应急救援物资配送模型及算法研究

应急管理研发攻关科技项目申报表项目名称：基于多目标优化的应急救援物资分配模型与算法研究申报单位：（公章）起止年限：2024年04月—2026年03月协作单位：（公章）联系人：联系电话：单位地址：邮编：1.1 研究目的和意义面对自然灾害、事故灾难等突发事件时，应急救援物资的快速、准确分配是至关重要的。

这不仅关乎到救援工作的效率和质量，更直接关系到人民群众的生命财产安全。

因此，对应急救援物资分配模型与算法的研究具有重要的现实意义和深远的影响。

近年来，各种自然灾害的发生呈逐年上升的趋势。

如图所示，这些灾害不仅对社会、环境和经济造成了重大威胁，而且为可持续发展也带来了挑战，特别是大规模自然灾害如洪水、地震和台风等，给人们的生命财产安全带来了巨大的损失。

合理调度辖区应急物资可以提高应对自然灾害的能力，通过科学的分析和评估，确定辖区内各个地点的应急物资需求，并进行合理的调配和分配，确保物资资源能够迅速到达受灾或紧急情况地区，有助于提高救援和灾后恢复的效率，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

图1 世界自然灾害数量趋势图对应急救援物资分配模型与算法的研究可以提高物资调度效率。

在救援工作中，时间就是生命。

快速、准确的物资调度能够为救援工作赢得宝贵的时间。

通过对应急救援物资分配模型与算法的研究，我们可以找到更优化的分配方案，减少物资在调度过程中的延误，从而为救援人员争取更多的工作时间。

对应急救援物资分配模型与算法的研究可以减少物资短缺情况。

救援工作需要各类物资的协同配合，任何一种物资的缺失都可能影响到救援效果。

通过对应急救援物资分配模型与算法的研究，我们可以更加科学地预测和评估各类物资的需求，确保在救援过程中不会出现物资短缺或浪费的情况，进一步提高救援工作的效率和质量。

图2 应急物资中心选址、调配问题示意图（3）结合大数据和人工智能技术的应用。

随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始尝试将相关技术应用于物资分配问题。

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。

而在应急救援工作中，物资配送是至关重要的环节之一。

如何高效地分配救援物资，缩短救援时间，对于救援工作的成功至关重要。

因此，本文将介绍应急救援物资配送模型及算法研究。

一、应急救援物资配送模型应急救援物资配送模型主要包括物资需求预测、物资配送路径规划和物资配送车辆调度三个环节。

1.物资需求预测物资需求预测是物资配送的第一步，也是最为重要的一步。

准确地预测物资需求量，可以避免过度配送和物资短缺的问题。

物资需求预测需要考虑多种因素，如灾害类型、地域、人口密度、历史数据等。

2.物资配送路径规划物资配送路径规划是指在已确定的需求量基础上，规划最佳的配送路径，以缩短配送时间。

物资配送路径规划需要考虑多种因素，如道路状况、交通流量、配送车辆数量、配送站点等。

3.物资配送车辆调度物资配送车辆调度是指在已确定的配送路径和需求量基础上，根据实际情况调度配送车辆，以达到最优配送效果。

物资配送车辆调度需要考虑多种因素，如车辆数量、车速、配送站点之间的距离等。

二、应急救援物资配送算法在应急救援物资配送中，有多种算法可供选择，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

本文将重点介绍遗传算法和蚁群算法。

1.遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法。

在物资配送中，遗传算法可以用来求解最优的物资配送路径和车辆调度方案。

具体实现过程为，将每个个体（即一条配送路径）表示为染色体，通过交叉、变异等操作，产生新的个体。

然后通过适应度函数评估每个个体的适应度，选择适应度高的个体进行繁殖。

经过多次迭代，可得到最优解。

2.蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为进行搜索的算法。

在物资配送中，蚁群算法可以用来求解最优的物资配送路径。

具体实现过程为，将每个蚂蚁看作一个潜在的解决方案，蚂蚁在解决问题的过程中释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来选择路径。

