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）
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９
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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。
突发事件应急救援物资调度的优化研究
甘 肃 科 学 学 报
Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ ｏ ｆ Ｇａ ｎ ｓ ｕ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ
Ｖｏ １ ． ２ ６ ＮＯ ． ２ ＡＤ ｒ ． ２ ０１ ４
突发 事 件 应 急救 援 物 资调 度 的优 化 研 究
当物 资需 求 动 态 变 化 时 ， 应 急救 援 工作 在 每 一
阶段所 提 供 的物 资 量 都 将 影 响下 一 阶段 的 物 资 需 求， 从 而影 响突发 事 件 的持续 时 间． 突 发事件 的持续
时间越 长 ， 消耗 的应 急救援 物 资也 就越 多ｌ ６ ］ ．
文 献［ １ ， ２ ］ 中研究 了连 续 消耗应 急 系统 中 ， 考 虑
度 问题 ， 建 立 了以救援 结束 时间最早 和救援 相 关 费 用最 少为 目标 的 多 目标 优 化模 型 ， 采 用分 层 序 列
的 思想进 行 求解 ， 并设 计 了基 于贪婪 算 法的 求解 方 法． 通 过 算例 分 析 发 现在 突发 事 件 应 急救 援 的 最
早 结束 时 间没 有 改 变的情 况 下 ， 运 用该 优 化模 型使 得 所产 生 的相 关 费 用减 少 了 １ ． １ ７ ３ ３万元 ， 同比
每个 出救点应 急 资 源 的起 始 运 输 量 ， 以应 急 系 统 施 救 成本 和 因施救 不及 时造 成损 失 的双重 角度 构造 模
型 的多 目标 函数 ． 文献 ［ ３ ， ４ ］ 中 以每 一 阶段开 始 或上
一
同其 他 类 型 的物 资 调 度 问题 一 样 ， 突 发 事件 物
减少 １ ． Ｏ ４ ％， 验 证 了所 建 模 型 的 有 效 性 及 方 法 的 可 行 性 ．
多目标救灾应急物资调度优化问题研究
多目标救灾应急物资调度优化问题研究孙欣欣;李珊红【摘要】在应对突发性公共事件如自然灾害时,应急物资调度的高效、快速和低成本是制定和选择应急方案时需要慎重考虑的问题.针对多储备库、多受灾点、多种应急物资需求的情况,研究了应急物资调度方案的优化问题.采用理想点法将多目标问题转化为单目标问题,采用惩罚函数法对约束条件进行处理,构建了基于运输时间最短、出救物资储备库最少的多目标应急物资调度计算模型,并给出了利用遗传算法进行求解的步骤.【期刊名称】《重庆科技学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(021)003【总页数】4页(P65-68)【关键词】应急物资调度;多目标;复杂问题组合优化;遗传算法【作者】孙欣欣;李珊红【作者单位】合肥学院计算机科学与技术系,合肥 230601;合肥学院计算机科学与技术系,合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP301.6救灾应急物资调度是应急管理工作的重要环节，直接关系到救灾工作的效率。
及时而有效地将灾区急需的各种应急物资送到各个受灾点，可以减少甚至避免人员伤亡，降低灾害可能带来的损失和影响。
因此，救灾应急物资调度与普通的物资调度不同，它对物资调度方案的合理性、科学性有着更高的要求。
具体来讲，就是要使救灾物资在尽可能短的时间内运达灾区，分配的物资要能够最大程度地满足各个受灾点的需求，同时还要考虑将调度运输成本尽可能控制在合理范围内。
这是一个对多个目标进行优化的问题。
20世纪90年代以来，许多学者对此问题进行了研究。
甘勇等人以最小化运输成本和时间成本的总和为目标，建立了混合整数规模模型，并设计了一种启发式算法对模型进行求解[1]，但他们的研究只是针对单个受灾点的情况。
胡飞虎等人针对多供应点、多受灾点的应急物资调度问题建立了模型，并运用遗传算法进行求解，但他们只研究了运输时间最小化的单目标优化问题[2]。
