区域性应急物资储备库选址-配给模型与算法
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型随着经济的不断发展和社会的不断进步，基层应急物资储备点的建设和管理越来越受到政府和企业的重视。
在应对突发事件和自然灾害时，基层应急物资储备点的选址和库存决策具有至关重要的作用。
政企合作模式下，如何建立合理的基层应急物资储备点选址与库存决策模型，成为当前急需解决的问题。
一、基层应急物资储备点的选址1. 地理位置因素：基层应急物资储备点的选址应当考虑到地理位置因素。
首先要确保储备点距离重要道路、交通枢纽和城市中心较近，以便在发生紧急事件时能够迅速调度物资。
要考虑到地质和气候条件，避免选择地震、洪水等高风险地区。
选址时还需考虑到周边人口密度和交通情况，以便更好地服务当地居民和灾害发生时的紧急救援。
2. 社会环境因素：基层应急物资储备点的选址还需考虑到社会环境因素。
首先要考虑到当地政府和社区的支持度，以便在设立储备点后能够获得必要的政策支持和资源配备。
要考虑到当地居民的文化习俗和心理需求，以便更好地满足其在紧急事件中的物资需求。
还要考虑到当地的经济状况和产业结构，以便更好地整合社会资源，共同应对突发事件和自然灾害。
3. 设施条件因素：基层应急物资储备点的选址还需考虑到设施条件因素。
首先要选址在设施完善、通风良好、无水淹风险的地段，以确保储备物资的质量和安全。
要考虑到基础设施如水电气网络等的便利度，以便储备点的运营和管理更加顺畅。
选址时还需考虑到市政规划和土地利用政策，以确保储备点的合法性和稳定性。
1. 库存量计算：政企合作模式下基层应急物资储备点的库存决策首先要建立合理的库存量计算模型。
要根据当地的人口规模、灾害类型、物资需求和供应能力等因素，合理地确定应急物资的种类和数量。
2. 供应链协同：政企合作模式下基层应急物资储备点的库存决策还需重视供应链的协同。
要建立基于物资储备点的供应链管理系统，加强政府、企业、社区等各方的合作与协调，确保物资储备点的库存能够及时满足灾害事件的需求。
应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究
应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究冯舰锐;盖文妹【摘要】为应急物资储备点的选址问题提供一个合理的解决方法,提高应急救援工作的响应能力,基于运筹学中求解多目标优化问题的理论和方法,根据紧急情况下物资运输调度的时效性与经济性特征,构造相应目标函数,引入权重综合考虑时效性和经济性,并利用可变权重因子构造辅助函数,进而建立应急选址问题的优化模型;在此基础上,借用智能算法中系统动态演化方法,提出求解权重的算法,并拓展到多目标决策,将多目标问题逐步转化为单目标问题进而解决;实例计算结果验证了所提算法的正确性及优势,以及求解效率、辅助函数性质的正确性,可以为决策者提供多种在灾变条件下的选择方案;此外,提出的算法也可用于应急管理领域中其他相关优化与选址问题.%To provide a reasonable solution for the problem of site selection for the reserve sites of emergency materials,and improve the response ability of emergency rescue work,based on the threory and method to solve the multi-objective optimiza-tion problem in the operational research,the corresponding objective functions were constructed accoring to the characteristics of timeliness and economy in the transportation and scheduling of emergency materials under the emergency situation.The timeliness and economy were comprehensively considered by introducing into the weights,and the auxiliary functions were constructed by using the variable weight factor,thus the optimization model of emergency site selection was established.On this basis,the algorithm for solving the weights was put forward by using the system dynamic evolution method of the intelli-gent algorithm,and it was extended to the multi-objectivedecision-making to convert the multi-objective problem into the sin-gle objective problem step by step for solving.The correctness and advantages of the proposed new algorithm were verified by the calculation results of case,as well as the solving efficiency and the correctness of the properties of auxiliary functions.It can provide various selection schemes under the catastrophic conditions to the decision makers,and can also be applied in other relevant optimization and site selection problems in the field of emergency management.【期刊名称】《中国安全生产科学技术》【年(卷),期】2018(014)006【总页数】6页(P64-69)【关键词】应急管理;多目标优化;应急物资;选址【作者】冯舰锐;盖文妹【作者单位】中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083;中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】X913.40 引言随着城市的不断发展，建筑物、各类网络系统工程密集程度增加。
应急中心选址问题数学建模
给定点 W 出发，行遍所有顶点至少一次，使得总权（路程）最小.解决此类问题
的一般方法是不现实的，本题可使用近似算法来求得近似最优解.
