应急服务设施选址优化研究
城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望
城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望针对紧急突发事件下的应急救援中心选址及车辆路径优化问题研究是近年来新兴的研究热点之一，其研究成果可以有效减少区域自然灾害和城市突发性紧急事件所带来的人员伤亡和财物损失。
对国内专家学者在该领域的研究成果进行了系统的归纳整理，从传统确定性条件下到不确定情景下的应急救援中心选址及车辆路径优化研究中所涉及到的研究方法、模型、求解方法等方面进行了综合评述。
另外还讨论了应急物流研究发展历程中存在的一些问题，最后展望了我国智慧城市建设情景下应急救援问题的研究趋势。
标签：应急救援；选址；路径优化；智能算法；综述与展望近年来，我国各地发生自然灾害及人为突发性事件的频率越来越高，给人们带来的生命威胁以及财产损失也越来越大〔1-2〕。
如：2012年5月10日，甘肃岷县发生特大冰雹山洪泥石流自然灾害，导致40人死亡，直接经济损失达68亿元。
除了大规模自然灾害以外，城市内部的突发性紧急事件也层出不穷，特别是人为的公共场所危害事件。
如：2014年3月1日昆明火车站发生严重暴力恐怖事件，致使33人死亡130人受伤；2014年12月31日晚，上海外滩群众自发跨年夜活动过程中发生严重踩踏事件，造成36人死亡49人受伤等。
由于该类事件的突发性、不确定性、复杂性决定了其救援工作难度远远超过了常规物流配送，政府和救援机构只能依靠现有的应急救援系统做好突发事件发生后的紧急救援工作，从而减少人员伤亡和财物损失。
科学可行的城市应急救援中心选址和资源调度体系建设中，需要更多地结合地理空间信息以及突发事件相关信息来分析需求点的分布特征和突发事件的发生概率，运用最优化理论和启发式算法实现“智慧”应急救援。
并且近年随着我国智慧城市建设的逐步推进和完善，智能交通和高效应急救援体系也是成为智慧城市建设必不可少的重要组成部分。
基于此，为了适应我国智慧城市建设需要，确保城市发生各种突发事件时城市应急救援中心能够及时响应、智能化调度救援车辆、选择最佳救援路线、实施高效救援，面向智慧城市建设的不确定情景下城市应急救援中心的选址和车辆路径优化问题成为目前亟待解决的课题〔3-5〕。
应急设施的优化选址
1实验案例 (1)1.1 案例：应急设施的优化选址 (1)1.1.1 问题分析 (2)1.1.2 问题假设 (2)1.1.3 模型建立与求解 (3)1.1.4 更进一步结果分析 (4)1.1.5 模型求解的Matlab程序 (5)1实验案例问题侧重于线性规划和非线性规划方面的优化问题。
从这里的建模实例可以建立数学模型是最为关键和困难的一步，当看到这里建立起来的模型后，你会顿然觉得问题变得如此简单。
因此，从这些实例中希望大家能够掌握建模方法，也不妨模仿这里的方法以应用到实际建模中去。
1.1 案例：应急设施的优化选址问题（AMCM-86B）里奥兰翘镇迄今还没有自己的应急设施。
1986年该镇得到了建立两个应急设施的拨款，每个设施都把救护战、消防队和警察所合在一起。
图（1）指出了1985年每个长方形街区发生应急事件的次数。
在北边的L形状的区域是一个障碍，而在南边的长方形区域是一个右浅水池塘的公园。
应急车辆驶过一条南北方向的街道平均要花15秒，而通过一条东西向的街道平均花20秒。
你的任务是确定这两个应急设施的位置，使得总响应时间最少。
N图（1）1985年里奥兰翘镇每个长方街区应急事件的数目1.1.1问题分析应急设施的位置应急发生位置应急车运行情况总相应时间应急设施到底修在每个街区的街角处还是可以在街道的任何地方？对这个可以进行假设，适当简化处理。
先解决应急设施在街角处的情形。
对于应急设施可以在街道任何地方时，实际上可以证明：应急设施应设在街角处，才能使总响应时间最少。
先在一定的假设条件下，简化问题，先解决简单情形，再处理复杂情形。
下面主要介绍穷举法在求解这个问题的应用。
1.1.2问题假设（1）假设需求集中在每个街区的中心（2）假设应急设施位于街角处（3）图中给出的1985年应急次数有典型性，能够反映该街区应急事件出现的概率的大小；（4） 应急车辆的响应时间只考虑在街道上行驶时间，其他因素（如转弯）可以忽略不计。
突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法
突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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紧急避险场所设计与应急管理优化
紧急避险场所设计与应急管理优化紧急避险场所设计与应急管理优化随着自然灾害和突发事件的频繁发生，构建安全的紧急避险场所和优化应急管理已经变得至关重要。
本文将探讨紧急避险场所设计的关键要素和应急管理的优化方案，以提高人们在灾害事件中的生存能力和自救互救能力。
紧急避险场所设计的关键要素之一是场所位置的选择。
紧急避险场所应位于高地或远离潜在危险区域，如河流、山脉或地震带等。
此外，地形、气候和周边环境条件也应考虑在内。
风险评估和地质勘探应该在场所选择前进行，以确保选址安全可靠。
第二个关键要素是紧急避险场所的建筑设计。
紧急避险场所的建筑物应具备抗震、防水和防火能力。
建筑物的结构应使用坚固的材料，并且符合当地的建筑规范。
应特别关注防火和防烟系统的设置，以确保灾害事件发生时的避险者安全。
紧急避险场所还应提供足够的空间和基础设施来容纳避险者。
空间应宽敞，并配备必要的床铺、厕所和食品供应设施。
此外，为了保障避险者的基本生活需求，还应提供安全的饮用水和医疗设施。
所有这些设施都应根据当地政府和专业机构的要求进行配置。
除了设计合理的紧急避险场所，提高应急管理的效能也是至关重要的。
应急管理是一项系统工程，涉及预防、准备、响应和恢复等各个方面。
下面将重点探讨几个优化应急管理的方案。
首先，建立健全的预警系统是必不可少的。
预警系统应覆盖各个灾害类型，并且具备准确、及时的警报方法。
可以利用现代科技手段，如地震预警器、气象预报系统和应急广播等，来提供紧急信息和指导。
其次，加强紧急演练和培训是提高应急响应能力的有效途径。
通过定期的演练和培训，人们可以了解应急预案和安全措施，增强应对灾害的能力和意识。
这包括如何正确使用逃生设备、急救技能和灭火器等。
此外，建立完善的应急队伍也是必要的。
应急队伍应由专业人士组成，并具备灾后救援和灾前预防的能力。
政府可以制定培训计划和激励机制，以吸引和培养更多的专业人才参与应急工作，提高应急管理的水平。
最后，加强信息共享与协调也是优化应急管理的重要措施。
应急设施的优化选址问题
应急设施的优化选址问题(总14页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第17讲应急设施的优化选址问题问题（AMCM-86B题）里奥兰翘镇迄今还没有自己的应急设施。
1986年该镇得到了建立两个应急设施的拨款，每个设施都把救护站、消防队和警察所合在一起。
图17-1指出了1985年每个长方形街区发生应急事件的次数。
在北边的L形状的区域是一个障碍，而在南边的长方形区域是一个有浅水池塘的公园。
应急车辆驶过一条南北向的街道平均要花15秒，而通过一条东西向的街道平均花20秒。
你的任务是确定这两个应急设施的位置，使得总响应时间最少。
图17-1 1985年里奥兰翘每个长方街区应急事件的数目（I）假定需求集中在每个街区的中心，而应急设施位于街角处。