本次研究，将探讨在一次性消耗条件下，涉及多个储备库、多个受灾点、多种应急物资的复杂问题组合优化调度方案，在应急物资需求种类及数量约束下，构建基于运输时间最短、出救储备库最少的多目标调度模型，并基于遗传算法进行问题求解。
《非常规突发事件情景下应急物资调度研究》
《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，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，这些事件的发生往往伴随着紧急物资需求的急剧增加。
因此，如何有效地进行应急物资调度，成为了一个亟待解决的重要问题。
本文将针对非常规突发事件情景下的应急物资调度进行深入研究，旨在为相关决策提供科学依据。
二、应急物资调度的现状与挑战1. 现状在非常规突发事件发生时，各级政府和相关部门通常会启动应急预案，通过调配现有资源来满足紧急物资需求。
然而，由于资源分布不均、信息传递不畅等原因，往往导致物资调度效率低下，无法满足实际需求。
2. 挑战（1）信息不对称：在应急物资调度过程中，信息传递不畅可能导致决策失误。
（2）资源分布不均：不同地区、不同部门之间的资源分布不均，使得物资调度面临较大困难。
（3）需求预测难度大：非常规突发事件的紧急物资需求具有不确定性，预测难度较大。
三、应急物资调度研究的重要性应急物资调度研究对于提高非常规突发事件应对能力具有重要意义。
首先，有效的物资调度可以确保紧急物资及时送达受灾地区和受影响人群，减轻灾害损失。
其次，科学的物资调度有助于提高政府和相关部门的工作效率，增强公众对政府的信任度。
最后，通过对应急物资调度的深入研究，可以为今后类似事件的应对提供有益借鉴。
四、应急物资调度研究的方法与内容1. 文献综述通过查阅相关文献，了解国内外应急物资调度的研究现状、发展趋势及存在的问题。
2. 模型构建（1）需求预测模型：通过分析历史数据和现实情况，建立需求预测模型，为物资调度提供依据。
（2）调度优化模型：以最小化总成本、最大化满意度等为目标，建立调度优化模型，提高物资调度效率。
3. 实证分析（1）数据收集：收集实际非常规突发事件的应急物资调度数据，包括资源分布、需求量、运输路线等。
（2）模型应用：将建立的模型应用于实际数据，分析模型的适用性和效果。
（3）结果分析：根据实证分析结果，总结出应急物资调度的关键因素和改进措施。
自然灾害物资分配的 多目标优化问题
对地震灾害多受灾点，多供应点，多救援阶段，考虑次生灾害影响的物资供应优化方案关键词：多受灾点 多供应点 多救援阶段 考虑次生灾害影响基本假设：从自然灾害发生到主要救援工作结束期间，物资分配一般分为三个阶段：1）：应急响应预案阶段（24小时内）； 2）：紧急调配阶段（24—96小时）； 3）：按需分配阶段（96小时以上）；现对各阶段具体假设如下： 一、应急响应预案阶段：1）假设通过对不同受灾地区的基本视察可以推断并计算出灾区i 的灾情系数i α，其推断依据主要为建筑物损毁程度，被困人数，死亡人数，受伤人数和当地相关部门的应急反应措施；2）假定灾区i 的面积i ∆已和原人口密度i ρ已知，估计受灾率为i r ，则此灾区的受灾人数估值为i n =i r i ρi ∆；3) 假定受灾程度越大，单位人在短期内对物资的需求及需求紧急程度也越大，j g i 已为灾区i 单位人对物品j 的需求，所以灾区i 对物品j 的需求为ij G =i r i αi ρi ∆j g i ； 4）假设单位人需求的物资总种类数为q ，灾区总数为p ，现对任意一个物资供应点我们进行如下讨论：①设第m 个供应点具有物资m f （A ，B ，C …）=αm A+βm B+γm C+…,其中A ，B ，C 为不同类型的物资，αm ，βm ，γm 为相应的物资的数量；②设第m 个供应点和所有受灾点的距离为m g （I ，J ，K …）=a m I+b m J+c m K+…，其中I ，J ，K 为不同的受灾点，a m ，b m ，c m 为此供应点到相应受灾点的距离。