再确定总路程最短且满足各组尽可能均衡的路线的目标函数，最后对目标函
数适当改进，得到最终的双目标最优化模型。
5 数据的分析
根据图 1.1 和表 1-1 可以看出 24 个社区人口密度不同，各社区之间的距离也
选址问题数学模型
摘要
本题是用图论与算法结合的数学模型，来解决居民各社区生活中存在三个的 问题：合理的建立3个煤气缴费站的问题；如何建立合理的派出所；市领导人巡 视路线最佳安排方案的问题。通过对原型进行初步分析，分清各个要素及求解目 标，理出它们之间的联系.在用图论模型描述研究对象时，为了突出与求解目标 息息相关的要素，降低思考的复杂度。对客观事物进行抽象、化简，并用图来描 述事物特征及内在联系的过程.建立图论模型是为了简化问题，突出要点，以便 更深入地研究问题
4 问题分析
4.1 问题 1 的分析
此题主要考虑居民平均最短距离，解决的是多源选址问题，找到三个煤气缴 费站最佳选址。当考虑到社区人口数量和和各社区之间的距离时，人口量是影响 平均最短距离的首要因素，尽可能把煤气缴费站建在人口密集的区域。
本问题的目标是从 24 个社区组成区域内中，选出一定 3 个社区设置煤气缴 费站, 建立缴费点网络，实现居民与最近的缴费点之间平均距离最小。
对于每个社区缴费点的建立与否只有两种可能，所以可以通过计算社区间的 最短路径，然后充分利用社区的居民以及道路信息，采用合适的方法搜索缴费点； 再确定各缴费点管辖缴费区域，即建立合理的最优缴费点搜索和区域划分模型。
4.2 问题 2 的分析
同时根据个社区人口居住情况可以得出如下人口统计图：
基于区间数信息的区域应急物资储备库选址多目标决策模型
基于区间数信息的区域应急物资储备库选址多目标决策模型郭子雪;王兰英;齐美然;张露【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】应急物资储备库选址决策是区域应急物资储备体系建设中的重要问题之一。
该文研究了基于区间数的区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法，给出了区间数的概念和排序规则，构建了约束条件中含有区间数的区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标规划模型，提出了求模型满意解的算法，最后通过算例分析说明该方法的有效性。
%Emergency material storage location is one of the important problems for constructing regional emer-gency resources reserve system.A fuzzy multi-objective decision making approach of emergency material storage lo-cation based on interval number is studied.Concept and ordering rule of interval number are given.The fuzzy multi-objective decision making model of emergency material storage location based on interval number is set up, and the solution algorithm for this model is presented.Finally, a numerical example shows that the method is valid.【总页数】4页(P148-151)【作者】郭子雪;王兰英;齐美然;张露【作者单位】河北大学管理学院，河北保定071002;河北大学期刊社，河北保定071002;河北大学管理学院，河北保定071002;河北大学管理学院，河北保定071002【正文语种】中文【中图分类】X43【相关文献】1.区域性应急物资储备库选址-配给模型与算法 [J], 李周清;王绍仁;王峰2.基于区间数的应急物资储备库最小费用选址模型 [J], 郭子雪;齐美然;张强3.区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法 [J], 郭子雪;郭亮;曾雪梅;齐美然4.应急物资储备中片区储备库协同选址研究 [J], 李超萍5.典型化工聚集区应急物资储备库选址研究 [J], 门金龙;林江锋;张康霖;陈景培因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
解决应急场所选址问题的算法
解决应急场所选址问题的算法
解决应急场所选址问题的算法是一种专门设计用于确定在紧急情况下，如何选择合适的地点来部署资源、设备和人员，以最大限度地减少损失并提高救援效率的方法。
这种算法通常需要考虑多种因素，如地理位置、交通状况、可用资源、人口密度等，并利用这些信息来评估不同选址方案的优劣。
该算法通常采用数学模型或计算机模拟方法，通过优化算法来寻找最优解。
它可能包括一些关键步骤，如定义问题、收集数据、建立模型、评估解的质量、选择最优解等。
解决应急场所选址问题的算法在紧急救援领域具有重要意义。
在自然灾害、事故灾难等紧急情况下，快速、准确地确定应急场所的选址，可以大大提高救援效率，减少人员伤亡和财产损失。
因此，这种算法是紧急救援领域中不可或缺的一部分。
应急物资供应区域的物资调度模型与算法研究
应急物资供应区域的物资调度模型与算法研究季开青，李大卫(辽宁科技大学理学院，辽宁 鞍山1140511)摘 要: 对跨区域的大规模应急物资调度来说，应急物资供应区域的物资调度是保障应急后续物资的关键。
本文将轴辐式网络应用在应急物资供应区域的物资调度中，建立以外运开始时间最早、成本最少为目标的连续消耗型物资调度的双层优化数学模型，基于该问题的特点，给出了相应的求解算法，并对具体算例进行了求解。