（II）假定需求是沿包围每个街区的街道上平均分布的，而应急设施可位于街道的任何地方。
§1 若干假设1、图17-1所标出的1985年每个长方形街区应急事件的次数具有典型代表性，能够反映该街区应急事件出现的概率的大小。
2、应急车辆的响应时间只考虑在街道上行驶时间，其他因纱（如转弯时间等）可以忽略不计。
3、两个应急设施的功能完全相同。
在应急事件出现时，只要从离事件发生地点最近的应急设施派出应急车辆即可。
4、执行任何一次应急任务的车辆都从某一个应急设施出发，完成任务后回到原设施。
不出现从一个应急事件点直接到另一事件点的情况。
（这是因为，每一个地点发生事件的概率都很小，两个地点同时发生事故的概率就更是小得可以忽略不计）。
§2 假定（I ）下的模在假定（I ）下，应急需求集中在每个街区中心。
我们可以进一步假定应急车辆只要到达该街区四个街角中最近的一个，就认为到达了该街区，可以开始工作了。
按假定（I ），每个应急设施选在街角处，可能的位置只有6×11=66个。
两个应急设施的位置的可能的组合至多只有66×65/2=2145个。
关于应急物流选址与配送优化问题的研究的开题报告
关于应急物流选址与配送优化问题的研究的开题报告题目：应急物流选址与配送优化问题的研究摘要：在面对自然灾害、突发事件、疫情等紧急情况时，应急物流的快速响应能力至关重要。
应急物流选址与配送优化问题的研究，是优化应急物流响应时间和效率的必要手段。
本文将对应急物流选址与配送优化问题进行分析和研究，探究其优化策略和实现方法。
研究内容：1. 应急物流选址问题：根据紧急情况的不同，需要选择适合的运营中心和临时储备点以保证物资及时到达目标地。
研究中将探究选址要素和方法，包括需求分析、交通网络、地理位置以及设施条件等。
2. 应急物流配送优化问题：优化应急物流配送方案是提高响应效率的重要手段。
研究中将探究配送路线规划、车辆调度、物资分配等问题，通过数学模型和最优化算法，优化配送方案。
3. 应急物流技术支持：当应急物流出现问题和突发情况时，如何通过技术手段实现快速响应和数据追踪是研究的重要内容。
本研究将探讨应急物流技术应用、数据信息管理和物流过程监控等问题。
4. 实施难点：本研究中将分析实施应急物流选址与配送优化的难点。
主要包括信息收集不全、时间紧迫、交通繁忙等问题。
通过分析难点，寻找解决方案，提高应急物流响应效率。
研究意义：本研究将对应急物流选址与配送优化问题进行探究，对提高应急物流响应效率，增强社会应急管理能力具有重要意义。
同时，本研究的成果或技术手段将可应用于天然灾害、重大疫情和社会突发事件等应急场景下，为应急物流响应提供必要支持。
预期成果：1. 对应急物流选址与配送优化问题进行深入研究，提出优化方案和实现方法。
2. 研究应急物流技术支持手段，提高应急响应能力。
3. 通过探究实施难点，提出相应解决方案。
4. 研究成果可为应急物流响应提供支持，并在该领域产生具有一定影响力的科研成果。
关键词：应急物流、选址、配送优化、技术支持、实施难点。
突发公共卫生事件下城市应急物流中心选址及路径优化研究
突发公共卫生事件下城市应急物流中心选址及路径优化研究突发公共卫生事件下城市应急物流中心选址及路径优化研究随着城市化进程的加速，突发公共卫生事件的风险也在不断增加。
在这种情况下，建立高效的城市应急物流体系成为了保障公共安全和应对突发事件的重要手段。
其中，城市应急物流中心的选址和路径优化是提高物流应急响应能力的关键因素。
一、城市应急物流中心选址研究城市应急物流中心选址是基于城市规模、人口分布、交通网络等因素进行综合评价和分析的过程。
在突发公共卫生事件中，应急物流中心的选址需要考虑以下几个因素：1. 人口密度和分布情况。
根据突发公共卫生事件的传播特点，人口密集区域更容易传播病毒，因此物流中心的选址应尽量远离人口密集区。
2. 交通网络的便捷程度。
应急物流中心的选址应考虑到交通通达性，选择交通网络覆盖面广、交通枢纽节点多的地区，以便物资及时调配。
3. 医疗资源和应急设施配套情况。
选址时需要考虑周边的医疗资源和应急设施的配套情况，确保应急物流中心能够及时获取医疗救援资料和设备。
4. 地理位置和气候条件。
选址时应考虑地理位置和气候条件的合适性，避免选择易受自然灾害侵袭的区域。
以上因素需要通过空间数据分析、社会经济调查和专家意见综合评估，利用GIS技术等工具对不同选址方案进行比较和优化。
二、路径优化研究城市应急物流的路径优化是保证物资快速准确运送的关键，主要包括以下几个方面：1. 运输网络规划与建设。
在突发公共卫生事件中，需要对城市运输网络进行规划和建设，以确保紧急物资能够快速到达目的地。
规划建设的运输网络应考虑到主要道路的通畅性，尽量避开交通繁忙区域、病毒传播高风险区域和道路拥堵情况。
2. 物流运输路径优化。
物流路径优化是通过数学模型和算法计算得出的，可以考虑各种因素如距离、时间、成本、交通状况等。
在突发公共卫生事件中，应急物流的路径优化需要根据实时的疫情数据和交通情况来调整，以保证物资能够按需运送。
3. 配送点选择和安排。
特大型城市具有需求流动性约束的急救中心设施选址优化
特大型城市具有需求流动性约束的急救中心设施选址优化作者：王伟张佳玮李明琨赵霞来源：《上海管理科学》2020年第04期摘要：以我国特大型城市的急救设施布局为研究对象，探讨需求流动性约束下的设施点区位决策，决策过程充分考虑需求的阶段性变化、设施点的成本因素和急救点服务容量等多方面因素。
为兼顾服务成本与服务效率的不同目标，提出一种两阶段决策方法，在第一阶段控制初期投入成本，同时在第二阶段通过合理的分配策略来提高服务急救点的效率。
选取上海市中心城区急救点布局的真实案例，将两阶段模型应用于决策过程，获得的可行解决方案可有效提升城市管理者的决策水平与急救服务效率，在有效覆盖比率等指标上优于上海市政府规划的具体要求，高出近6个百分点。
通过案例解读，验证了该方法是对选址问题理论方法模型的有效补充。
关键词：特大型城市;流动性;急救中心;选址;两阶段优化中图分类号： F 294.1 文献标志码： AAbstract： We study the location problem for emergency services with periodical change of demands. We consider various factors in the decision making， e.g. time-dependent change of demands， costs and capacities of facilities. We aim at minimizing the costs as well as maximizing the efficiency of services， and therefore we propose a two-stage optimization method. In the first stage， we introduce an integer programming model to cover all demand nodes with minimal number of costs. In the second stage， we attempt to improve the service level by re-allocating demand nodes to facilities. We study a real case in Shanghai. Experimental results indicate that our method generates a satisfactory solution for the authority， as 98.3% demand nodes can be covered.Key words： metropolitan; mobility; emergency site; location; two-stage optimization1 问题描述与模型建立本研究考虑特大型城市应急医疗急救服务设施区位问题，其具有以下一些特点：1）急救服务的公共服务产品属性要求在设置急救点时，必须将服务功能辐射至城市的所有需求点。