某大学数学建模作业应急运输调度方案设计模型应急运输调度是指在突发事件发生时，为了迅速响应和处置，对物资、人员等进行紧急运输和调度的一种临时性工作。

在大学数学建模作业中设计应急运输调度方案，需要考虑到人员、物资和交通等诸多因素，确保在最短时间内，最高效地完成救援任务。

首先，我们需要建立数学模型来描述应急运输调度问题。

该模型应包括：选择运输路径的决策变量，计算路径的时间和消耗的成本的目标函数，以及约束条件等。

在选择运输路径的决策变量方面，我们可以将每个可能的路径表示为一个二进制变量。

假设有n个重点地点需要紧急运输，那么我们可以定义一个n x n的二进制矩阵，其中每个元素表示从一个地点到另一个地点的路径是否存在。

如果路径存在，则相应的元素为1，否则为0。

通过设置适当的约束条件，可以保证所选择的路径满足救援任务的要求。

目标函数方面，我们可以将救援任务的时间和成本作为目标函数的衡量指标。

时间是非常重要的因素，因为在紧急情况下，迅速抵达目的地可以最大程度地减少潜在的损失。

成本是指运输所需的费用，包括车辆、人员和燃料等方面的成本。

我们可以通过计算路径的时间和成本，将其作为目标函数的值进行最小化。

约束条件方面，我们需要考虑到人员和物资之间的依赖关系，以及交通和道路的限制。

在大规模的应急情况下，通常需要多个车辆同时运输物资和人员。

我们需要确保不同车辆之间的调度不会发生冲突，并且每个车辆都能够按时到达目的地。

另外，我们还需要考虑到交通和道路的限制。

在某些情况下，道路可能会因为事故、地震等原因而中断或受损，这对应急运输调度造成了一定的挑战。

我们需要在模型中加入相应的限制条件，以确保选择的路径是可行的。

在建立了数学模型之后，我们可以使用数学建模软件对模型进行求解。

通过输入不同的参数和数据，我们可以得到最优的调度方案，以最短的时间和最低的成本完成救援任务。

最后，为了验证模型的有效性，我们可以使用历史数据或者通过一些模拟实验来评估所设计的应急运输调度方案的性能。

[7]Zadeh L A.Fuzzy Sets [J].Information and Control,1965,8(3).[8]Arfi B.Linguistic Fuzzy-logic Game Theory [J].Journal of Conflict Resolution,2006,50(1).[9]Cheng C H,Lin Y.Evaluating the Best Main Battle Tank Using Fuzzy Decision Theory With Linguistic Criteria Evaluation [J].European.Journal of Operational Research,2002,142(1).[10]Herrera F,Herrera-Viedma E,Martínez L.A Fuzzy Linguistic Meth ⁃odology To Deal With Unbalanced Linguistic Term Sets [J].IEEETransactions on Fuzzy Systems,2008,16(2).[11]Pang Q,Wang H,Xu Z S.Probabilistic Linguistic Term Sets inMulti-attribute Group Decision Making [J].Information Sciences,2016,369.[12]毛军军,姚登宝,王翠翠,陈华友.基于时序模糊软集的群决策方法[J].系统工程理论与实践.2014,34(1).（责任编辑/方思）0引言应急管理部的成立表明国家对于应急管理方面的问题已经越来越重视，在物流配送的研究中可以分为一般商业物流和应急物流，应急物流通常指的是为应对自然灾害或灾难性的突发事件,对保障性生活用品、救灾物资和人员的紧急调运安排的一类特殊的物流管理活动。

震后应急物流系统中的定位—路径问题（LRP）模型与优化算法研究近年来,地震灾害频发,给人类带来了巨大的人员伤亡与财产损失,例如汶川地震、玉树地震、雅安地震。

为抢救灾区人民群众的生命,尽可能降低地震灾害带来的损失,应急物资必须在震后尽可能短的时间内配送到灾区的各个需求点,尤其是在震后初期救援阶段的搜救设备、医疗设备与药品。