关键词: 轴辐式网络；应急物资调度；区域系统；模型；算法 中图法分类号: C935；TP391.9 文献标识码: AOn material dispatch model and algorithm in the emergency suppliesregionJI Kai-qing, LI Da-wei(School of Science, University of Science and Technology Liaoning, Anshan Liaoning 114051, China )Abstract: To large-scale emergency distribution of materials across regions, the material dispatches in emergency supplies regions is the key ensuring follow-up materials of emergency. In this paper, hub-and-spoke network is applied to the dispatch of emergency supplies in the region, and, for continuous consumption problem, a bi-level optimization mathematical model based on both the earliest start time for materials outside-transports and the lowest cost is established. Finally, we give the algorithm and an example for this model.Key words: hub-and-spoke network; emergency materials dispatch; region system; mathematical model; algorithm发生大规模自然灾害和突发性公共事件后，对应急物资的需求量一般很大，对应急时间具有强烈要求，有时这样的要求还具有刚性特征，因此对应急物资的调度往往会跨地区进行。
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型在现代社会中，政府和企业在应急物资储备方面的合作日益紧密。
政府通过制定应急预案和政策法规的方式，对于基层应急物资储备点的选址和库存决策进行规范和引导；而企业则通过自身资源和技术优势，为基层应急物资储备点提供支持和保障。
这种政企合作模式，在应急管理和物资储备方面发挥了重要的作用。
本文将围绕政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策展开讨论，探讨相关模型和方法，并为实际应用提供参考。
基层应急物资储备点是指在地方政府的指导和组织下，由企业或者社会组织提供场地、设施、人员和物资，用于存放和分发紧急物资的地点。
对于基层应急物资储备点的合理选址和有效库存管理，直接关系到应急救援和灾害管理的工作效能和社会稳定。
政府和企业在这一领域的合作，具有以下几点重要意义：1. 提高应急响应速度。
通过政企合作，政府可以依托企业的广泛资源和技术支持，更快地建立基层应急物资储备点，缩短应急物资的调配时间，提高灾害应对的效率。
2. 提升物资储备能力。
企业在物资采购、储备和管理方面具有一定的经验和技术优势，可以帮助政府提升基层应急物资储备点的保障能力和水平，增强救援和应对突发事件的能力。
3. 促进资源共享。
政府和企业的合作，有利于推动资源共享和互补，提高基层应急物资储备点的整体效益和社会效果，实现资源优化配置和互利共赢。
二、基层应急物资储备点选址与库存决策的挑战及现状在基层应急物资储备点的选址和库存决策方面，存在着一些挑战和问题。
一方面，受限于地理环境、社会发展和政策法规等因素，选址和库存决策的准确性和科学性不足；受限于应急物资的种类和数量、储备点的规模和功能定位等因素，库存管理存在着一定的复杂性和难度。
目前，基层应急物资储备点的选址与库存决策主要存在以下几个方面的问题：1. 选址依据不够科学。
目前，基层应急物资储备点的选址主要依靠政府的规划和企业的自愿性质，缺乏科学的综合评估和分析，选址依据不够严谨和精准。
应急物资的最优存储和运送数学模型
应急物资的最优存储和运送数学模型随着各种自然灾害和突发事件的频繁出现，应急救援工作变得越来越重要。
而在应急救援中，应急物资的存储和运送是一个关键环节。
为了确保应急物资的最优储存和运送，我们可以使用数学模型来进行计算和优化。
首先是应急物资的最优存储问题。
在应急储备物资的存储中，需要考虑以下因素：1. 存储地点：根据灾害的类型和发生地点，选择最优的存储地点，以便在第一时间到达灾区。
2. 存储容量：确定物资的储存容量和储存方式，以确保能够应对灾害发生后的需求。
3. 储备种类和数量：必须根据不同类型的灾难和应急需求，储备不同种类的物资，例如水、食品、医疗器械等，并根据历史数据和统计分析数据，确定在不同灾难发生时的物资需求量。
4. 物资更新和管理：储备物资需要定期更新，对存货的质量进行检查和管理。
以上因素需要量化转化为数学模型，以保证应急物资的最优储存。
例如，可以通过优化算法来确定最优的存储地点，采用 0-1 背包算法等来确定储备种类和数量等。
其次是应急物资的最优运送问题。
在应急救援时，物资的及时运送对救援工作至关重要。
因此，需要考虑以下因素：1. 运送路线：确定最短及最安全的路线，以确保物资能够尽快地到达灾区。
2. 运输方式：根据物资种类和数量，选择最优的运输方式，例如海运和航空运输等，以确保安全、高效地运送。
3. 运输周期：根据路线和运输方式确定最短的运输周期，以确保及时运送。
以上因素需要通过数学模型来转化。
可以通过最短路径算法和网络流等优化算法，确定物资的最短运输路线和运输方式，有效地提高物资的及时运送效率。
总之，应急物资的最优存储和运送数学模型十分重要，可以优化应急救援工作的效率。
在实践中，应考虑以上因素，量化为数学模型，以确保能够在最短时间内，提供最充足的应急救援物资。
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型随着社会经济的飞速发展，政企合作已成为推动经济发展的重要模式之一。
在面临突发事件和灾害时，基层应急物资的储备和管理显得尤为重要。
政企合作模式下基层应急物资储备点的选址与库存决策模型成为一项紧迫需解决的问题。
1.1 基层应急物资储备点的类型基层应急物资储备点主要包括政府储备点和企业储备点。
政府储备点主要由政府主导建设并管理，用于应对突发事件和灾害；企业储备点则是由企业按照政府相关规定建设并管理，用于保障企业及员工的安全。
1.2 储备点选址因素基层应急物资储备点的选址需要考虑多方面因素，包括地理位置、应急物资需求量、社会经济情况、人口密度、交通便利程度等。
选址的合理性对于应急物资的快速调配和提供至关重要。
1.3 政企合作模式政企合作模式是指政府与企业在应对突发事件和灾害时进行合作，共同承担储备和管理应急物资的责任。
政府和企业可以共同投资建设储备点，并确定储备物资的种类和数量，以确保基层应急物资的充足和高效利用。
2.1 库存决策模型的构建基层应急物资储备点的库存决策模型需要考虑多个关键因素，包括需求量的波动、库存成本、调配时间、储备物资的有效期等。
通过合理的模型构建，可以有效地实现储备物资的合理分配和准确储备。
库存决策的方法包括定量模型和定性模型。
定量模型主要通过历史数据和需求预测来进行库存决策，可以采用经济订货量模型、动态规划模型等；定性模型则主要通过专家经验和市场调研来进行库存决策，以确保库存物资的合理利用。
在政企合作模式下，基层应急物资储备点的库存决策需要不断优化。