基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究
基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究摘要：随着自然灾害和突发事件频繁发生，应急设施的选址成为保障公众安全的重要环节。
传统的选址方法往往忽视了不确定性因素，导致选址方案效果差异较大。
本文基于鲁棒优化的思想，结合分析模型与算法建立，通过考虑不确定性因素的影响，提出了一种改进的应急设施选址决策方法。
在城市规划与应急管理结合的基础上，本文对该方法进行了实证研究，并进行了模型评估和分析，结果表明该方法能够有效提高应急设施选址方案的鲁棒性和可靠性。
关键词：应急设施选址；不确定性；鲁棒优化；决策研究 1. 引言随着城市化进程的加快，人口规模不断扩大，自然灾害和突发事件频繁发生，给社会带来了巨大的安全风险。
应急设施的选址对于提高城市应急管理能力，保障公众生命安全至关重要。
然而，传统的选址方法往往只考虑了少数变量，忽视了现实中存在的不确定性因素，容易导致选址方案的不可靠性和不具备鲁棒性。
2. 鲁棒优化理论介绍鲁棒优化理论是一种在多变量场景下考虑不确定性的优化方法。
该方法通过引入可行域和不确定性因素对决策变量进行调整，使得方案更具鲁棒性。
3. 分析模型与算法建立基于鲁棒优化理论，本文建立了一套应急设施选址的分析模型。
模型综合考虑了空间布局、避险能力、人口分布等多个因素，并引入不确定性因素。
同时，针对模型的求解问题，本文采用了遗传算法来获取最优解。
4. 实证研究及结果分析以某地区为案例，本文应用所建立的分析模型进行了实证研究。
首先，收集了相关数据，包括自然灾害风险分布、人口密度等信息。
然后，将数据输入到模型中，应用遗传算法进行求解。
通过对比不同方案的效果，评估了模型的优劣。
结果显示，与传统选址方法相比，基于鲁棒优化的方法在考虑不确定性因素的情况下，能够提供更加鲁棒和可靠的应急设施选址方案。
5. 结论本文基于鲁棒优化的思想，结合实证研究和分析模型，提出了一种改进的应急设施选址决策方法。
通过考虑不确定性因素的影响，该方法能够提高应急设施选址方案的鲁棒性和可靠性。
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}
城市应急服务设施布局优化模型
城市应急服务设施布局优化模型研究摘要：中国幅员辽阔，美丽的山川河流，广阔的森林海洋，为社会经济发展提供着充沛的自然资源。
然而，我们也应看到，我国也是世界上自然灾害最为严重的国家之一，地域广、种类多、频率高、损失重等特征，对各地的应急服务系统是一项严峻的考验。
城市应急服务设施的布局关系着救灾、救险工作的效率，决定着物流网络的负担和营运时间的长短，直接影响防灾控制水平，关系着人民的生命和财产安全。
本文从城市应急服务设施的基本架构入手，阐述其重要作用和影响因素，进而分析一个科学合理的布局模型对应急系统效率的重要作用，通过直观的模型进行研究分析，旨在探索一个高效率、低成本的城市应急服务设施布局模式。
关键字：应急服务设施影响因素布局模型优化研究1.突发公共事件分类及其新型特点随着社会模式的变化和城区的扩张，原有的应急服务设施显现出诸多弊端，难以满足种类繁多、险情复杂的突发公共事件特点，因此，优化应急服务设施布局迫在眉睫，建立合理模型之前，了解目前城市面临的突发公共事件类型，及其新型特点是前提和基础。
应急服务设施一般针对的是突发的灾害和紧急事件、危机事件，此类事件时间紧迫、难以预测、需要紧急处理，对社会影响相对较大。
根据突发性公共事件的性质、引发机制、发展过程，我们主要把突发性公共事件分为以下四种类型：自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。
近些年，突发公共事件呈现出一些新型特点，主要有：首先，频发性。
城市范围内经济财富聚集，来来福利的同时也增大了突发事件产生的风险。
自然环境在工业化和城市化的排挤下，遭到破坏，各类灾害的频发度不断增强。
其次，放大性。
城市是一个行政区划的政治、经济、文化中心，人口密度越大其影响范围越广，加之恶劣地质地理坏境的影响，突发事件造成的损失日益扩大化。
再次，多样性与复杂性。
各类灾害作用方式日益交融，形成复杂性的破坏形式，特别相对于农村，城市的突发性事件种类更多，防范工作面临更为重要的挑战。
考虑人口因素的公共应急服务设施选址问题研究
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｈ ｐ ｌ ｔ ｎ Ｆａ ｔ ｒ Ｃｏ ｓｄ ｒ ｄ Ｌ ｃ ｔｏ ｒ ｂ ｅ ｆＰ ｂ ｉ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅ Ｐｏ ｕ ａ ｉ ｃ ｏ ｎ ｉ ｅ ｅ ｏ ａ ｉ ｎ Ｐ ｏ ｌｍ ｏ ｕ ｌ Ｅｍｅ ｇ ｎ ｙ Ｓ ｒ ｉｅ Ｆａ ｉ ｔｅ ｏ ｃ ｒ ｅ ｃ ｅ ｖ ｃ ｃｌ ｉｓ ｉ
启发式算法 ， 并通过具体的案例进行 了求解及分析 ， 得到 了满意 的结果 。
【 关键词】 应急服务设施 ； 数学模型 ； 启发式算法 ； 口因素 人
【 中图分类￣］Ｕ ８ ． ９ － ９ ４１ Ｔ ８
【 文献标识码】 Ａ
【 文章￣
Hale Waihona Puke ］ ｏ — ５ Ｘ ２ １ ）０ ０９ — ４ １ ５ １２ （０ １ １— ０ １ ０ ０
本 文将研究 一类城市公共 应急服务 设施 的选址 问题 ， 如
１ 引言
在现实生活中 ， 常将一个城市化分 成不 同的行政 区域 ， 通 在每个行政 区域 中 ， 都要 设置 一些公共 应急设施 ， 例如 ， 医疗
救 护中心、 消防中心、 １ １０出警中心等 ， 这些应急服务设施 的主
马圆圆 ’ ， 李珍萍 ２
（ ． 物资学院 １ 北京 研 究生部， 北京 １ １４ ； ０ ９ １
２ ． 北京物资学 院 信 息学院， 北京
【 摘
１ １４ ） ０ ９ １
要】 研究了考 虑人 口因素的公共应急服务设施选址问题 ， 建立了该 问题数学模 型， 分别设计 了求解该问题的精确算法和
马圆圆， ： 等 考虑人口因素的 公 共应急服务设施选址问题研究
ｄ ｉ ０３ ６ ４ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ２ １ ．００ ８ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．０ ５ １ ２ ．０ １ ．２ ｌ ｓ １
高速公路突发事件应急救援设施选址优化
高速公路突发事件应急救援设施选址优化摘要：首先对高速公路交通事故紧急救助的资源需求进行了探讨，分析了救援响应时间与救援资源布局的关系，针对交通突发事件的特点建立救援资源配置模型，该研究为目前高速公路应急资源的科学布局提供了重要的参考依据。
