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简析模糊环境下应急物资预置的优化方法论文简析模糊环境下应急物资预置的优化方法论文《中华人民共和国突发事件应对法》对突发事件提出了明确的定义.突发事件是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾害、公共卫生事件和社会安全事件.我国是世界上自然灾害频繁的国家之一，地震、洪水、台风等灾害造成巨大的生命财产损失.突发事件发生后，灾民面临各方面困难，需要及时进行应急救济，以保障生命安全，减少财产损失.因此，基于科学和系统的方法研究应急物资预置问题，努力实现救灾物资快速有效分配，是研究的一个重点。
突发事件是否会发生、何时发生、强度大小如何，是制定应急物资决策的最大挑战.决策环境的不确定性引起国内外学者越来越多的关注，出现了研究应急物流的各种各样新思路和新方法.詹沙磊等将应急车辆选址和物资配送间题表示为多目标随机规划模型，通过加权贝叶斯风险将其转化为单目标规划。
从文献综述可以看到，以往的应急物流模型，一般假定模型参数是静态不变的.即使这些参数是变化的，也假定其分布是已知的，然后利用概率方法或模糊方法求解模型.在实际的应急物资中，不确定参数很难有效地估计，特别是具体的分布情况.显然针对这样的情况，原有的模型不能给予很好地解决.本文的目的是基于模糊可能性理论[fill和最优化方法提出一类期望值准则的应急物资模型，其中运输费用、供应量和需求用2-型模糊变量的风险值简约模糊变量刻画.当2-型模糊变量服从三角分布时，推导出其简约模糊变量的期望值公式，并以此将原模型转化为等价的混合整数参数规划，进而通过一般的商业软件求解.最后，给出一个具体的数值例子来演示建模思想.本文中所用方法的优势主要体现在以下两点:一方面，2一型模糊变量的确定相对通常的模糊集或模糊变量而言，比较容易.另一方面，当已知2一型模糊变量的分布后，由风险值简约方法就可以得到不确定变量的参数可能性分布.决策者通过参数调整，可以获得更多的信息，使模型的解更加符合实际.1风险值简约模糊变量的期望值假设睿是定义在模糊可能性空间上的2一型模糊变量，其第二可能性分布为凡(二)·由于2-型模糊变量的可能性分布具有三维结构，在计算处理过程中比模糊变量显得复杂一些.为了简化其第二可能性分布凡带来的不确定性，可以用正则模梅变量户敏的一二的上下风险值作为代表值，从而将第二可能性分布进行简化.这一方法称为2-型模糊变量曹的风险值(VaR)简约方法。
基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型
邓先明;汪传旭
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2009(030)002
【摘要】为研究地震发生后应急救援物资的运输问题,根据救援车辆从1个应急物资救援中心到多个受灾点的情况,运用模糊数学的可能性理论,建立基于模糊需求的带有单边硬时间窗的应急运输车辆路径优化模型.该模型以救援车辆的运输时间和在受灾点的救援时间最短为目的,利用节约算法对算例求解.具体算例表明,该模型具有一定的实用价值.
【总页数】6页(P72-77)
【作者】邓先明;汪传旭
【作者单位】上海海事大学经济管理学院,上海200135;上海海事大学经济管理学院,上海200135
【正文语种】中文
【中图分类】F252;F511.31;F512.3
【相关文献】
1.基于不确定需求的灾后应急救灾网络规划模型与算法 [J], 张玲;王晶;张敏
2.一类新的救援物资运输模型的求解 [J], 董丽;周强;张德扬
3.基于区间直觉模糊集和愿景效用函数的应急救援物资车辆运输路线优选 [J], 刘洲; 雍歧东; 胡道达; 李阳超; 郭湛
4.基于生存概率函数的救援物资运输模型 [J], 俞武扬
5.大规模应急救援物资运输模型的构建与求解 [J], 缪成;许维胜;吴启迪
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基于模糊目标规划的应急物流多目标随机规划模型
詹沙磊;刘南
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2011(022)023
【摘要】研究了多出救点、多受灾点、多应急物资的应急设施选址、物资配送问题。
同时考虑需求及配送路径的不确定性，从多目标的角度，建立了应急物流的多目标随机规划模型。
模型的特点为：物资配送路径具有随机畅通性，且出救点对受灾点有覆盖范围限制。
通过将模型设计成带补偿的两阶段随机规划来消除不确定性。
提出了基于“加权排序法”的模糊目标规划求解多目标问题。
算例证明了模型与解法的有效性。
【总页数】5页(P2858-2862)
【作者】詹沙磊;刘南
【作者单位】浙江大学,杭州310058;浙江大学,杭州310058
【正文语种】中文
【中图分类】U116;X4
【相关文献】
1.基于变权多目标模糊决策的应急物流通道选择 [J], 刘红;傅成红
2.基于优先模糊目标规划方法的多目标交通模型研究 [J], PRAMANIK Surapati;ROY Tapan Kumar
3.城市应急物流设施选址的多目标规划模型 [J], 李国旗;张锦;刘思婧
4.应急物流救援系统的随机规划模型设计 [J], 王力;肖祥凯
5.油田开发的多目标随机规划模型及确定性转化 [J], 李树荣;孙在冠;杨永青
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基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型一、引言随着自然灾害频繁发生，灾后应急救援工作越来越受到社会各界的关注和重视。
而物资的运输是救援工作中不可或缺的一环。
但是，由于灾区交通条件恶劣、道路损坏等原因，物资运输往往面临着种种挑战。
因此，建立一种基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型具有重要意义。
二、模糊需求在灾后救援中，由于信息不对称、时间紧迫等原因，往往难以准确把握受灾地区的需求情况。
这就需要采用模糊数学理论来描述需求。
模糊数学是一种处理不确定性问题的有效工具，可以将不确定性量化为0~1之间的概率值。
三、物资运输模型1. 基本假设（1）受灾地区需求量为模糊量；（2）物资运输时间为随机变量；（3）物资运输成本为随机变量。
2. 模型建立（1）建立需求函数：将受灾地区的需求量表示为一个以时间t为自变量的模糊函数D(t)，即D(t)=[d1(t),d2(t),…,dn(t)]，其中di(t)表示第i 种物资在t时刻的需求量。