政府和企业可以通过合作共享信息和资源，采取先进的技术手段和管理方法，以降低库存成本、提高供应链效率，从而实现基层应急物资储备的高效管理。
三、政企合作模式下基层应急物资储备点的发展趋势3.1 技术手段的应用在政企合作模式下，基层应急物资储备点的发展趋势之一是技术手段的应用。
政府和企业可以通过物联网、大数据分析、人工智能等技术手段，实现应急物资的精细管理和实时监控，从而提高应急物资的利用率和保障效果。
应急设施鲁棒优化选址模型及算法
由陈伯成的理论 [ 14 ] , 距离矩阵 D 的每一行可以
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第 5 期 姜 涛 ,等 : 应急设施鲁棒优化选址模型及算法
[ 7212 ]
w ∑
s vi
d ( vi , x)
( 2)
定义 3 对 x、 y ∈G, 定义用 x 替换 y 的最大后 悔值函数为
R ( x , y) = max F ( s , x ) - F ( s , y )
s ∈S
( 3)
问题 1 对给定的 s ∈S , 有限期要求的应急设施选 址问题为
+
86225284895388 , zhujf @
0 引 言
决策者在进行应急设施优化选址时 , 往往要求 服务人员在规定的时间内到达需要服务的地点 。赋
权应急设施选址问题的目标是把需要服务的地点作 为节点 ,连接各地点的道路作为弧所构成的网络中 设置一个位置 ,在满足时间要求的条件下 ,使其到网 络中各个节点的赋权距离之和达到最小 。节点的权
姜 涛 ,朱金福
( 南京航空航天大学 民航软科学研究所 ,江苏 南京 210016)
摘 要 : 为解决不确定情况下应急设施选址问题 , 采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估 计 ,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小 ,建立有限期要求的不确定性应急设 施选址模型 ,并给出了模型的求解算法 , 比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解 。分析结果表 明 : 当情况发生变化后 ,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差 ,而在所有可能发生的情况 下 ,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小 ,因此 ,不确定性应急设施选址模型的解可以有效 规避风险 。 关键词 : 交通规划 ; 应急设施 ; 选址问题 ; 鲁棒优化 中图分类号 : U491 文献标识码 :A
应急物资储备库选址优化模型
应急物资储备库选址优化模型汇报人：日期:•引言•应急物资储备库选址问题概述•建立优化模型•模型应用与案例分析•模型优化与改进建议目•结论与展望录引言01 CATALOGUE随着全球自然灾害和突发事件的频繁发生，应急物资储备库的选址问题越来越受到关注。
优化选址能够提高应急物资的供应效率和响应速度，对于减轻灾害损失和保障社会稳定具有重要意义。
研究背景与意义建立一个应急物资储备库选址优化模型，以实现选址问题的科学决策。
研究目的综合运用数学建模、GIS分析和优化算法等方法，构建一个适用于实际情况的选址优化模型。
研究方法研究目的和方法应急物资储备库选址问题概述02CATALOGUE定义应急物资储备库选址问题是指在应对突发事件时，对应急物资储备库的选址和布局进行优化，以最大限度地满足救援需求，提高救援效率，并降低成本。
特点应急物资储备库选址问题具有紧迫性、不确定性、复杂性、多目标性等特点。
在选址过程中需要充分考虑各种因素，如地理位置、交通状况、资源供应、气候条件等。
选址问题的定义和特点选址问题的重要性和现实意义重要性应急物资储备库的选址问题直接关系到应急救援的效率和效果，对于保障人民生命财产安全具有重要意义。
一个合理的选址方案可以提高救援速度，减少灾害损失，并为灾后重建提供有力支持。
现实意义在现实生活中，突发事件具有不可预测性和随机性，但通过建立科学合理的选址模型，可以对应急物资储备库的选址问题进行优化，从而在应对突发事件时能够更好地保障人民生命财产安全。
选址问题的研究现状和发展趋势研究现状目前，国内外学者对应急物资储备库选址问题的研究主要集中在建立数学模型、应用优化算法、引入GIS技术等方面。
这些研究为解决实际问题提供了有力的理论支持和实践指导。
发展趋势未来，应急物资储备库选址问题的研究将更加注重多学科交叉、智能化、精细化等方面的发展。
随着大数据、人工智能等技术的不断应用，对应急物资储备库选址问题的研究将更加深入，从而为提高应急救援效率和效果提供更加科学和有效的支持。
基于区间数的应急物资储备库最小费用选址模型
-
+
E
j= 1
[f j , fj ] yj
-
+
E
x ij = 1
( i= 1 , 2, , , m ) ( i= 1 , 2 , , , m; j = 1, 2 , , , n) ( i= 1 , 2, , , m; j= 1 , 2 , , , n)
j= 1
xij - yj [ 0
xij, yj I { 0 , 1}
+ + -
2 问题描述及模型的建立
2 . 1 问题的描述 设 S1, S2, , , Sn 为应急物流系统的 n 个可供选择的储备库选择点 , D 1, D 2, , , D m 为应急系统的 m 个 应急物资需求点。 cij = [ cij , cij ] 表示由储备库 Sj 运输物资到需求点 D i 所需的单位变动费用 ( i = 1 , 2 , , ,
( i= 1 , 2 , , , m; j= 1 , 2 , , , n) cj xij +
+
E E
i= 1 j= 1
E
j= 1
f j yj
+
18
E E
n
[ c , c ] xij +
j
+ j
i= 1 j= 1
E
[f j , fj ] yj
-
+
( 1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5)
j= 1
E
m
x ij = 1
( i= 1 , 2, , , m ) ( i= 1 , 2 , , , m; j = 1, 2 , , , n)
+
j= 1
xij - yj [ 0
应急物资配送中心选址-路径优化研究
公式中：s为作业成本的分摊结果；E为作业价值；R为作业
动因量。将偏差值进行整合后，形成了相关成本管控状况的数据
根据专家打分构建出物流企业绩效评价模糊层次矩阵，得到
n
其矩阵的互补矩阵结果，对矩阵进行求和的公式为：a=a （2） ik k=1
公式中：a为互补矩阵结果。对不同指标层的权重进行计算，
11a 并获得不同因素中的权重行列式表示为：w= - + （3）
段，以基于目标成本管理的物流企业绩效评价方法为研究目标，