关键词：突发事件，应急救援，资源配置2010年底，我国高速公路通车里程已达到7.4万公里，预计2011年底全国高速公路规模达到8.5万公里左右。
高速公路上由于汽车行驶速度快，汽车运行时动量较大，容易发生交通事故，且高速公路交通事故的危害程度高于普通公路上同类事故的数倍乃至几十倍。
为此，我国各级政府和交通管理部门特别重视高速公路交通事故的救援。
当前，我国交通应急救援工作处于各自独立、分散管理的状态，缺少统一的指挥调度平台，很难实现各部门间的配合与协调。
交通突发事件紧急救援系统将为交通安全救援时的多方协作，共同作业提供平台和空间，真正实现紧急救援及应急处理的联合行动。
为此引入现代数学中的优化控制方法来进行深入研究。
1 突发事件资源需求与布局1.1 高速公路突发事件资源需求高速公路交通救援资源一般可分为常用救援资源和特殊救援资源。
常用救援资源包括：交警巡逻车、路政巡逻车、清障车、拖车、消防车、救护车、巡逻车。
特殊救援资源：大型起吊设备，一般在发生重特大交通事故时才使用。
应急救援需要用到的资源分别由交警、路政、排障、养护、消防以及救护部门的资源配置点派出[1]。
高速公路突发事件应急救援，主要涉及高速公路管理部门、交警、医务部门、消防部门、事故排除部门、特种物品(化学物品等)处置部门、气象部门、安全监管部门等。
1.2 响应时间与资源布局国内外相关研究表明，根据交通事故伤的特点，对于交通事故重伤者，在事发后90min内给予急救，其生存率为10%以下；在60 min内得到救援，其生存率为40%；在30 min内获救，其生存率高达80%。
因此，高速公路上应按照救援响应的时间要求配置救援资源，并对救援资源的分布进行科学、合理的规划，使路段上任意一点发生交通事故后都能得到及时救助。
铁路应急服务设施双阶段组合选址模型研究
铁路应急服务设施双阶段组合选址模型研究姜秀山;张赣;匡敏【摘要】在对具有区间性质的铁路应急需求点分析的基础上,针对铁路应急服务设施备选点未知且需建数目给定的选址问题,对传统单阶段选址模型进行改进,提出了综合考虑应急服务公平性及响应时效性的双阶段组合选址模型,并结合实例,验证了模型及算法的有效性.针对备选点未知且需建数目给定情况下的铁路应急服务设施双阶段组合选址问题所得的选址方案,应急服务半径降低了21.7%,应急服务水平差异性减少了35.8%,提高了整个系统的应急服务水平.本文提出的双阶段组合选址模型既适用于局部范围的应急服务设施选址也适用于全国范围的铁路应急服务设施选址,适用于备选点未知且给定建设数目的应急设施选址也适用于存在多个备选方案多目标布局优化的应急设施选址问题.%Based on the analyses of the emergency demand point with interval characteristics, the traditional one-stage location model is improved and a two-stage model considering both the emergency service fairness and response time is proposed for the location problem of railway emergency service facility under the situation when the candidate points are unknown and the number of facility needs to be built. The validity of the model and algorithm is verified by case study. For the candidate points are unknown and facility number is known, the emergency service radius is reduced by 21.7%, and the difference of emergency service level is decreased by 35.8%, which improved the emergency service level of the whole system. The two-stage combined location model proposed in this paper is not only applicable to the location problems of railway emergency service facility of local area, butalso suitable for those of nationwide. In the meantime, the model is also suitable for the location problems with unknown candidate points and given construction location numbers, as well as the multi-objective optimization ones with multiple alternatives.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2015(015)003【总页数】8页(P152-159)【关键词】铁路运输;突发事件;应急选址【作者】姜秀山;张赣;匡敏【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U2铁路突发事件频发不仅造成了严重的经济损失、危机旅客生命财产安全，还对铁路系统的正常运营造成了严重影响.同时，由于铁路应急服务设施在选址布局等方面的不合理，使得铁路应急队伍不能在第一时间内赶到灾害现场进行救援，贻误了救援最佳时机，造成了不必要的损失.因此，提出科学合理的方法对铁路应急服务设施选址布局才能有效地应对铁路沿线突发事件，减少突发事件所带来的财产损失，提高铁路应急救援系统的服务水平.现代选址问题起源于A lfredWeber[1]的开创性研究，此后Shier和Dearing[2]通过寻找网络中到达各个节点距离均最短的点，提出了单个设施选址的绝对中心点模型.随着选址问题研究的深入，应急系统选址问题也得到广泛关注.王国利等[3]基于事故发生的不确定性，通过建立0-1整数规划模型解决高速公路紧急救援站的选址问题.余德建[4]从需求点到应急设施的时间存在不确定性出发，假定时间为服从正态分布的随机变量，提出了一种新的概率型选址模型.相对以上随机型选址问题，确定型选址问题的相关理论更为完善.Masood[5]等综合考虑时间目标、距离目标及费用相关目标，建立了消防站选址的多目标数学模型，得出了有价值的结论.已有的研究成果无疑为应急系统选址问题的研究奠定了基础，但目前的研究多以点覆盖面、单目标优化的形式为主，无法满足铁路应急服务设施选址问题的需要.本文结合铁路突发事件及应急服务设施选址的特性，吸纳整合传统应急服务设施选址的优化思想，对模型及其求解算法进行改进，提出适合我国铁路系统的应急服务设施选址方法.2.1 应急需求点的确定传统的应急服务设施选址问题往往把各个应急需求区域的小区几何中心看作应急需求点，并笼统的将其看作路网中的顶点.