开展抗震救灾工作需要多品种、大批量的应急物资。

地震灾害的突发性、破坏性与应急物资配送的时间紧迫性,给震后应急物流系统带来了巨大挑战。

根据“汶川大地震”抗震救灾实际工作情况的反馈信息,学者们普遍认为,有效保障应急物资供应的关键在于合理进行应急设施定位分配(Location Allocation Problem,LAP)与科学规划应急车辆行驶路线(Vehicle Routing Problem,VRP)。

而且,LAP与VRP之间存在相互依赖、相互影响的关系,必须将二者进行整体设计与优化,即研究震后应急物流系统中的定位-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)。

震后应急物资配送过程中经常面临诸多不确定因素的干扰。

例如余震导致本来通畅的原定配送路径上的某些道路严重损毁从而车辆无法通行、灾区部分地区疫情突然大规模爆发导致部分需求点的应急物资需求急剧增加、车辆在服务过程中突然发生故障无法继续配送等。

此类事件统称干扰事件。

此时,决策者如果按照干扰事件发生前制定的初始方案进行应急物资供应,必然导致部分需求点服务失败。

因此,必须根据干扰事件发生的具体情况进行方案调整,有效处理干扰事件,使其对整个震后应急物流系统产生的扰动最小,保障应急物资配送正常进行。

为此,本文以震后应急物流系统中的LRP为研究对象,并结合汶川大地震、玉树地震、雅安地震等自然灾害发生后的应急物资配送相关数据,重点研究震后应急物资配送特性、符合震后应急物资配送不同真实情景的多目标LRP优化模型与相应求解算法、震后应急LRP中的干扰管理优化模型以及相应求解算法。

基于人道主义物流的应急物资调度研究综述与思考引言随着自然灾害和人为灾难的增多，应急物资调度成为保障受灾群众生命安全和基本生活需求的重要环节。

人道主义物流作为应急物资调度的重要组成部分，其研究和应用对于提高救援效率，减少灾害损失有着重要的作用。

本文将围绕基于人道主义物流的应急物资调度展开研究综述与思考。

一、人道主义物流概述人道主义物流是指在自然灾害或者冲突等紧急情况下，为受影响人群提供紧急援助物资的过程，其目标是尽快把救援物资送到受灾地区，为灾民提供生存所需的物资和服务。

人道主义物流包括物资采购、仓储、运输、分发等环节，涉及到组织、调度、信息交换等内容。

人道主义物流的特点包括紧迫性、协同性、不确定性和复杂性。

紧迫性表现在救援物资需要及时送达受灾地区，协同性表现在需要多个部门和组织之间的协作配合，不确定性表现在受灾情况时刻变化，复杂性则来自救援工作的多维度要求。

二、应急物资调度的现状与挑战目前，我国应急物资调度存在着一系列问题和挑战。

物资调度的信息不对称问题比较严重，导致调度效率低下。

现有的物流保障体系仍然不够完善，无法满足大规模灾害发生时的物资调度需求。

人道主义物流的能力和水平相对薄弱，需要加强研究和改进。

应急物资调度缺乏定量分析和科学决策的支持，导致了一些灾害救援活动的低效率和低效益。

近年来，国内外学者对基于人道主义物流的应急物资调度进行了大量研究，取得了一系列重要成果。

研究内容主要包括以下几个方面：1. 应急物资调度模型的建立。

学者们建立了基于不同需求量、运输距离和成本等因素的调度模型，以指导实际调度工作。

2. 路线优化算法的研究。

通过对运输路线进行优化设计，可以降低运输成本，提高调度效率。

3. 应急物资需求的预测技术。

学者们研究了利用数据挖掘和机器学习方法对应急物资需求进行预测的技术，以便更好地制定调度方案。

4. 信息技术在应急物资调度中的应用。

包括物联网、大数据、云计算等技术的应用，可以提高物资调度的透明度和及时性。