1.2模糊层次法建立企业绩效指标
结合实际情况进行实验与分析。
设定模糊矩阵为 R，如果矩阵 R满足 0≤r≤1，则 R表示为
1.物流企业绩效评价方法
模糊矩阵。当矩阵满足上述条件，且 rij+rij=1时，矩阵表示为模糊
1.1目标成本管理作业流程划分
n∈ N
n∈ N
X X ，i∈J，o∈O （9）
mio
iom
i∈ J i∈ J
3.算例分析 本 文 运 用 NSGA-Ⅱ 算 法 对 LRP问 题 标 准 数 据 集 中 的 Ch69中的数据，对模型进行求解此数据集中共包含 75组需求 点数据和 10组备选配送中心数据，包括需求点和备选配送中心 X、Y坐标、需求量、配送中心容量，每个配送中心均有 7辆车。 3.1参数设置 本文设置种群 200，迭代次数 300，该算法采用 MAT-
T=Q -dX ，m∈M
mm
n mno
点集合，J=M∪N；O：表示运输车辆集合，O= {1，2，3，…，o}；
o∈ On∈ N
（18）
AC：表示配送中心 m 的运营成本；V：表示车辆 o的行驶速度；
m
0
X ，U ，M ={0，1}
基于启发式算法的应急物资储备点选址模型研究
基于启发式算法的应急物资储备点选址模型研究作者：裴姝艺叶晓飞洪钢周义雄郑彭军来源：《物流科技》2023年第22期文章編号：1002-3100（2023）22-0001-07Study on the Location Model of Emergency Material Reserve Point Based on Heuristic Algorithm摘要：应急物资储备点选址是应急物资配送网络优化中的一项重要任务，能够有效提高救援物资配送的效率。
由于精确技术有限，无法解决规模较大和NP难（多项式复杂程度的非确定性问题）的问题，为了尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，因此需要使用启发式算法进行计算。
为寻找合适算法以更好地进行应急物资储备点选址，文章首先构建了考虑储备点最大容量限制的成本最小化模型，然后使用启发式模拟退火算法和启发式遗传算法求解，对四川省进行算例分析，比较两个启发式算法所得解的精确程度和收敛情况。
结果表明，模型最优解为2 849.237 5万元，并且模拟退火算法比遗传算法的所得解可靠性更强、运算速度更快、收敛情况更稳定。
关键词：选址；数学模型；模拟退火算法；遗传算法中图分类号：F259.27 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2023.22.001Abstract： The location selection of emergency material reserve points is an important task in the optimization of emergency material distribution network， which can effectively improve the efficiency of rescue material distribution. Due to limited precision technology， it is impossible to solve large-scale and NP difficult （non deterministic problems with polynomial complexity）problems. In order to approach the optimal solution as much as possible and obtain a relatively optimal solution， heuristic algorithms need to be used for calculation. And in order to find suitable algorithms for better selecting emergency material reserve points， a cost minimization model considering the maximum capacity limit of the reserve points is first constructed. Then， a heuristic simulated annealing algorithm and a heuristic genetic algorithm are used to solve the problem. A case study is conducted in Sichuan Province to compare the accuracy and convergence of the solutions obtained by the two heuristic algorithms. The results show that the optimal solution of the model is 28.492 375 million yuan， and the simulated annealing algorithm has stronger reliability， faster operation speed， and more stable convergence than the genetic algorithm.Key words： site selection; mathematical model; simulated annealing algorithm; genetic algorithm0 引言随着世界经济的快速发展和科学技术的进步，重大突发事件的数量、经济损失的数量和受灾人口的百分比显著增加。
应急储备库选址与资源配置随机规划模型研究
ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｏ ｂ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ．Ｍｏ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ，ｄ ｅ ｃ ｉ —
Ｓ ｔ ｏ ｃ ｈ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｏ ｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｅｍ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｓ ｕ ｐｐｌ ｉ ｅ ｓ Ｌｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ａｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｗ ＡＮＧ Ｈａ ｉ ｊ ｕ ｎ ＬＩ Ｕ Ｃｈ ａ ｎ ｇ Ｗ ＡＮＧ Ｊ ｉ ｎ ｇ
