目标模型优化
应急管理相关理论
应急恢复理论
总结词
应急恢复理论关注灾后重建和恢复工作，旨在尽快恢 复正常生产生活秩序。
详细描述
应急恢复理论要求在突发事件得到初步控制后，及时开 展灾后重建和恢复工作。这包括对受损基础设施的修复 和重建、受灾群众的安置和救助、生产能力的恢复和提 升等。同时，该理论还强调在恢复过程中注重生态环境 保护和社会经济可持续发展，确保灾后恢复工作的综合 效益。通过科学合理的应急恢复工作，能够尽快恢复正 常生产生活秩序，减少灾害损失的长期影响。
救援技术
应急救援需要掌握各种专业技术和技能，如急救、灭火、搜救等，能够快速有效 地应对突发事件。
应急演练与培训技术
演练技术
应急演练是提高应急响应能力的有效手段，通过模拟突发事 件场景，检验应急预案的可行性和有效性。
培训技术
应急培训是提高应急意识和能力的必要途径，通过各种形式 的培训和教育活动，增强公众的应急意识和自救互救能力。
应急通信技术
无线通信
无线通信是应急通信的主要手段，包 括移动通信、卫星通信等，能够在突 发事件中快速建立通信联络。
互联网技术
互联网技术为应急通信提供了更加灵 活和多样化的手段，如社交媒体、即 时通讯工具等，能够实现快速的信息 传递和资源共享。
应急救援技术
救援装备
应急救援需要各种专业装备，如消防器材、医疗设备
总结词
应急资源管理是保障应急处置效果的重要环节，涉及物资、人力、财力等资源的调配和 保障。
详细描述
应急资源管理要求建立高效的资源调配机制，确保在突发事件发生时能够迅速响应并投 入使用。这包括对应急物资的储备、调拨和配送，对应急队伍的组织、培训和调度，以 及对应急资金的筹措、使用和管理等。通过科学的应急资源管理，能够提高资源利用效
应急救援系统中的多 UAV 协同任务调度算法研究
应急救援系统中的多 UAV 协同任务调度算法研究随着科技的不断进步和无人机技术的成熟，无人机在应急救援领域扮演着越来越重要的角色。
多无人机的协同任务调度算法是提高救援效率和响应速度的关键。
本文将探讨应急救援系统中多UAV 协同任务调度算法的研究与应用。
一、无人机任务调度的重要性1. 救援效率提升：在应急救援任务中，时间通常是最重要的因素，因为救援人员需要尽快到达灾难现场，提供帮助。
多无人机的协同任务调度算法能够实现任务的高效分配，优化路径规划，最大化利用无人机资源，从而提高救援效率。
2. 资源优化利用：无人机是一种昂贵的设备，合理的任务调度能够避免资源浪费，提高资源利用率。
通过算法的优化，可以最大限度地使用可用的无人机，避免任务之间的冲突，合理安排时间和能量消耗。
3. 减少人员风险：应急救援任务通常面临极端环境和危险情况，直接派遣救援人员存在一定的风险。
利用无人机执行任务可以减少人员在救援过程中的风险，降低意外事故的发生。
二、常见的多 UAV 协同任务调度算法1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断迭代、交叉和变异来搜索最优解。
在无人机协同任务调度中，可以将每个无人机的任务分配视为染色体，并通过遗传算法来求解最优的任务分配方案。
2. 蚁群算法：蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种启发式算法，适用于解决旅行商问题等优化问题。
在多无人机任务调度中，可以将无人机视为蚂蚁，将任务分配作为路径选择问题来解决，通过信息素的积累和挥发来实现任务的优化分配。
3. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法，通过个体的自我认知和群体的合作来搜索最优解。
在多无人机任务调度中，可以将无人机视为粒子，通过粒子的位置和速度来表示任务分配和路径规划，在群体中寻找最优解。
三、多 UAV 协同任务调度算法研究进展1. 静态环境下的任务调度：静态环境下多 UAV 协同任务调度是指在灾难发生前已经准备好任务信息和环境信息的情况下进行任务调度。
基于Qpso算法应急资源调度应用论文
基于Qpso算法的应急资源调度应用研究摘要：以连续性消耗应急过程为背景，运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。
考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。