铁路系统对铁路线路实行分区间的管理制度及铁路突发事件的影响反应到路网中往往不是一个确定的点，而是长度不等的区间，因此，将铁路应急需求点，即路网的顶点定义为铁路路网中有取值范围的区间点，如图1所示，区间表示铁路应急需求点E1、E2.设任意两个区间[a,b]、[c,d]，且a,b,c,d∈R，a＜b、c＜d，则路网中任意两个区间满足加法、减法、数乘和长度四类运算规则.根据上述区间性质，可以得到应急需求区间之间的距离表示为区间2.2 铁路应急需求区间点权重系数的确定路网中不同应急需求区间点Ei的权重系数ω(Ei)各不相同，其主要影响因素包括历史突发事件次数、应急需求区间点的区间长度、应急需求区间点对路网连通的重要度三个方面.历史突发事件次数多必定赋予应急需求点Ei较大的权重系数；而应急需求区间点区间长度较长，其发生突发事件的可能性相对较高，应急救援的难度也相对较大，权重系数也越大；同样，应急需求区间点对路网连通越重要，权重系数越大.如果以应急需求区间点历史突发事件次数占总次数的比例表示应急需求区间点Ei历史突发事件次数的权重系数ω(ni)，以应急需求区间点Ei的区间长度li占总长度的比例表示该应急需求区间点的区间长度权重系数ω(li)，以路网中与该应急需求区间点所在线路相交的其他线路条数θi占总线路条数比例表示应急需求区间点对路网连通的重要度ω(θi)，以μ1、μ2、μ3分别表示各因素相对于其他因素的权重系数，则应急需求区间Ei的权重系数ω(Ei)为由式（1）可知ω(Ei)∈[0,1] .2.3 铁路应急延期风险分析及路径边权的确定首先定义一个无向赋权路网G，路网中任意两个区间点Ei、Ej之间所有可能的路径集合为L且L≠φ，对于任意一条路径Lp∈L，设[tp1,tp2]为路径Lp的时间距离区间.当存在有应急救援时间T0的限制约束时，路网中任意两个区间点Ei、Ej的路径Lp所对应的时间距离区间存在可能超出时间限制的延期可能.将路径Lp超出时间限制T0的延期概率定义为延期风险系数R(Lp,T0)，可以表示为从延期风险R(Lp,T0)的表达式中可以看出R(Lp,T0)是一个分段函数，记Lr为由若干段边弧e组成的最小延期风险路径，每段边弧e的时间距离区间为[te1,te2]，则最小延期风险系数可以表示为N(ξ)为在ξ,ξ*∈[0,1]条件下任意两点Ei、Ej之间延期风险路径边权值，同时可以将L(ξ)视为在ξ,ξ*∈[0,1]条件下Ei、Ej之间的延期风险路径.随着自变量ξ的不断变化，当ξ=ξ*时，可以得到N(ξ)=T0，则此时在ξ*条件下的路径L(ξ*)即为Ei、Ej 之间的最小延期风险路径Lr.当ξ确定后，连接路径L(ξ)的各弧段的长度也随之由区间数转变为实数N(ξ)，此时便可以利用最短路算法求得ξ条件下任意两个区间顶点之间的延期风险路径Lξ(Ei,Ej)及路径边权值Nξ(Ei,Ej)，通过不断的变化ξ值，当N(ξ)=T0时，即可得到这两点之间的最小延期风险路径Lr(Ei,Ej)及其边权值Nr(Ei,Ej).以此类推，即可求得路网中各区间顶点之间的最小延期风险路径矩阵最小延期风险时间距离矩阵NR3.1 问题描述铁路应急服务设施双阶段组合选址问题旨在针对路网中各应急服务设施备选点未知且需建数目给定的情况，从连续的路网中合理地确定应急服务设施布设方案，使其在满足应急服务公平性的同时，兼顾对路网远端应急需求点的响应时效性.设路网中所有应急需求区间点E={E1,E2,E3,…,En}构成一个顶点个数为n的无向赋权网络G，各应急服务需求区间点的权重系数为ω(Ei)；路网中连接任意两个区间顶点的最小延期风险路径Lr(Ei,Ej)所对应的最小延期风险系数为R(Lr,T0)；需要建立的铁路应急服务设施数为t，t≥1；路网中任意一个由t个应急服务设施点组成的选址方案Xk={x1,x2,…,xt}到任意一个应急需求区间点Ei的最小延期风险路权为Tr(Ei,Xt)；T0为应急救援时间限制；w1为权距离之和的权重系数；w2为最大服务半径权重系数.3.2 双阶段组合选址模型的构建以权距离之和最小作为目标函数的传统单阶段单目标应急服务设施选址模型作为阶段Ⅰ；以应急服务半径及权距离之和最小作为目标函数的双目标应急服务设施选址模型作为阶段Ⅱ.阶段Ⅰ旨在利用传统单阶段单目标选址模型的求解算法在连续的路网中确定备选方案集合，将各备选方案所对应的阶段Ⅰ的目标函数值引入阶段Ⅱ；阶段Ⅱ综合考虑了各备选方案的应急服务半径及权距离之和，通过对传统求解算法的改进，从备选方案中获得最终选址方案.设路网中任意一组可行选址方案Xk到任意一个应急需求区间点Ei的最小延期风险路权值Tr(Ei,Xk)满足（1）阶段Ⅰ.设阶段Ⅰ模型的目标函数为Z1，则阶段Ⅰ的模型表达式为：目标函数Z1为在满足应急救援时间限制T0的条件下，在所求出的备选点集合中，选出一个由t个应急服务设施点组成的选址方案，使其到所有应急需求区间点Ei的权距离之和最小；第一个约束条件表示路网中连接任意两个区间点的路径为最小延期风险路径；第二个约束条件表示应急服务设施xj到其所服务的各应急需求区间点Ei的最小延期风险时间距离Tr(Ei,xj)满足T0的约束；第三个约束条件表示任意一个应急需求区间点仅由离其最近的一个应急服务设施提供服务.（2）阶段Ⅱ.通过对阶段Ⅰ模型的求解，可以在连续的路网中得到k组由互不相同的t个备选点组成的可行解集合X={X1,X2,…,Xk}.对于每组可行的选址方案Xk={x1,x2,…,xt}，其均对应阶段Ⅰ的一个目标函数值，令每组可行解Xk={x1,x2,…,xt}到离其最远的应急需求区间点Ei的距离设为应急服务半径设阶段Ⅱ的目标函数为Z2，模型表达式为目标函数Z2为在阶段Ⅰ的备选点集合X中寻求一组选址方案Xk，使得在选择该应急服务设施布设方案的情况下，整个系统的加权距离之和及应急服务半径最小.第一、第二约束条件分别说明模型中权距离之和及应急服务半径的取值情况；第三个约束条件表示任意一组选址方案Xk的应急服务半径满足应急救援时间限制T0的约束.3.3 改进的求解算法根据局部中心点和绝对中心点的概念和性质[4]，在传统单阶段单目标选址模型的求解算法基础上，将在连续的路网中确定的各备选方案的应急服务半径融入其中，设在应急需求点具有区间性质的路网中，任意两个区间顶点之间的最小延期风险边权矩阵为TR、最小延期风险路径矩阵为LR，得到的改进算法步骤如下：步骤1令λ=1，计算并得出最小延期风险边权矩阵TR、最小延期风险路径矩阵LR.步骤2从TR中的第λ行中找出最大元素及其在LR中所对应的最小延期风险路径步骤3从TR中的第λ行中找出次最大元素且不在路径上，重复此步骤，直至得到第t+1个元素计算步骤4计算局部半径判断若转步骤5，否则直接转入步骤6.步骤5从局部中心点沿方向，方向，…，方向分别移动个单位，记录新形成的点对及这t组点对连线上的原有路网顶点，每组点对及其连线上的原有路网顶点构成集合步骤6若λ＜n，λ=λ+1，转步骤2，否则转步骤7.步骤7针对不同λ情况下的集合分别从中任选一点，构成所有可行选址方案集合Xk，并分别计算每组选址方案其所对应的进而求得使Z2最小的选址方案，将其作为双阶段组合模型的最优解.以济南局胶济线、京沪线、新日线、胶新线、临泰线五条线路构成的路网为算例，如图2所示.由于实际数据涉及铁路局多个部门，从验证模型及算法的有效性角度出发，对各应急需求区间的事故次数及区间长度采取模拟数据，则各应急需求区间点Ei的权重影响因素如表1所示.假设济南铁路局要针对路网中这8个应急需求区间点，建立3个应急服务设施，并保证任意一处应急需求区间点发生突发事件时，存在至少一处应急服务设施点能够在限定的救援时间内到达事发地点进行应急救援，设应急救援时间限制为T0=2 h，救援在途速度为v=100 km/h.