一
定 应急 限制期 条件 下的 两阶段 随机 规 划模 型 ， 并设 计 了混合 遗 传 算 法对 模 型进 行 求解 。研
究结果 不仅 找到 了最优 的选 址 与资 源配置 方 案 ， 而且发 现 牺 牲 需求 满足 率 与应 急 限 制期 带来
的 成本 降低 是不 经济 的 。
关键 词 ： 应 急储 备库 ； 选 址 与资 源配 置 ； 物 资调 配 ；情景 分析 ；随机规 划 中 图法分 类号 ： Ｃ ９ ３ 文 献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ：１ ６ ７ ２ — ８ ８ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — １ ５ ０ ７ — ０ ５
第 １ Ｏ卷 第 １ Ｏ期
２ ０ １ ３年 １ ０月
管
理
学
报
Ｖｏ１ ．１ ０ Ｎｏ．１ ０ ０ｃ ｔ ．２ ０１ ３
Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
应急救援物资配送模型及算法研究
应急救援物资配送模型及算法研究
随着自然灾害和突发事件的频繁发生，应急救援工作变得越来越重要。
在应急救援过程中，物资配送是至关重要的一环。
如何高效地配送物资，是应急救援工作中需要解决的重要问题之一。
为了解决这个问题，研究人员提出了应急救援物资配送模型及算法。
该模型主要包括三个部分：需求预测、路径规划和资源调配。
需求预测是指根据历史数据和当前情况，预测灾区的物资需求量。
这个过程需要考虑多种因素，如灾区人口、灾害类型、灾区面积等。
通过对这些因素的分析，可以得出一个比较准确的需求预测结果。
路径规划是指根据需求预测结果，规划出最优的物资配送路径。
这个过程需要考虑多种因素，如道路状况、交通拥堵情况、物资储备点位置等。
通过对这些因素的分析，可以得出一个最优的物资配送路径。
资源调配是指根据路径规划结果，调配合适的资源进行物资配送。
这个过程需要考虑多种因素，如物资种类、物资数量、运输工具等。
通过对这些因素的分析，可以得出一个最优的资源调配方案。
在应急救援物资配送模型中，算法也是非常重要的一部分。
常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法可以帮助研究人员在复杂的应急救援场景中，快速找到最优的物资配送方
案。
应急救援物资配送模型及算法的研究，可以帮助应急救援工作更加高效地进行。
未来，我们还需要不断地完善和优化这个模型，以适应不同的应急救援场景。
应急物资储备库选址及调运模型研究综述
应急物资储备库选址及调运模型研究综述引言：随着自然灾害和突发事故的频发，应急物资储备成为保障人民生命安全和财产安全的重要措施。
而应急物资储备库的选址和调运对于提高应急响应能力和效率至关重要。
本文将就应急物资储备库选址及调运模型的研究进行综述，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、应急物资储备库选址的重要性应急物资储备库选址的合理性直接影响着应急物资的储备和调运效果。
合理选址可缩短物资调运距离，提高应急响应速度；同时，选址还需要综合考虑地理环境、交通条件、人口分布等多个因素，以确保物资储备库具备足够的容量和便捷的交通条件。
二、应急物资储备库选址的影响因素1.地理环境因素：包括地质、气候、水文等因素，如地震多发地区选址时需考虑地质稳定性。
2.交通条件：包括交通网络的密度和交通工具的可用性，优先选择交通便捷、能够快速到达灾区的地点。
3.人口分布：根据人口密度和灾害频发情况，选择离人口密集区较近且易受灾的地区进行选址。
4.设施条件：主要包括供水、供电、通信等基础设施的可用性和可靠性，以及周边环境的适宜性。
三、应急物资储备库选址模型1.层次分析法：该方法将选址问题分解为多个层次，通过对各层次因素的权重赋值，综合计算得出最优选址结果。
2.熵权法：该方法通过计算各因素的熵值来确定权重，从而实现选址的定量分析。
3.模糊综合评价法：该方法通过建立模糊评价矩阵，将模糊数学方法引入选址决策过程中，综合考虑各因素的模糊信息，得出最优选址结果。
4.灰色关联分析法：该方法通过计算各因素之间的关联度，确定各因素对选址的重要程度，从而实现选址的综合分析。
四、应急物资调运模型研究应急物资调运模型是指通过数学模型和算法来优化物资的调运路径和调运量，以提高应急响应效率。
常用的调运模型有最短路径模型、网络流模型和整数规划模型等。
五、应急物资储备库选址和调运模型研究的应用案例1.某地区选址案例：通过层次分析法，综合考虑了地理环境、交通条件、人口分布和设施条件等因素，选址结果为山区的某个地点，具备较好的交通条件和供水、供电设施。
应急物资储备点选址问题及模型研究
上述 的模型从不 同的角度来提炼应 急物资储备点选址 的特殊约束 条件 ，通过 不 同的标准 ， 对 处理结 果进行 迭代分 析来对覆 盖结合 问 题 进行 特 定 的计 算求 解 。
三 、 模 型 建 立 与 算 法 设 计
（ 一 ）模型分 析 。对 于应 急 物资储 备点 选址 模型 的构建 ，我 们 首先需要确定各个需求点与应急物资储备点之间的需求关系，然后我们 面临的一个问题是关 于运输时间的限制 ， 这也可以转化为关于应急物资 储备点对于服务范围的限制 ，即在确保需求点全部在应急物资储备点 的 覆盖范 围之内 ， 建设最少的应急物资储备点 ，已达到最佳 的使用效果 。 以及需求 点是 否在应 急物资储备 点的覆盖范围之内 ，这也使得 我 们需要 求出各个城市之间 的距离 ，并确定相应 的距离约束条件 。距离 我们需 要从 两方面进行考虑 ，一方面是以两点之间 的坐标为基准 ， 从 而得 出相应 的直线距离 ，但他有一定的局限性 ，即该应急物资的输送 方式默认为空运， 另一方面是统计出两点之 间的实际使用道路长度 ， 同 时也存 在一 定局限性 ，就是在关于道路 的破坏而使得配送活动不 能按 正常 的计 划 进行 ，从 而错 过最 佳 的救 助 时机 。 （ 二 ）选址 的流程 。对上述模 型选址 的进行 求解 ，自然灾害应 急 物资储备点 的选 址过程 主要 由以下几个 步骤构成 ： （１）划定 一 定 的范 围 区域作 为研 究 区域 ，确定 在 该 区域 内 的 需求县市 ｉ ，同时根据受灾 后对于应急 物资需求 的急迫 性来确定一个 应急物资 储备点 的 区域服 务范 围 ｄ 。（ ２） 根据 划分 的区域 收集各个 相关 县市 ｉ 的基本数 据 ，其 中包括 人 口、Ｇ Ｄ Ｐ 、医生 人 口 比以及 各 个县市之 间的距离 Ｄ，同时需要采集 与 ｉ 相 关的 自然灾 害状况 。