以上两式中的运算符“+”只表示存在一种关系，并无实际运算；③由以上两个假设，可知对任意一个供应点m ，都可以简化为物资与距离的某种关联体，为了简化运算，将其表示为：m F = ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛...c b a ...m m m m m m γβα5）假定时间只对距离敏感，即距离越短，时间越短，救灾响应就越及时；6）在此阶段，一般情况为供不应求，因此，为了满足更多人的需求，根据灾情系数i α进行“加权平均分配”，改良后的灾区i 对物资j 的“需求”为∑∑=jiGijGijijG 'j S ，j S 为所有供应点短期内可供给物资j 的总量， 所以j S =∑mj m F 1，所以∑∑=ijGijGijijG '∑mj m F 1，其中j m F 1为矩阵m F 中第一行，第j 列元素的值。
应急物流中的物资管理
应急物流中的物资管理应急物流与常规物流有着明显的区别，如物流条件和时间限制。
国内不少学者的研究使得应急物流得到了快速发展，应急物资是保障物流环节顺利进行的物质基础，研究应急物资管理有利于应急物流效率更高。
文中分析了应急物资的特性、分类及在管理上存在的问题，也提出了相应的对策。
标签：应急物资；物流；管理现状；对策当前我国经济发展快速，综合国力不断提升。
然而，突发事件的频繁发生，给我国的经济增长带来了巨大的负面影响。
突发事件的原因可能是由于自然原因、人为原因、也可能由于政治原因。
研究应急物流，主要从以下几个角度：应急物流的保障机制、物资库的地理位置、应急物资的采购、仓储、管理、运输、分配、反馈信息的采集与入库（刘北林，马婷，2007）。
应急管理领域中应急物资管理是一个重要的研究课题，更科学地管理应急物资从而提高应急物流效率，有很重要的意义。
一、应急物资相对于突发灾害事件产生的需求物资称为应急物资。
应急物资的特点有：需求急迫、不确定、量大且种类复杂、不易集中管理、低频、保质期有限等。
其中，种类繁多，具体来讲有这么几大类，生命救助物资、工程保障物资、工程建设物资、灾后重建物资。
比如大米、食盐、水、救生衣、应急灯、帐篷、棉被等。
二、管理现状为了提出更有针对性的对策，下面我们来看看应急物资的管理现状如何。
1.应急物资库规模不大，仓储的物资数量不足种类不全。
我国中央级紧急物资库分布在：西安、郑州、合肥、哈尔滨、沈阳、天津、南宁、成都、武汉、长沙，只有天津和郑州的规模较大，面积 1 万多平米。
武汉和西安的是租的，其他库都较小。
2008年汶川地震，政府就从上述10个物资库中的4个调运了4.56万顶帐篷。
第二天又调了其他物资库的所有帐篷后，就调空了10个城市的中央级紧急物资储备库中约18万顶帐篷。
然而，绵阳当时库存棉被200多床、帐篷不到200顶，而实际至少需帐篷60万顶。
这充分暴露了物资储备的严重不足。
2.相关信息系统发展落后。
8理想点--应急救灾物资紧急调度问题研究--潍坊学院学报
, n 的一个排列。根据表达式 j = 1x c j < x
q- 1
x sj 得到 j = q 时 , 满足j = 1x cj = x , 各出救点所提供的物资
q- 1 q- 1
的数量依次是 x c1 , x c2 , 将数列 x 1 , x 2 , 得到 c( ) 的值。 4. 3 非劣方案的求取
, x cq- 1 , x -
x c , 此时的岀救成本最小 , 且 c( j= 1 j
)=
cc j= 1 j
x cj + ccq
(x-
j= 1
x cj ) 。
, x n 按照成本大小降序排列也可得到一全新的数列, 按照以上的方法进行求解, 便可
在本部分, 为了讨论问题的方便, 我们假设出救点 A 1 , A 2 , 降序排列的, 即 F ( t , T ) minc( ) s. t. s( , T ) F( t u , T ) , u
r- 1 r- 1 r j= 1 r
中 i1 , i2 ,
x sj 得到 j = r 时 , 满足j = 1x ij = x , 各出救
点所提供的物资的数量依次时 x i1 , x i2 , 度最大, 并且 s( 4. 2 c( ) 和 c( , T ) = F( t i r , T ) , 而 s( ) 的求取
劣方案对理想点的相对接近度为 R = r+ R, 0 1 , T ) 和 s( ) 和 c( )。 , x in , 其 ( 7)
越大方案越好, 原问题的多目标问题转化为求最大接近度的问题。 要求解( 5) 、 ( 6) , 首先要求出 s( 4. 1 , T ) , c( s( , T ) 和 s( , T ) 的求取 将数列 x 1 , x 2 , , x n 按照关于限制期的可信度的大小降序排列得到一全新的数列 x i 1 , x i 2 , , i n 为 1, 2, , n 的一个排列。根据表达式 j = 1x i j < x