（2）建立运输时间函数：将物资从仓库到受灾地区所需的时间表示为一个以距离d为自变量的模糊函数T(d)，即T(d)=[t1(d),t2(d),…,tn(d)]，其中ti(d)表示第i种物资从仓库到受灾地区所需的时间。
（3）建立成本函数：将物资运输成本表示为一个以距离d为自变量的模糊函数C(d)，即C(d)=[c1(d),c2(d),…,cn(d)]，其中ci(d)表示第i种物资从仓库到受灾地区所需的成本。
3. 模型求解（1）确定各种物资的需求量；（2）根据需求量和运输时间函数，计算出各种物资从仓库到受灾地区所需要的时间；（3）根据运输时间和成本函数，计算出各种物资从仓库到受灾地区所需要的成本；（4）综合考虑各种因素，确定最优方案。
四、模型应用该模型可以应用于实际救援工作中。
在实际操作中，可以通过调查受灾地区的需求情况、了解物资运输的时间和成本等因素，建立模型并求解出最优方案，从而提高救援效率和减少救援成本。
综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型肖俊华;侯云先【期刊名称】《工业工程》【年(卷),期】2013(016)001【摘要】研究应急物资储备库选址理论和方法在应对当前频发的重大突发事件具有重要的现实意义和理论价值.针对现有设施选址理论存在的局限性,提出综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型.在分析应急物资储备库选址影响因素的基础上,构建应急物资储备库选址评价指标体系,运用模糊TOPSIS方法对候选应急物资储备库进行初选；基于“备用覆盖”和“部分覆盖”思想,建立应急物资储备库多级覆盖选址模型,运用遗传算法对模型求解,确定最终选址方案；以一个算例对算法进行验证,分析了算法的有效性.%It is of great significance to study the location theory for emergency supply stockpile in response to frequently occurring large-scale emergency events. To overcome the limitation of the existing location theory, a location model is put forward by combining fuzzy TOPSIS method and multi-level coverage for e-mergency supply stockpile. By analyzing the factors that affect the emergency supply stockpile location, an indicator system of facility location is established. The fuzzy TOPSIS method is used to select the primary candidate facility set. Then, based on the idea of "backup coverage" and "partial coverage" , a multi-level coverage location model is constructed for determining the best solution. A genetic algorithm procedure based on Matlab 7. 0 is developed to solve the model.Numerical experiment is conducted to test the proposed method and result shows that it is effective.【总页数】8页(P91-98)【作者】肖俊华;侯云先【作者单位】中国农业大学经济管理学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】F273【相关文献】1.城市消防应急物资储备库选址决策模型 [J], 赵成帅;卢春华2.模糊环境下的应急物资储备库选址模型及算法 [J], 郭子雪;齐美然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.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.应急物资储备库多级覆盖选址模型的构建 [J], 肖俊华;侯云先因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应急条件下基于多目标的物资配送优化研究应急条件下基于多目标的物资配送优化研究随着自然灾害、突发公共卫生事件和其他紧急情况的增多，应急物资配送的重要性日益凸显。
在应急条件下，如何优化物资配送，提高响应速度、减少资源浪费，成为一个亟待解决的问题。
本文将探讨基于多目标的物资配送优化研究。
首先介绍应急物资配送的背景和挑战，随后分析多目标优化的概念和方法，并提出基于多目标的物资配送优化模型。
应急物资配送的背景和挑战：在自然灾害、突发公共卫生事件或其他紧急情况下，物资配送是确保受灾人员获取必要物资的重要手段。
然而，应急情况下物资配送面临着诸多挑战。
首先，应急物资配送时间紧迫，必须快速响应，以保障灾区人民的基本生活需求。
其次，物资配送通常会面临资源有限和需求不确定的情况，如何合理分配物资成为了一个难题。
此外，灾区道路状况不可预测，交通拥堵、交通工具损坏等问题会对物资配送造成阻碍。
因此，在这些挑战下，如何优化物资配送，提高效率和减少资源浪费，成为一个重要的研究问题。
多目标优化的概念和方法：多目标优化是指在存在多个目标冲突的情况下，寻找一组最优解来平衡不同目标的优化问题。
在物资配送中，常见的多目标包括最小化物资运输时间、最小化运输成本、最小化车辆行驶距离等。
传统的单目标优化方法无法很好地解决多目标优化问题，因此需要采用多目标优化方法。
常见的多目标优化方法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
基于多目标的物资配送优化模型：基于多目标的物资配送优化模型主要包括需求预测、路径规划、资源分配等环节。
首先，在需求预测方面，根据历史数据和实时信息，可以利用数据挖掘和预测模型等方法，预估灾区不同地点和时间段的物资需求，从而更好地分配物资。
其次，在路径规划方面，可以利用地理信息系统（GIS）和优化算法等，评估不同路线的可行性，选择最优路径，以确保物资的快速到达。
其中，优化算法可以利用多目标优化方法，平衡不同目标，如最短时间、最低成本等。