设阿拉伯数字1～8来表示应急需求区间点E1～E8，由路网中任意两点之间的最小延期风险路径及边权算法，即可得到路网最小延期风险路径矩阵LR及边权矩阵TR.最小延期风险路径矩阵LR为最小延期风险边权矩阵TR（单位：h）为根据本文提出的改进的求解算法，可以求得应急需求区间点的局部中心半径计算结果表明λ=6和λ=8满足T0=2 h的要求.通过进一步计算可以得到6组备选点对集合及其中各备选点在路网中的位置.如图3所示，备选点在E2下方2，而备选点在E1下方22.备选点在E7右方3，备选点则在E2下方5，类似地可以得到其他备选点的位置.根据阶段Ⅰ所确定的备选点对信息，分别针对λ=6和λ=8两种情况，从每组备选点对中任选一个备选点，每3个备选点构成一组可行选址方案，共计84种组合方案同时，为了便于模型求解，需要对各备选方案所对应的阶段Ⅰ权距离之和的目标函数值与其所对应的应急服务半径进行标准化处理，取令设权重距离之和与应急服务半径的权重分别为w1=1，w2=0.8，采用Matlab2008b编程计算，得出为最优选址方案，如图4中菱形所示，在最优选址方案下，各应急服务设施布设位置如图4所示.在获得最优选址方案的同时，我们也可以求得在只考虑应急服务设施点到应急需求区间点权重距离之和最小情况下的最优解为E2,E5,E6.不同的选址方案所针对所有应急需求区间点的应急服务水平存在差异性，即不同选址方案Xk中各应急服务设施点到其所服务的应急需求区间点的距离的方差D(Xk)各不相同.方案E2,E5,E6与本文所得最优方案在权距离之和、应急服务半径及服务水平差异性三方面的对比如表2所示.从表2中可以看到，在综合考虑权重距离之和最小及最大应急服务半径最小化两个目标时的最优方案较只考虑权距离之和最小的选址方案虽然权距离之和增加了4.4%，但应急服务半径降低了21.7%，应急服务水平差异性减少了35.8%.很明显，本文所求出的结果无论是对路网远端应急需求点的响应时效性方面还是在应急服务水平差异性方面都更为优良，这也进一步验证了本文所提出的模型及改进算法的合理有效性.本文对具有区间性质的铁路应急需求点进行分析，提出了延期风险系数及最小延期风险路径的确定方法.针对备选点未知且给定建设数目的铁路应急服务设施选址问题，在传统单阶段应急服务设施选址模型的基础上，综合考虑了选址方案的服务公平性及对路网远端应急需求区间点的响应时效性，构建了铁路应急服务设施双阶段组合选址模型，并对传统求解算法进行了改进，以济南铁路局实际路网线路数据为背景，针对备选点未知且需建数目给定情况下的铁路应急服务设施双阶段组合选址问题进行了实证研究，研究结果验证了所提模型及算法的合理有效性和普适性.本文提出的铁路应急服务设施选址模型既适用于局部范围的应急服务设施选址也适用于全国范围的铁路应急服务设施选址，适用于备选点未知且给定建设数目的应急设施选址也适用于存在多个备选方案多目标布局优化的应急设施选址问题.由于铁路应急服务设施选址问题是一项涉及面广且内容复杂的系统工程，涉及到诸多的外在因素和约束条件，因此，考虑多点同时参与应急救援工作的选址问题及动态的应急服务设施选址问题，是进一步研究探索的方向.【相关文献】[1]Weber Alfred.Theory of the location of industries[M]. Chicago:The University ofChicago Press,1929.[2]Shier D R,Dearing PM.Optimal locations for a class of nonlinear single facility location problems on a network[J].Operations Research.1983,31:92-303.[3]王国利，胡丹丹，杨超.高速公路上紧急救援站的选址[J].工业工程，2011，14(4)：151-153.[WANGG L, HU D D,YANG C.On the highway station location for emergency medical system[J].Industrial Engineering Journal,2011,14(4):151-153.][4]余德建.应对突发事件的应急系统选址研究[D].南京:南京航空航天大学,2010.[YU D J.Emergency facility location study based on the emergency case[D]. Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2010.][5]Badri M A,Mortagy A K,Alsayed C A.A multiobjective model for locating firestations[J].European Journal of Operational Research,1998,110(2):243-260.。
双目标的应急服务设施网络连续选址模型研究的开题报告
双目标的应急服务设施网络连续选址模型研究的开题报告开题报告：题目：双目标的应急服务设施网络连续选址模型研究一、研究背景及意义自然灾害、对恐怖袭击等突发事件频繁发生，使得城市中应急服务设施的准备和规划变得更加关键和必要。
应急服务设施包括但不限于医院、警局、消防站等。
应急服务设施的位置和数量对于救灾、执法等方面至关重要。
在大多数现有的研究中，应急服务设施的选址方法主要是单一目标的，即选址要么最小化地理覆盖范围，要么最小化服务范围内的社区总体损失。
然而，在实际情况中，这两个目标却是相互矛盾的，这给应急服务设施的选址带来了挑战。
因此，本研究旨在开发一个双目标选址模型，以平衡全市应急服务设施的地理覆盖范围和社区总体损失。
该模型还将利用连续优化算法来解决应急服务设施数量和位置的问题。
二、研究内容及目标本研究旨在开发一个双目标连续选址模型，以平衡应急服务设施的地理覆盖范围和社区总体损失。
具体研究内容包括：1.回顾现有的单一目标选址方法，以了解其优点和局限性。
2.设计包括地理覆盖范围和社区总体损失在内的双目标选址模型，并开发一个连续优化算法来解决数量和位置的问题。
3.使用实际城市进行实证研究，评估新模型的可行性和有效性。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1.文献综述：首先，搜集现有的应急服务设施选址研究，并对这些研究进行评估，以了解现有选址方法的优点和局限性。
2.问题建模：在考虑地理覆盖范围和社区总体损失的情况下，设计双目标选址模型，并采用连续优化算法来解决数量和位置的问题。
3.数据收集：收集与实际城市相关的数据，例如地理、人口分布和应急服务设施的现状。
4.实证研究：使用所述数据进行实验，并利用基准模型和现有方法进行比较，以评估新模型的可行性和有效性。
四、研究进度1.第1-2个月：文献综述和模型设计。
2.第3-4个月：数据收集和实验设置。
3.第5-8个月：实证研究。
4.第9-10个月：撰写论文和总结报告。
五、预期成果通过该研究，将设计出一种新的、双目标、连续选址模型，以平衡应急服务设施网络的地理覆盖范围和社区总体损失。
城市应急系统的优化选址问题
2.3 模型求解: 2.3.1
通过 matlab 的求解得到了上述答案，即两个点的位置分别是（3,3），（1,8）。 即在街区 13,14,18,19 的街角处和街区 36,37,41，42 的街角处。而时间权重为 36.2510。 2.4 模型结果与评价: 2.4.1 模型结果 从 2.3.1 中得到的结果可以看出两个应急设施一个设在该地 区的左下角，这与 1.4.1 的猜测吻合；而另外一个设在该地区的中间位置，因 此总体而言两个应急设施的位置是偏左的，这与 1.4.1 的猜测依然是吻合的。 因此，可以认为该模型是可靠的。