《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、引言随着社会的发展和全球化进程的加快，各种非常规突发事件频频发生，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巨大的破坏力和生命财产损失。
因此，在非常规突发事件情景下，如何有效地进行应急物资调度，成为了当前研究的热点问题。
本文旨在探讨非常规突发事件情景下应急物资调度的相关问题，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
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、不确定性和破坏性等特点，对人们的生命财产安全构成严重威胁。
在非常规突发事件发生后，应急物资的调度和分配是救援工作的重要环节。
应急物资调度是指在非常规突发事件发生后，根据实际情况，合理分配和调配物资，以满足救援工作的需求。
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经取得了一定的成果，但仍存在一些问题。
首先，应急物资储备不足，难以满足救援工作的需求。
其次，应急物资调度过程中存在信息不对称、沟通不畅等问题，导致物资分配不合理。
此外，应急物资的运输和配送也存在一定的困难和挑战。
四、应急物资调度的研究方法与策略针对非常规突发事件情景下的应急物资调度问题，本文提出以下研究方法和策略：1. 建立完善的应急物资储备体系。
通过加强对应急物资的储备和管理，确保在非常规突发事件发生后，能够及时提供充足的物资支持。
2. 强化信息沟通和协调机制。
通过建立完善的信息沟通和协调机制，实现对应急物资的实时监控和调配，确保物资分配的合理性和有效性。
3. 优化运输和配送路线。
通过运用现代科技手段，如大数据、云计算等，优化运输和配送路线，提高应急物资的运输效率和配送精度。
4. 引入智能调度系统。
通过引入智能调度系统，实现对应急物资的智能调度和分配，提高救援工作的效率和效果。
5. 加强跨部门、跨地区的协同合作。
通过加强跨部门、跨地区的协同合作，实现资源共享和信息共享，提高应急物资调度的整体效率。
灾害响应中的物资快速分配策略
灾害响应中的物资快速分配策略灾害响应中的物资快速分配策略在自然灾害或其他紧急情况下，物资的快速分配对于减少损失和挽救生命至关重要。
本文将探讨灾害响应中物资快速分配的重要性、挑战以及实现途径。
一、物资快速分配的重要性物资快速分配在灾害响应中扮演着至关重要的角色，它直接关系到受灾地区的救援效率和效果。
以下是物资快速分配重要性的几个方面：1. 挽救生命：在灾害发生后，受灾地区的居民可能面临食物、水、医疗用品等基本生活物资的短缺。
快速分配物资能够及时满足这些需求，挽救生命。
2. 减少损失：及时的物资分配可以减少灾害对基础设施和财产的进一步破坏，降低经济损失。
3. 维持社会秩序：灾害发生后，物资的短缺可能导致社会秩序的混乱。
快速有效的物资分配有助于维持社会稳定，防止恐慌和混乱。
4. 提高救援效率：合理的物资分配策略可以确保救援资源得到最优化利用，提高救援工作的效率。
5. 促进恢复重建：快速分配的物资为受灾地区的恢复和重建工作提供了必要的物质基础。
二、物资快速分配的挑战在灾害响应中，物资快速分配面临着多方面的挑战，这些挑战需要通过有效的策略和机制来克服。
1. 信息不对称：灾害发生后，受灾地区的信息可能不完整或不准确，导致物资分配决策困难。
2. 物流瓶颈：灾害可能导致交通中断，物流通道受阻，影响物资的运输和分配。
3. 资源有限：在灾害发生初期，可用的物资和救援人员可能有限，需要合理分配以满足最紧迫的需求。
4. 需求多样性：不同受灾地区和受灾群体的需求可能不同，需要制定差异化的物资分配策略。
5. 时间压力：灾害发生后，救援时间紧迫，物资分配需要在短时间内完成。
6. 协调困难：多个救援组织和政府部门可能同时参与物资分配，协调工作复杂。
三、物资快速分配的实现途径为了有效应对上述挑战，以下是一些实现物资快速分配的途径：1. 建立应急响应机制：建立一个多层次、跨部门的应急响应机制，确保在灾害发生时能够迅速启动物资分配流程。