（ ３ ） 由于 自然 灾害 状况 是一 个较 为笼 统 的概念 ，我们 需要 对 其量 化 。 但在此 步骤 中 ，由于我 国并没有 一套关 于灾 害的完整 的指标体 系 ，对于 自然灾 害的指标 统计并 不能像统 计人 口数 量 、Ｇ ＤＰ 、医生 人 口 比一 样轻 易得 到 ，正 所谓 “ 没有 规 矩不能 成方 圆 ” ，由于各个 地区的受灾指标是 由各个地 区的各个部 门通 过各 自的的标 准来进行划 分 ，而且 由于统 计方法 和统计 程序上 的差异 ，也使得 对于最 终的数 据处 理 良莠 不 齐 。 因此需 要对数 据进行做 统一 的处理 ，由于 自然 灾 害造 成的损 失 不仅 与 自然变 异 的强 度有关 ，而且 极大地 依赖与 当时社会 的经济 发 展水平 、人 口密度和 活动范 围等社会 环境 条件 。因此 根据现 有 的一 些标 准 ，如暴雨 、特 大暴雨 等 的划分 ，为其赋值 ，并同受 灾人 口、 死亡人 口等方 面数据 材料 ，进行一 定的评 级。按照 自然类别 进行一 定 的划分 。最 终 得 出＿ 二 个 自定 义的 受灾 评估 等 级 。 （ ４） 根据 区域 ｉ 的基 本指 标 以及受 灾指 标 ，得 出效 应指 数 ｃ ｉ （ ５）由于 服务覆盖 范 围 ｄ的约束 ，通过 与各个县 市之 间距离 的 比较 ，将所得数 据通 过 Ｅ Ｘ Ｃ Ｅ Ｌ 进行 Ｏ一 １ 规划 ，求得矩 阵 Ａ，并在 此基 础之 上 ，建立模 型 之冠 的数 据表格 （ ６）进 行 规 划 求 解 ，得 出方 案 关于 求解一 个集合 覆盖模 型的应 急物资储 备点 的选 址 ， 启 发式 算法 和精 确算 法是 它 的两种 重要 算法 。其 中包含 有采 用线 性规 划 、 ０ —１ 整数 规划 、动态规 划的规 划求解 ，以及采 用一类 智能算 法 ，如
应急物资储备库的选址模型
应急物资储备库的选址模型
张盈盈;黎青松;王卫友
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】随着各类灾害和突发事件的频繁发生,如何进行有效的应急处置成为目前研究的热点问题。
其中,应急物资储备库选址是应急管理中的关键一环。
通过建模解决应急物资储备库的选址的部分问题。
以便在发生严重自然灾害、突发性公共事件及军事冲突等突发性事件后,能够及时有效地进行应急救援活动,尽可能地减少事故所造成的人员伤亡和财产损失。
【总页数】3页(P76-77,126)
【作者】张盈盈;黎青松;王卫友
【作者单位】西华大学交通与汽车工程学院,四川成都610039
【正文语种】中文
【中图分类】F252
【相关文献】
1.考虑负荷等级的电力应急物资储备库选址模型 [J], 卞辰耀;房鑫炎
2.区域性应急物资储备库选址-配给模型与算法 [J], 李周清;王绍仁;王峰
3.基于多目标优化的电网应急物资储备库选址模型研究 [J], 宋吉昌;张艳馥
4.基于区间数信息的区域应急物资储备库选址多目标决策模型 [J], 郭子雪;王兰英;齐美然;张露
5.基于AHP模型的应急物资储备库选址研究
——以南京市为例 [J], 席月;魏麟苏
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区域性应急物资储备库选址-配给模型与算法李周清;王绍仁;王峰【摘要】为整合区域性应急物资储备资源，加强储备物资的协同管理，研究了区域性应急物资储备库的多点选址-配给问题。
建立了以储备库建设成本与变动成本、物资运输成本之和最小化，以及物资运输总时间最小化的区域性应急物资储备库选址-配给多目标优化模型。
鉴于多品种、多目标选址-配给问题的特点，设计了一种改进的多目标遗传算法，并用MATLAB编程实现模型的求解。
在算法流程设计中，对于高维稀疏矩阵编码且具有强约束限制的选址-配给问题，初始化过程中采取搜索空间限定法来规避违约，并设计了定位变异算子以此生成子代。
算例分析结果表明该算法性能较好，可以有效求解多点设施选址-配给问题。
%The multi-depot location-allocation problem of regional reserve depots of emergency materials for integration and collaborative management of reserve resources is studied. A multi-objective location-allocation model for regional reserve depots of emergency materials is developed to minimize the sum of fixed and variable costs of reserve depots and transportation costs, as well as the total transportation time of emergency materials. According to the characteristics of multi-commodity, multi-objective location-allocation problem, an improved genetic algorithm is proposed and pro-grammed by using MATLAB to solve the model. As for the location-allocation problem with high-dimensional sparse matrix-based encoding and strong constraints, search space constraint strategy is adopted in the initialization, and the ori-entation mutation operator is developed to generate offspring individuals. Finally, numerical results showthat the algo-rithm is effective and feasible in solving the above multi-facility location-allocation problem.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)016【总页数】6页(P226-231)【关键词】应急物资;储备库;选址-配给模型;多目标优化;遗传算法【作者】李周清;王绍仁;王峰【作者单位】中国人民解放军 92117部队;华侨大学经济与金融学院，福建泉州362021;海军装备研究院自动化所，北京 100073【正文语种】中文【中图分类】O221.4在协同应急救援运作中，布局合理的应急物资储备库能有效保障物资供应速度、降低调运成本，提高政府的应急响应能力和救灾时效性。