针对该模型的特点，设计量子粒子群算法求解方法和步骤，用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。
abstract： a multi-objective emergency-resource scheduling model is established in the continuous consumption emergency system. considering rescue costs and the losses caused by not be rescued in time，the objective function of the model is designed with these two sides. according to the characteristic of the model， the solving procedure and its steps are based on quantum-behaved particle swarm algorithm.a data example verifies the rationality of the model， and the feasibility and the validity of using the quantum-behaved particle swarm optimization.关键词：应急资源；连续消耗；量子行为粒子群优化算法；整数规化key words： emergency resources；continuous consumption；quantum-behaved particle swarm optimization；integer programming中图分类号：tp301.6文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）34-0205-020 引言目前，我国处于经济高速发展时期的同时，各种突发公共事件也接连不断的发生。
军队应急物资配送备选路径优化多目标规划模型研究
ｔａ ｐ ｒ． ｔ ａ ｅ ｅｐｒ ｐ ｒｉ ｆ ｉ ｌ ｅ ｓａ ｄ ｓ ｃ ｒ ｙ ａ ｅ ｅ ａｕ ｔｏ ｄ ｃ ｓｆｒｍ ｌ ａ ｙ ｍａ ｅ ａ ｉｔ ｂｕ ｏ ｎ ｅ ｉ ｕｍｓａ ｃ ｓ — ｒ ｎｓ ｏ Ｉ ｋ ｓｔ ｏ ｅ ｙｏ ｍｅｉ ｓ ｅ ｕ ｔ ｓｔ ｖ ｌ ａｉ ｎ ｉ ｉ ｅ ｉ ｒ ｔｒ ｌｄ ｓｒ ｔ ｎ ｕ ｄ ｒｃｒ ｔ ｔ ｈ ｔ ｔ ｎ ｎ ｉ ｈ ｎ ｏｉ ｔ ｉ ｉ ｉ ｃ ｔｎ ｅ ｅ ｆ ｏ
Ｋｅｗｏ ｄ： ｌａｙｅ ｅｇｎｙ ｔｒ ｌ ｉｒ ｕｉｎｏｔ ｎ ｕｅｍｕｔ ｏｊｃｉ ｒｇａ ｍｉｇ ｙ ｒ ｓｍｉｔｒ；ｍ ｒｅｃ ｅ ａｄｓ ｉ ｔ ；ｐｉ ａｒ ｔ； ｌ— ｂｅｔｅ ｏｒｍ ｎ ｉ ｍａ ｉ ｔｂ ｏ ｏｌ ｏ ｉ ｖｐ
时 间是最宝贵 的资源之一 ，是任何 紧急态势下 不可忽视的决
ｍｅｇｎｙａｄｆｓｙｉｅｔｂｉ ｅ ｅｃ ｐｉ ｔｅ ｔ ａ ｍ ｄｌ ｒ ａｈｏ ｅｔｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｅｂ ｉ ｏ ｈｃ ｕ ｉｏｊｃｖ ｒ— ｒｅ ｃ ｎ ｒｔ ｓ ｌ ｈｓａ ｓｒ ｔ ｅｍａ ｍａｉ ｌ ｏ ｅｆ ｃ ｔ ｄｃ ，ｎｔ ａ ｓｆｗ ｉｈａｍ ｈ－ｂｅｔ ｅｐｏ ｉ ｌ ｔ ａ ｓ ｄ ｉ ｖ ｈ ｃ ｅ ｆ ｈ ｗ ｉ ｅ ｏ ｈ ｓ ｉ ｒ ｍ ｎ ｅ ｕｅ ｖｌ ｔ ｎ ｓｏ ｓ ｕｔ ． ｈｎ ｂ ｏｄｍｅｓ ａｚ ｅ ｂｅｔ ｅ，ｔｕｎｓ ｓｈ ｔ ｏｊｃｉ ｏ ｍ— ｇａ ｍｉｇ ｄ ｌ ｒ ｅｏ ｔｅａ ａｏ ｎｔ ｃ ｄＴ ｅ，ｙｎｎ ｉ ｎｉｎ ｉｉｇｈ ｊｃｖｓｉｆｒｉ ｅ ｅ ｌ— ｂｅｔｅ ｒｇａ ｍｏ ｆ ｔ ｒ ｕ ｉ ｉｃ ｒ ｅ ｏ ｈ ｏｌ ｎ ｔ ｏ ｉ ｈ ｔ ｍｕ ｉ ｖｐ ｒ
水利行业水资源配置与调度优化方案