面向灾害应急响应的应急物资快速分配策略
面向灾害应急响应的应急物资快速分配策略一、应急物资快速分配策略概述在灾害应急响应中，应急物资的快速分配是确保受灾区域及时获得必要援助的关键环节。
有效的物资分配策略能够提高救援效率，减少灾害造成的损失，并加快灾后恢复进程。
本文将探讨面向灾害应急响应的应急物资快速分配策略，分析其重要性、面临的挑战以及实现的有效途径。
1.1 应急物资快速分配策略的核心目标应急物资快速分配策略的核心目标是在灾害发生后，能够迅速、准确地将救援物资分配到最需要的地方。
这包括但不限于食品、水、医疗用品、临时住所等基本生存物资，以及用于恢复基础设施和支持救援行动的专业设备。
1.2 应急物资快速分配策略的应用场景应急物资快速分配策略的应用场景广泛，涵盖了自然灾害（如地震、洪水、台风等）、事故灾难（如火灾、交通事故等）和社会安全事件（如袭击、战争等）。
在这些场景中，快速有效的物资分配对于减少人员伤亡和财产损失至关重要。
二、应急物资快速分配策略的关键要素有效的应急物资快速分配策略需要考虑多个关键要素，包括物资的储备、运输、分配机制以及信息系统的支持。
2.1 物资储备策略物资储备是快速分配策略的基础。
合理的储备策略能够确保在灾害发生时有足够的物资可供调配。
这包括确定储备物资的种类和数量、选择储备地点以及定期更新和维护储备物资。
2.2 物资运输策略物资运输是快速分配策略的核心环节。
高效的运输策略能够确保物资在最短时间内到达受灾区域。
这涉及到选择合适的运输工具、规划运输路线以及协调运输过程中的各种资源。
2.3 物资分配机制物资分配机制是确保物资能够准确送达受灾者手中的关键。
这包括制定分配标准、确定分配优先级以及建立有效的分配流程。
2.4 信息系统支持信息系统是实现快速分配策略的技术支撑。
通过信息系统，可以实现物资需求的实时监控、物资分配的动态调整以及救援行动的协调管理。
三、面向灾害应急响应的应急物资快速分配策略实施面向灾害应急响应的应急物资快速分配策略实施需要综合考虑灾害类型、受灾区域特点以及救援资源的可用性。
救灾物资调配应急预案：自然灾害救援物资及资源的紧急调配策略
救灾物资调配应急预案：自然灾害救援物资及资源的紧急调配策略救援物资调配应急预案：自然灾害救援物资及资源的紧急调配策略1. 确定编写应急预案的目的和范围救援物资调配应急预案的目的是确保在自然灾害发生时，能够迅速、高效地调配救援物资和资源，提供紧急救援和援助。
范围包括救援物资的储备、调配流程、风险评估和协调机制等方面。
2. 建立应急预案编写团队为了编写一份有效的应急预案，应组建一个专业的团队，该团队应包括相关领域的专家和从业人员，如救援人员、物资调配专家和通信协调人员等。
团队成员应具备实务经验和专业知识，以确保预案的合规性和可行性。
3. 进行风险评估和分析在编写应急预案之前，需要进行全面的风险评估和分析。
这包括对可能发生的自然灾害类型、灾害发生的可能性以及可能造成的影响进行评估。
根据评估结果，确定调配物资的种类、数量和调配策略，以应对各类自然灾害。
4. 制定应急响应流程在应急预案中，应制定一套详细的应急响应流程。
该流程应包括物资调配的目标、流程及调配的优先级。
确保该流程清晰明确，便于理解和执行。
同时，应考虑各种可能的情况和紧急事件，建立灵活应变的机制。
5. 制定资源调配计划资源调配计划是应急预案的核心内容之一。
根据风险评估的结果，明确不同类型的自然灾害可能对人员和物资的需求量进行优先级排序。
建立各类救援物资的储备量和储备位置，制定储备物资的保管、更新和补充机制。
同时，需要详细规划物资调配路径和流程，确保物资能够及时准确地送达灾区。
6. 制定沟通和协调机制在灾害发生时，有效的沟通和协调是保障救援工作成功的关键。
应预先建立沟通和协调机制，明确各个救援单位和相关部门的职责和协作方式。
同时，建立应急指挥中心，负责统一指挥、协调和监控整个救援过程。
7. 制定培训和演练计划为了确保应急预案的有效实施，应定期进行培训和演练。
培训应涵盖预案的内容、指挥流程、沟通和协调技巧等，确保相关人员具备应对灾害的应急能力。
演练应模拟真实场景，检验预案各环节的可行性和协调性。
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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 。