我国现有的救灾管理体系中，救灾物资主要来源于中央救灾物资储备库和未受灾地区的社会捐赠物资。
文献[1]中指出，救灾储备中心布局不合理将导致物资保障成本较高，容易出现救灾物资供需失衡等问题，为此设计了一个由救灾物资收集中心、物资配送中心、救助中心三级结构的救灾物流配送系统，试图从运作效率的角度解决救灾储备中心布局不合理的问题。
文献[2]根据陆地综合通行能力指数、空运通达时间和陆地交通通达时间等应急响应能力评价指标，指出我国陆地交通综合通行能力在地域上不平衡，通达时间长，降低了交通应急响应能力，并提出了国家救灾物资代储点的优化布局方案，但未提供代储点的选址模型。
有关应急物资储备库选址问题的研究，一些学者把商业领域设施选址的完全覆盖模型和最大覆盖模型进行了改进，从物资保障时间满意度方面进行选址研究，并在约束条件上加入最小容量限制和最大容量限制，建立了基于时间满意度的应急物资储备库双容量限制选址模型[3-5]。
集成化设施选址问题往往是在传统典型物流设施选址模型基础上设置不同的约束条件进一步扩展的，以至于更加符合现实设施选址的实际需要。
鉴于多品种、多点设施选址问题受诸多因素的影响，本文从加强应急物资储备的协同管理角度，构建了一个区域性应急物资储备库的多点选址—配给多目标优化模型，以期有助于逐步实现应急物资储备的集约化管理和提高协同应急响应能力。
区域性应急物资储备库的多点选址—配给问题，实则属于储备级库间的选址问题。
1 模型建立1.1 问题描述政府部门在规划区域性应急物资储备库选址布局时，按归属级别进行储备库的分类，并在区域内建设多个片区储备库，分配相应的城市接受片区储备库的物资供应服务。
本文将应急物资储备库分为三类：上级储备库、片区储备库和市级库。
设区域内有m个上级储备库和l个城市，需从n个候选地点中选取q个位置作为片区储备库的建设地点，并指派每个城市接受一个特定片区储备库的物资供应服务。
区域性应急物资储备库选址—配给模型的目标是确定规定数量的片区储备库的位置，并指派各自服务的城市，使得整个地区储备体系下，运输成本、片区储备库的变动费用和投资基建费用总和最小化以及总的运输时间最小化。
建模之前作如下假设：（1）每个片区储备库候选点的第h类物资的变动费用函数已知。
（2）上级储备库到各个片区储备库候选点运输第h类物资的单位运输成本已知。
（3）片区储备库候选点到服务城市的单位运输成本已知（平时，多种应急储备物资的采购实行政府集中采购制度，再按照调拨计划分拨给片区储备库；而应急时期，按照隶属关系，有管辖权的片区储备库最先接到救灾命令，将所需的几种物资集装运输到受灾城市）。
（4）上级储备库的第h类物资调拨量已知。
（5）片区储备库候选点的容量已知。
（6）各服务城市的第h类物资需求量已知。
（7）拟建设的片区储备库数量已知。
（8）各候选点选中后的投资基建费用已知。
（9）上级储备库到各片区储备库候选点、片区储备库候选点到各受灾城市的平均运输时间已知。
1.2 参数与变量设置Shi：上级储备库i的第h类物资调拨量，h=1，2，…，p，i=1，2，…，m 。
Uj：片区储备库候选点 j的容量限制，j=1，2，…，n。
Vj：片区储备库候选点 j选中后的基建投资费用，j=1，2，…，n。
Dhk：服务城市k的第h类物资需求量，h=1，2，…，p，k=1，2，…，l。
chij：从上级储备库i到片区储备库候选点 j运输第h类物资的单位运输费用，h=1，2，…，p，i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。
d jk：从片区储备库候选点j到服务城市k的单位运输费用（几种物资集装运输），j=1，2，…，n，k=1，2，…，l。
q：拟建设的片区储备库总数（q＜n）。
Whj(Zhj)ahj：片区储备库候选点 j的第h类物资可变费用函数，表示片区储备库候选点 j的规模越大，第h类物资单位变动费用越小，h=1，2，…，p，j=1，2，…，n。
ahj：片区储备库候选点 j的第h类物资流量指数，且 0＜ahj＜1，∀h，j:h∈p，j∈n。
Whj：片区储备库候选点 j的第h类物资可变费用系数，h=1，2，…，p，j=1，2，…，n。
Zhj：片区储备库候选点 j的第h类物资通过量，h=1，2，…，p，j=1，2，…，n。
Zj：片区储备库候选点 j的总物资通过量，j=1，2，…，n。
Xhij：从上级储备库i到片区储备库候选点 j运输第 h类物资的数量，h=1，2，…，p ，i=1，2，…，m ，j=1，2，…，n。
Pjk：从片区储备库候选点j到服务城市k运输物资的数量，j=1，2，…，n，k=1，2，…，l。
tij：从上级储备库i到片区储备库候选点 j的平均运输时间，i=1，2，…，m ，j=1，2，…，n。
tjk：从片区储备库候选点j到服务城市k的平均运输时间，j=1，2，…，n，k=1，2，…，l。
1.3 数学模型这是一个非线性混合整数规划模型，是一类关于多品种、非线性设施节点费用的选址问题。
式⑴是目标函数，表示确定规定数量的片区储备库的位置，并指派各自服务的城市，使得整个地区储备体系下，运输 p种物资的成本、片区储备库的变动费用和投资基建费用总和最小以及总的运输时间最少。
其中，目标函数z1的前两项表示两级运输总成本，第三项是设施节点总的变动费用，第四项是总投资基建费用；目标函数z2表示最小化总的运输时间。
式（2）～（5）是转运平衡约束条件；式（6）是片区储备库候选点的流量限制约束；式（7）保证每个城市只由一个片区储备库提供物资服务；式（8）表示拟建设的片区储备库总数；式（9）保证没有被选中的候选地点不会有服务城市对应；式（10）为符号函数，当候选点的物资通过量大于零时取1，其他情况取0；式（11）～（12）为0-1变量约束；式（13）为非负变量约束。
2 模型求解上述多点仓库选址—配给模型属于一类组合优化问题，而遗传算法是求解该类问题的有效工具。
将遗传算法应用于组合优化问题，关键是如何根据问题的特性构造有效的染色体编码。
由于组合优化问题中带有复杂的约束，无法运用简单的二进制，因为它会产生不可行解甚至非法解[6]。
近年来，对于固定费用运输问题，Gottlieb和Paulmann等提出了基于矩阵排列表示的遗传算法[7]。
Keerativuttitumrong等通过集成MOGA与Potter等提出的协作协同进化遗传算法，提出了多目标协作协同进化遗传算法[8-9]。
该算法根据问题的决策变量或问题包含的子问题，将问题分解，产生多个子种群，然后利用基于秩的方法、适应度共享和交配受限等策略获取问题的Pareto最优解。
本文提出一种改进的以矩阵编码的遗传算法，考虑到高维稀疏矩阵编码且具有强约束限制的选址—配给问题，如果种群中的个体都按照标准遗传算法通过基本的交叉、变异等遗传操作，必然会出现违反约束的不可行解，则遗传操作中只执行变异算子。