水利行业水资源配置与调度优化方案第一章水资源概述 (2)1.1 水资源概况 (2)1.2 水资源供需分析 (2)第二章水资源配置现状与问题 (3)2.1 水资源配置现状 (3)2.2 水资源配置存在的问题 (4)2.3 水资源调度现状与问题 (4)第三章水资源配置与调度原则 (5)3.1 公平性原则 (5)3.2 效益最大化原则 (5)3.3 可持续发展原则 (6)3.4 灵活性与适应性原则 (6)第四章水资源优化配置模型构建 (6)4.1 模型构建方法 (6)4.2 模型参数设置 (6)4.3 模型求解方法 (7)第五章水资源优化调度策略 (7)5.1 调度策略概述 (7)5.2 水量调度策略 (8)5.3 水质调度策略 (8)5.4 水能调度策略 (8)第六章水资源优化配置与调度技术支持 (9)6.1 信息采集与处理 (9)6.1.1 信息采集 (9)6.1.2 信息处理 (9)6.2 预测与预警技术 (9)6.2.1 预测技术 (10)6.2.2 预警技术 (10)6.3 优化算法与应用 (10)6.3.1 遗传算法 (10)6.3.2 粒子群算法 (10)6.3.3 神经网络算法 (10)6.3.4 多目标优化算法 (10)第七章水资源优化配置与调度实施方案 (11)7.1 实施步骤 (11)7.1.1 调查分析阶段 (11)7.1.2 目标设定阶段 (11)7.1.3 方案实施阶段 (11)7.1.4 监测评估阶段 (11)7.2 实施保障措施 (11)7.2.1 政策法规保障 (11)7.2.2 技术保障 (12)7.2.3 资金保障 (12)7.2.4 人才培养与交流 (12)7.3 实施效果评估 (12)7.3.1 水资源利用效率评估 (12)7.3.2 水资源安全保障评估 (12)7.3.3 经济社会效益评估 (12)7.3.4 生态环境效益评估 (12)第八章水资源优化配置与调度政策法规 (12)8.1 法律法规现状 (12)8.2 政策法规建议 (13)8.3 政策法规实施与监管 (13)第九章水资源优化配置与调度案例分析 (14)9.1 案例一：某地区水资源配置与调度优化 (14)9.2 案例二：某流域水资源配置与调度优化 (14)9.3 案例三：某城市水资源配置与调度优化 (14)第十章水资源优化配置与调度未来发展展望 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 政策法规发展趋势 (15)10.3 水资源优化配置与调度前景展望 (16)第一章水资源概述1.1 水资源概况水资源是自然界中分布最广泛、对人类生活生产影响最大的自然资源之一。
基于动态调度的多目标优化算法研究
基于动态调度的多目标优化算法研究在当今快速发展的信息时代中，优化算法的研究越来越受到关注。
多目标优化问题是优化问题中的一个重要分支，其目的是寻找一组最优解，即在一组目标函数下达到最佳平衡点的解。
然而，多目标优化问题中的多个目标函数之间存在着矛盾性，很难达到最优解。
因此，动态调度技术成为多目标优化算法研究的一个重要方向。
动态调度技术是指在多个任务同时运行时，根据系统状态和任务需求，自动调节任务分配、优先级和资源调度等参数的技术。
在多目标优化算法中，动态调度技术可以根据目标函数的重要性和当时的资源情况，动态地调整算法的搜索方向和权重分配等参数，从而快速地寻找到最优解。
为了验证动态调度技术在多目标优化算法中的有效性，研究人员进行了一系列实验。
在实验中，他们采用了几种不同的动态调度策略，并将其与传统的多目标优化算法进行了比较。
实验结果表明，基于动态调度的多目标优化算法的效果显著优于传统算法。
具体地说，基于动态调度的多目标优化算法在对时间和空间两个目标函数进行优化时，可以比传统算法快速地找到最优解。
动态调度技术不仅可以有效地减少算法的搜索时间，还可以通过权重分配等策略，充分利用计算资源，提高算法的搜索精度。
另外一个好处是，动态调度技术可以根据实时的系统状态和任务需求，动态地调整算法的参数，从而提高算法的灵活性和适应性。
这一点在实际应用中非常有用，因为实际问题中的任务和资源需求往往是不确定的，需要根据实际情况灵活调整。
总之，基于动态调度的多目标优化算法研究是一项非常有前景的研究方向。
通过动态调度技术，可以有效地解决多目标优化问题中的矛盾性，并提高算法的搜索效率和精度。
未来，我们可以进一步探索动态调度技术在多目标优化算法中的应用，将其推广到更广泛的领域，为实际问题的解决提供更有效的工具和方法。