2.2 模型建立： 2.2.1 建立直角坐标系。以该地区的西北角为原点，从北到南为 Y 轴正方向。 从西到东为 X 轴正方向，在南北方向上分别以一个街区的长作为单位长。那么，
6
街角的坐标（X,Y）是满足条件 X 属于【0,5】，Y 属于【0,10】的整数。由于 不考虑障碍物的影响，则应急车辆从设在（X，Y）点的应急设施到以（i+0.5， j+0.5）为中心的街区的行驶绝对时间等于
关键词：matlab
穷举法
选址问题
应急系统
最优位置组合
离散型
一、问题重述
1、分析各街区应急事件发生的规律； 2、假定应急需求集中在每个街道的中心，而应急设施位于街角处，并假设 两个障碍区域中道路可以通过。为使总的响应时间最少，确定这两个应急设施 的位置。
2
3、假定应急需求集中在每个街道的中心，而应急设施位于街角处，并假设 两个障碍区域中道路不能通过。若一个应急设施的位置已经确定位于 1、2、6、 7 的街角处。为使总的响应时间最少，确定另一个应急设施的位置。 4、第 3 问中若两个应急设施的位置均未确定，试确定这两个应急设施的位 置。 5、若第 4 问中，将假定改为：假定需求是沿包围每个街区的街道上均匀分 布的，而应急设施可位于街道的任何地方。问题又如何求解？
用改进TOPSIS法分析应急系统优化选址问题
【 ｅ ｏ ｓＥ ｅ ｅｃ ｓ ｍＯ ｔ ｉｄｓｅ ｏｌ ｒ ｒ ｍｎ；ｐｒ ｉａ ｅｄａ ｓ ｕｏ ｒ Ｋ ｙｗ ｒ ］ｍ ｒ ｎｙ ｙ ｅ ；ｐｍｚ ｔＧ ａｐ ｇ ｄ ｇ ｓｔ ｉ ｅ ｉ； ｏ ａ ｉ Ａ ｐｏ ｍ ｔ ｔ ｅｌｏ ｔｎｓ ｔ ｍ ｇ ｘ ｅ ｈ ｉ ｌ ｉ ｏ
ｍ ｔｅ ｔ ｓ ａｄ ｔｉ ｍｅｈｄ ｉ ｒｌｔ ｅｙｏｊｃｉ ．Ｐｓｔ ｅａｄ ｎｇｔ ｅｉｅｌｓｌｔ ｎ ｉ ａｓ ｒｖｄ ｅｓ ｒｂ ｈｓｍ ｔｏ ｈｃ ｉ ｉ ｌ ａｈｍａｉ ， ｈｓ ｔｏ ｓ ｅａ ｖｌ ｂｅｔｅ ｏｉｖ ｎ ｅａｉ ｄ ａ ｏｕｉ ｓ ｌ ａｒ ｅ ａｉ ｙ ｔｉ ｅｈｄ ｗ ｉｈｗｔ ｓ ｅ ｃ ｎ ｉ ｖ ｉ ｖ ｏ ｏ ｉ ｅ ｈ ｍｐ
ａｄｒａｏａ ｌ ｏｄｒ ＡＨ ｓｃｍｍ ｎｙｕｅ ｏｓｔ ｅｇｔｉ ｌｓｉ Ｏ ＳＳａｄ ｔｉ ｍｅｈｄｉ ｓｂｅｔ ｅｒｌｔ ｅ ． ａｅ ｎ ｔｅｔｅｖ ｕ ｆ ｎ ｅｓｎｂｅ ｒｅ． Ｐ ｉ ｏ ｏ ｌ ｓｄ ｔ ｅ ｗ ｉ ｎｃａｓ ａ Ｔ Ｐ Ｉ． ｈｓ ｔｏ ｓ ｕｊｃ ｖ ｅａｉ ｌ Ｂ ｓｄｏ ｈ ｈ ａ ｅｏ ｈ ｃ ｌ ｎ ｉ ｖｙ ｌ ｉｆｒ ｔ ｎｏ ｅｄｃｓ ｎｍａｒ ， ｐｉｉａ ｏ ｖｌａｉ ｉ ｂｅｔ ｅｐａｎｎ ｏ ｅ ｉ ｅｔ ｌ ｈｄ ，ｈｃ ｏ ｅｔｅｗ ｉ ｔ ｉ ａｃｌｔ ｈｇ ｅ ｎｏｍａｉ ｆｈ ｅｉｏ ｔｘ ｏｔ ｚｔ ｎｅａｕｔ ｎｗｔ ｏｊｃｖ ｌｎ ｉｇｍ ｄｌ ｓ ｓ ｂｉ ｅ ｗ ｉｈｓｌ ｈ ｅｇ ｔ ｃ ｕａ ｉ ｒ ｏ ｔ ｉ ｉ ｍ ｉ ｏ ｈ ｉ ａ ｓ ｖ ｈｗ ｈ ｌ ｅ ｈ
用改进TOPSIS法分析应急系统优化选址问题
在城 市规划 中 ，决策者 往往要决定 一些 公共 紧急服 务设 施的优 化选址 问题 ，同时应急服 务设施 一经建立 就将长 时间
选择Ｍｒ ＜埘 个满 意方案或一个最满意的方案ｓ 。 设 第ｊ 急设施候选地址的第ｉ 个应 个指标值 为ａ／，构成一 ｉ
运营 ， 它不仅 与运行 费用直 接相 关 ， 而且 对工 作效率 及控
制水平将会 产生很大影 响。为了降低运行费用 ，提 高工作效
个ｎ 列的评价矩阵： ＝ （ ）ｘ 。 行ｍ Ａ ａ ｎｍ 显然 ／ ｉ 是从各专
家和评审单位初审时提 供的资料 中获 取的。
ａ１ １ ａ ２ １ ａ １ ２ ａ ｌ ２
ｍｎｆ（） ∑ 厂（ ） ｉ ｗ＝ ｗ
（） ５
其中 ∑Ｗ＝１ ０＝…． ＝ ≥， １ ． ｉ ２，
ｉ ＝１
加鸺
珊
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基于文献 ［ 提出的影 响应 急系统选 址的 因素 ，用下列符 ７ 】
号来表示 多属性 的应 急系统 优化 选址问题 】 ： Ｓ＝｛ ：． ，： Ｓ， ，， ｝ｍ个应急设施候选地址 ． Ｓ ． ．
标 中距 离最大指 标值 的相对距离 ，显然最 小指标值 对最大指
标值的优越度为１ ，那么 可用如下公式计算得到： ，
二 ，改进Ｔ Ｐ Ｉ法并建立模型 Ｏ ＳＳ
（ ） 确 定变量 一
标值的优越度为 １ ，那么 可用如下 公式计算得 到 ：
：
｛ 一ｍ‘ａ ｎａ：ｍ） ‘ ｍ ｘ Ｈ ａ （ ／ “一 。 ｊ， ’ ｎ ｉ ，￣／ ：
对于成本型指标 ，指标的优越度 表示该指标在 同类 指
在上 述 各指 标 中安 全 防护 能 力 、交通 容 载能 力 、与 周 围环境 协 调性 是 效益 型指 标 ，其 他 是成 本 型 指标 。 其 中语
不确定环境下应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型
不确定环境下应急设施选址问题两阶段鲁棒优化模型杜博;周泓【摘要】For emergency logistics management,decision making of supply distribution facility location is important. According to the uncertainties in emergencies,a two-stage robust optimization model for emer-gency facility location problems to achieve coordination between“pre-location”and“re-location”is pro-posed. In the first stage when demand,cost and facility disruption is uncertain,in the consideration of dif-ferent needs of pre-disaster planning,post-disaster response and facilityre-location,a robust“pre-loca-tion”model is presented based on p-center model. In the second stage,with the acquisition of post-disas-ter information,a“re-location”model for building new facilities is presented based on reactive repairing and adjustment for previous strategies. A numerical study shows the model is more effective than traditional p-center model for emergency facility location.%对于应急物流管理而言，应急物资集散中心选址是一个重要的决策要素。
基于区间数的铁路应急服务设施点选址优化