基于层次分析法加权处理的地震应急物资调度问题优化算法
基于层次分析法加权处理的地震应急物资调度问题优化算法作者：翟洋嘉侯金欣来源：《管理学家》2024年第07期[摘要]地震通常具有巨大的破坏性，制订有效的地震应急物资调度和决策方案，对于高效有序地完成应急救援工作至关重要。
基于地震中应急物资调度的特性，文章建立由时效性、经济性和伤亡性构成的多目标函数，经过阈值法的无量纲处理和层次分析法的加权处理，将复杂的多目标函数转化为单目标函数，进而运用匈牙利算法得到最优资源调度的决策方案。
[关键词]资源调度；运输问题；层次分析法；匈牙利算法中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）07-0091-03★课题项目：国能朔黄铁路发展有限责任公司技术开发项目（GJNY-20-230）近年来，我国相继发生了多次地震，给国家和人民带来了极大的损失。
在目前难以进行有效地震预测的前提下，地震后快速、合理地进行应急资源调度是降低人员伤亡损失、恢复社会秩序的重要途径之一。
震后应急物资调度问题一直是很多学者关注的问题。
例如，汪勇等[ 1 ]在考虑需求量和消耗时间的基础上，提出一种灾后多资源调度模型。
然而，以上两种模型并未考虑到应急物资调度的伤亡性特性。
针对震后应急物资调度具有的时间紧迫、以人为本等特殊性质，相关研究通过构建以时效性、经济性和伤亡性为基础变量的多目标函数，通过无量纲处理和加权处理，将其转换为运输问题或指派问题的单目标函数，继而进行目标函数的求解[2-3]，以上方法为震后应急物资调度方案的优化提供了思路。
目前，震后应急物资调度通常采用主观赋值法加权处理，将多目标函数转换为单目标函数，该方法简单直观，但严重依赖专家经验。
层析分析法是一种相对客观的权重处理方法，其将复杂的现实问题分解成多个层次和因素，比较各因素的相对重要性，确定各因素的权重，让决策者对特殊情况、特殊物资的权重进行单独分析，准确确定各级指标的权重，降低传统工作中确定权重过程中的随意性和主观性的成分，保证物资调度的合理性[ 4 ]。
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨一、疏散路线规划的概念与重要性疏散路线规划是指在紧急情况下，如火灾、地震、袭击等，为确保人员安全、快速地撤离危险区域，而进行的路线设计和优化。
这一规划不仅关系到人员的生命安全，也是城市管理和公共安全的重要组成部分。
有效的疏散路线规划可以显著减少紧急情况下的伤亡和损失。
1.1 疏散路线规划的目标疏散路线规划的主要目标包括：- 最小化疏散时间：确保人员能够在最短的时间内撤离到安全区域。
- 均衡疏散流量：避免某些路线或区域因疏散人数过多而导致拥堵。
- 考虑疏散成本：在满足安全的前提下，尽量降低疏散过程中的资源消耗。
- 应对不确定性：在规划中考虑可能的不确定性因素，如路线损坏、交通管制等。
1.2 疏散路线规划的应用场景疏散路线规划的应用场景广泛，包括但不限于：- 建筑物内部疏散：如商场、学校、办公楼等人员密集场所的紧急疏散。
- 城市区域疏散：在自然灾害或大型活动结束后的城市区域疏散。
- 特殊事件疏散：如大型体育赛事、音乐会等特殊事件结束后的人员疏散。
二、疏散路线规划中的多目标优化问题多目标优化是指在规划过程中同时考虑多个目标，这些目标之间可能存在冲突，需要通过优化算法来平衡。
在疏散路线规划中，多目标优化问题尤为重要。
2.1 多目标优化问题的特点多目标优化问题具有以下特点：- 目标多样性：需要同时考虑疏散时间、疏散流量、疏散成本等多个目标。
- 目标冲突性：不同目标之间可能相互制约，如减少疏散时间可能增加疏散成本。
- 解决方案的多样性：存在多种可能的解决方案，每种方案在不同目标上的优劣不同。
2.2 多目标优化问题的难点疏散路线规划中的多目标优化问题存在以下难点：- 确定权重：如何合理分配不同目标的权重，以反映其在规划中的重要性。
- 解决冲突：如何在不同目标之间找到平衡点，避免过度偏重某一目标。
- 算法选择：选择合适的优化算法，以高效求解多目标优化问题。
2.3 多目标优化问题的解决策略解决疏散路线规划中的多目标优化问题，可以采取以下策略：- 权重法：为不同目标分配权重，将多目标问题转化为单目标问题求解。
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Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｉｓ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｂｏａｔ ｄｏｃｋｉｎｇ ｐｌａｃｅｓ ｉｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｆａｃｔｏｒｓꎬ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｉｎｃｉｄｅｎｔｓ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔꎬ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓꎬ ｇｅ￣ ｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ’ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｒｕｌｅｓ. Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ￣ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｂｕｉｌｔ ｏｎｌｙ ｏｎ ｔｈｅ ｂａ￣ ｓｉｓ ｏｆ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ａｐｐｅａｒ ｔｏ ｂｅ ｉｎａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ. Ａ ｍｕｌｔｉ￣ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｉｎｃｉｄｅｎｔ￣ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｂｏａｔ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎꎬ ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｉｍｅ ｔｏ ｉｎｃｉｄｅｎｔｓꎬ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｏｓｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｃｕｅ ｆｌｅｅｔ ａｎｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｗｏｒｋｌｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ ｂｏａｔｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｏｆ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｍａｔｅｒｉａｌｓ. Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ７２６ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｅｖｅｎｔｓ ｏｆ ８ ｋｉｎｄｓ ｉｎ Ｂｏｈａｉ Ｓｅａ ａｒｅａ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｍａｒｉｎｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓꎻ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇꎻ Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ Ｐｒｏｃｅｓｓꎻ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｋ￣ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