ｍｉｉ ｍ ｓ ａｈ ｔ ｓａ ｌｓ ｈ ｐ ｉ ｌｌｃ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ｏ ａｌ ｙｅ ｒｅ ｃ ｅ ｉｅｆｃｌ ｉｓ ｎｍｕ ｒ ｋ ｐ ｔ ｏ ｅｔｂｉｈ ｔｅｏ ｔｍａ ｏ ａｉ ｄ ｌｆｒｒｉ ｉ ｏ ｗａ ｍｅｇ ｎ ｙ ｓｒ ｃ ａ ｉｔｅ．ｗ０ｋ ｕ ｔ ｏｕｉｎｔｒｔｇ ｂ ｏｕｅ ｖ ｉ ｒｓｏ ｔｉ ｓ ｌｔ ｈ ｏＩｈ ａ ｓ ｌｔ ｓ ｏ
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（． １北京 交通 大学 交通运输 学院 ， 北京
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的多 目 标 优 化 模 型，并 采 用 内 置 分 支 定 界 法 的 ＢＩＮＴＰＲＯＧ函数与遗传算法两种算法求解．
１ 模型建立
应急服务设施指的是带有服务性质的应急设
施．应急设施泛指能对事故做出响应的各种应急 资源（人员、物资、设备等）的集合地［１１］．本文的研
究对象为紧急性应急服务设施，常见的属于紧急
应急服务设施选址优化研究
朱晓静１，冯雪松１，郑琰２，揭远朋３，华炜欣１
（１．北京交通大学 交 通 运 输 学 院，北 京 １０００４４；２．南 京 林 业 大 学 汽 车 与 交 通 工 程 学 院，江 苏 南 京 ２１００３７；３．中铁第四勘察设计院集团有限公司 线路站场设计研究处，湖北 武汉 ４３００６３）
选点，为定量分析提供可行解．本文先通过查阅相
关资料了解研究区域实际状况，再通过走访与实
ห้องสมุดไป่ตู้
地调查的形式来确定可行候选点，最后使用加权
因素打分法得到若干个候选点．
１．２ 定量选址
本文采用数学规划的定量方法，从政府规划
角度构建应急服务设施选址优化模型．在已知应
急服务设施规划数目、政府预算及候选点服务能
力等情况下，以最大化应急救援需求覆盖总权重
收稿日期：２０１８０１０２ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１５７１０１１） 作者简介：朱晓静（１９９４－），女，硕士研究生； 冯雪松（１９７９－），男，教授，博士，主要从事综合交通运输理论与技术的研究 Ｅｍａｉｌ：ｘｓｆｅｎｇ＠ｂｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．
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大连交通大学学报
第 ４０卷
第 ４０卷 第 １期
大连交通大学学报
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．１
２０１９年 ２月
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＤＡＬＩＡＮ ＪＩＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｆｅｂ．２０１９
文章编号：１６７３９５９０（２０１９）０１０００７０６
型、最大覆盖模型等，求解方法多为启发式算法． 马圆圆和 李 珍 萍［６］以 最 大 服 务 距 离 最 小 化 为 目 标建立 ｐ中心模型，并使用启发式算法与 ＬＩＮＧＯ 编写的精确算法两种方法求解模型．张玉芬等［７］ 以应急服务设施数目最少为目标函数建立集合覆 盖模型，并 采 用 遗 传 算 法 求 解．乔 联 宝 和 朱 华 桂［８］运用排 队 论 构 建 应 急 服 务 车 辆 最 大 覆 盖 选 址模型，并 用 贪 婪 算 法 求 解．王 飞 飞 和 侯 云 先［９］ 构建多属性满意度函数，并用免疫优化算法求解． 张磊等［１０］对中心模型、中值模型、集合覆盖模型、 最大覆盖模型及综合 ＡＨＰ和目标规划方法进行 优缺点分析． 在应急服务设施选址问题上，现有研究偏向 于无服务能力约束的规划性选址，其中服务能力 指的是应急服务设施最多能够处理的应急事件数 目．本文考虑应急候选点的服务能力，要求优化后 的选址点能够满足一定概率下研究区域的总体应 急需求．在定性选址的基础上对候选点进行定量 选择，基于最大覆盖模型建立应急服务设施选址
及最小化投资费用为目标函数构建多目标 ０１整
数模型．
对参数及变量的定义如下：ｍ表示应急需求
点个数．Ｓ表示应急需求点集合．ｎ表示候选设施
点个数．Ｆ表示应急候选点集合．Ｆｊ表示第 ｊ个应 急候选点．Ｃｊ表示应急候选点 Ｆｊ的土地投资费 用．ｆｊ为应急候选点 Ｆｊ的固定设施建设费用．ｗｊ表 示应急候选点 Ｆｊ覆盖范围内的需求权重和．ａ表 示单个应 急 需 求 点 发 生 应 急 事 件 的 总 体 概 率．ｒｊ 表示应急候选点 Ｆｊ的服务能力．Ｂ表示政府的土 地投资预算．ｐ表示应急服务设施规划建设的总
摘 要：从提高应急服务水平的角度出发，构建应急服务设施选址优化模型．所建立的模型以最大化应急 服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标．先采用定性方法找到候选点，然后在规划设施点数 目、土地投资费用及服务能力限制下，使用定量方法建立多目标 ０－１整数规划模型，并使用线性加权和法 将多目标问题转化为单目标问题进行求解．使用 ＭＡＴＬＡＢ中的 ＢＩＮＴＰＲＯＧ函数与遗传算法两种方法对模 型进行求解．以泗洪县消防站的选址规划为例，通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性， 并确定准确的消防选址点．研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点，进而 提高应急服务水平． 关键词：选址优化；０１整数规划；线性加权和法；遗传算法 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．１３２９１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｄｊｄｘａｃ．２０１９．０１．００２
现阶段我国应急服务设施建设问题尚未引起 足够重视．城镇中应急服务设施数量较少，政府仍 然需要规划建设应急服务设施．为提高应急服务 设施的服务水平，正确且合理地确定应急服务设 施位置是做好应急服务的第一步． 国外学者对选址问题研究较早，取得了一定 研究成果．Ｈａｋｉｍｉ［１］提出 Ｐ中心模型．Ｒｏｔｈ［２］提出 集合覆盖模型．Ｔｏｒｅｇａｓ等［３］在已知服务设施数目 及需求服务半径下，最大化目标数量的覆盖，提出 了最大覆盖模型．Ｍｉｋｏｖｉｃ＇ａｌ等［４］研究应急网络中 的动态设施选址问题．考虑警区换班及突发事件 时间发生的不确定性，以最小化最大工作量为目 标建立鲁棒优化问题，并采用变邻域搜索方法求 解．ＡｈｍａｄｉＪａｖｉｄａ等［５］在对医疗设施选址问题的 研究中，将设施选址中涉及的模型及求解方法分 别进行了比较，并得到模型与算法的适用情形． 国内学者对应急服务设施选址的研究开展较 晚，但在模型建立与求解方法两方面都取得了不 少成果．选址模型涉及 ｐ中心模型、集合覆盖模
性应急服务设施的服务设施有救护中心、医药中 心、消防站以及警局等［１２］．为确保选址的可行性，
采用定性与定量相结合的方法来优化选址，先通
过定性方法找到可行解，再通过定量方法寻找优
化解．
１．１ 定性选址
对城镇的应急服务设施做选址规划，要首先
了解城镇的发展规划、土地开发利用现状、人口与
经济分布等情况，并根据实地调查选出可行的候