第 ４２ 卷 第 １ 期 ２０１９ 年 ３ 月
文章编号:１０００ － ４６５３(２０１９)０１ － ００５６ － ０７
中 国 航 海
ＮＡＶＩＧＡＴＩＯＮ ＯＦ ＣＨＩＮＡ
Ｖｏｌ. ４２ Ｎｏ. １ Ｍａｒ. ２０１９
海上应急资源调度多目标模型优化
朱小林ꎬ 陈昌定
( 上海海事大学 物流研究中心ꎬ上海 ２０１３０６)
陈昌定(１９９３—) ꎬ男ꎬ安徽合肥人ꎬ硕士ꎬ研究方向ห้องสมุดไป่ตู้应急物流ꎮ Ｅ￣ｍａｉｌ:ｍ１５５３８２２６９６３＠ １６３. ｃｏｍ
朱小林ꎬ等:海上应急资源调度多目标模型优化
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将优化建模技术应用到海上灾难领域ꎬ指出研究空 白和未来的研究方向ꎮ ＷＡＧＮＥＲ 等[８] 以优化船舶 供应与站点需求之间的匹配为目标建立整数规划模 型ꎬ利用风险价值和优化思想规避船舶短缺风险ꎮ
收稿日期:２０１８￣１０￣２０ 基金项目:国家自然科学基金(１１３０１３３４) ꎻ上海市科委科研计划项目( Ｎｏ. １４ＤＺ２２８０２００) ꎻ上海海事大学“ 优化统计与建模实验” 研究生案
例库项目 作者简介:朱小林(１９７５—) ꎬ男ꎬ湖南长沙人ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ研究方向为物流网络优化ꎮ Ｅ￣ｍａｉｌ:ｚｈｕｘｌ＠ ｓｈｍｔｕ. ｅｄｕ. ｃｎ
随着海洋经济的发展和海洋强国战略的推行ꎬ 我国政府为贯彻落实« 全国海洋经济发展“ 十三五” 规划»ꎬ正在逐渐加强国家海上安全体系建设ꎮ 据 国家海洋局发布的 «２０１６ 年中国海洋灾害公报» ꎬ ２０１６ 年我国发生的各类海洋灾害共造成直接经济 损失达 ５０. ００ 亿元ꎬ死亡 / 失踪 ６０ 人[１] ꎬ海上突发重 大事故造成的财产损失和人员伤亡十分严重ꎮ 因 此ꎬ从优化应急资源调度计划、综合考虑救援目标并 提出合理的应急调度决策方面提高我国的海上搜救 能力ꎬ对于降低海上灾害损失、促进海洋经济发展而 言具有重要意义ꎮ
摘 要: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ꎬ建立基于事件类型的应急物资与船舶分配多 目标模型ꎮ 该模型在综合各项因素的基础上ꎬ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ꎬ确定不同目标分量权重下合理的船舶、物资分配计划ꎮ 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ꎮ 研究结果表明:该模型能有效满足实际配置需求ꎬ可优化海 上应急资源调度计划ꎮ 关键词:海上应急物流ꎻ应急资源调度ꎻ层次分析法ꎻ加权 ｋ￣ｍｅａｎｓ 聚类算法 中图分类号:Ｕ６９２. ４ 文献标志码:Ａ
Ｍｕｌｔｉ￣Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍａｒｉｎｅ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ
ＺＨＵ Ｘｉａｏｌｉｎꎬ ＣＨＥＮ Ｃｈａｎｇｄｉｎｇ ( Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＣｅｎｔｅｒꎬＳｈａｎｇｈａｉ Ｍａｒｉｔｉｍｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１３０６ꎬＣｈｉｎａ)
近年来ꎬ国内外相关 学 者[２￣４] 对 应 急 突 发 事 件 的研究主要集中在应急物资分配、车辆路径优化和 人员疏散等方面ꎬ广泛应用于地震、火灾和矿井塌陷 等事故的应急处理中ꎮ 已有的对海上突发事故的应 急资源调度和优化问题的研究多集中在救助资源配 备标 准 和 应 急 船 舶 调 度 路 径 选 择 等 方 面ꎮ 王 军 等[５] 考虑水上事故救援的特殊性ꎬ对水上遇险目标 漂移路径进行预测ꎬ求解满足运力、时间限制的应急 物资需求模型ꎮ 刘保占等[６] 将海上应急救助分为 ２ 个阶段并引入救助资源包ꎬ针对救助点变化分布规 律建立科学合理的资源调度方案ꎮ ＣＡＵＮＨＹＥ 等[７]