下载文档原格式
基于协同差分进化的多出救点应急物资调度聂宗瑶;李穗;陈吕强【摘要】主要利用差分进化算法来研究时间约束下的多出救点应急物资调度优化问题.针对传统差分进化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出一个并行协同差分进化算法,将该算法应用于时间约束下的多出救点应急物资调度优化,建立相应的数学模型,在此基础上设计相应的算法.实例验证表明,同遗传算法、标准差分进化算法相比,该算法在解决具有时间约束的多出救点应急物资调度优化问题方面具有较快的搜索速度和较好的寻优能力.%Multi-depot emergency material distribution with time constraints is studied by means of Differential Evolution. In order to overcome the problems such as long computing time and easy to fall into local best for traditional optimization algorithm, a Cooperative Differential Evolution (CDE) is proposed. The proposed CDE is investigated to solve multi-depot emergency material distribution with time constraints. The mathematical mode is established and the algorithm is designed. The example verification results indicate that CDE has faster search speed and stronger optimization ability than GA and DE on multi-depot emergency material distribution with time constraints.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)003【总页数】5页(P247-250,262)【关键词】差分进化;协同进化;物资调度;遗传算法【作者】聂宗瑶;李穗;陈吕强【作者单位】黄山学院信息工程学院,安徽黄山245041;安徽城市管理职业学院,合肥230601;安徽文达信息工程学院,合肥231201;黄山学院信息工程学院,安徽黄山245041【正文语种】中文【中图分类】TP301近几年来，非典、雪灾、地震和洪水等突发事件频频发生，这需要大量的物资来应对。
大规模突发事件应急物资调度的过程模型一、本文概述在当今社会，大规模突发事件如自然灾害、事故灾难和公共卫生事件等频繁发生，这些事件往往造成巨大的人员伤亡和财产损失。
为了有效应对这些挑战，应急物资调度成为了一个至关重要的环节。
本文旨在探讨大规模突发事件下应急物资调度的过程模型，以期提高灾害应对的效率和效果。
本文首先对应急物资调度的基本概念和重要性进行阐述，明确其在灾害应对中的作用和地位。
接着，文章将详细分析应急物资调度的过程模型，包括物资需求预测、物资筹措、物资分配和物资运输等关键环节。
通过对这些环节的深入研究，本文旨在构建一个科学、高效的应急物资调度过程模型，为灾害应对提供有力支持。
本文还将探讨应急物资调度过程中可能遇到的问题和挑战，如信息不对称、物资短缺、运输困难等，并提出相应的解决策略。
这些策略旨在提高应急物资调度的灵活性和适应性，以应对复杂多变的灾害环境。
本文将对未来应急物资调度的发展趋势进行展望，探讨新技术、新方法在应急物资调度中的应用前景。
通过不断创新和完善应急物资调度过程模型，我们有信心为构建更加安全、稳定的社会作出积极贡献。
二、应急物资调度理论基础应急物资调度是在突发事件发生后，为了及时、有效地应对灾害，保障受灾地区人民的生命财产安全，由政府或相关组织进行的一系列物资调配和管理活动。
其理论基础主要来源于运筹学、物流学、灾害学等多个学科领域。
运筹学为应急物资调度提供了决策优化的方法。
通过线性规划、整数规划、动态规划等数学模型，可以对应急物资调度过程中的资源分配、路径选择等问题进行建模和优化，以实现物资调度的最大化效益。
物流学为应急物资调度提供了物资流通的理论支持。
物流学关注物资的运输、仓储、配送等环节，通过合理的物流网络设计和优化，可以提高应急物资调度的效率和速度，确保物资能够及时到达受灾地区。
灾害学为应急物资调度提供了灾害发生、发展和影响的规律性认识。
灾害学的研究可以帮助我们了解灾害的特点、规律和影响范围，从而对应急物资调度进行合理的规划和布局，提高物资调度的针对性和有效性。
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。
应急管理中的救援物资调度问题摘要救援物资的调度安排是应急管理中的一个重要问题，本文利用线性规划中的表上作业法给出了这类问题的一种解法。
本文的方法可适用于供需平衡和供需不平衡两种情况，且在求解过程中，选用了比最小元素法效率更高的V ogel 法。
关键词应急管理；线性规划；表上作业法中图分类号F251文献标识码A近年来，大规模灾难事件如地震、海啸、冰雪灾害、台风的频繁侵袭，对受灾地区人们的生存和社会的发展造成了严重的影响。
因此，应急管理越来越受到国家及地方各级政府的重视。
面对突如其来的灾难性事件，各级机构必须通过建立必要的反应机制，及时对灾区实施一系列救助，综合运用科学技术和运筹管理等手段，以人为本，保障人民的生命和财产安全。
只有做到快速准确反应，分级联动协调，有效资源整合，才能尽最大限度减少事故造成的危害和影响。
灾难事件的发生总是伴随着大量的物资需求，这时候有效地调度应急物资进行救援就在应急管理中起着非常重要的作用，直接决定救灾工作的成效，因此提前做好物资调度安排计划很有必要。
当灾害发生时，我们要保证所有必要物资能够在24小时之内集齐运往灾区，这需要大量的人力、物力和运力储备，否则临时调动车辆、组织人员、分配需用物资根本来不及[1]。
救援物资调度也需要统筹协调、科学安排，否则就会效率低下，会造成人力、物力的浪费。
总的来说，灾难事件的救援物资调度具有如下特点：（1）时间紧迫：救援工作往往争分夺秒，物资必须尽早到位才能保证救援行动顺利进行，灾民得到及时的保护，因此物资调度必须以用时最短为首要目标；（2）需求总量大：由于灾区范围广，灾民对物资的需求量庞大；（3）种类繁多：各地实际情况不同，所需的物资种类也不一，如药品及医疗器械、衣物及帐篷、食品及饮用水、通信及运输工具等；（4）路线不确定：物资储备点分散，各储存单位拥有的物资数量不确定，从而调度过程的运输路线具有不确定性。
针对物资调度的这些特点，李晋和袁志祥[2]对地震应急救援物资最优分配问题进行了初探，但仅分析了供求平衡的配置情况。
铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法研究
铁路列车调度是现代铁路运输服务质量的重要决定因素，其决策具有复杂性、非线性性、异质性和不确定性等特点。
研究提出了一种新型的铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法，以改善铁路列车调度效果。
第一，为了分析铁路应急资源动态多阶段调度决策的复杂性，研究者把调度决策分为三个阶段：第一阶段是基于宏观分析的铁路行车计划构建；第二阶段是对铁路行车计划进行优化，以改善铁路安全、运行效率和服务质量；第三阶段是针对应急事件，根据实时信息动态调整计划，以恢复行车计划的正常状态。
第二，为了解决应急资源动态多阶段调度决策模型的复杂性和不确定性，研究者构建了一个基于规则的增量式算法，以提高调度决策的准确性。
该算法由规则建模阶段、动态选择阶段和后处理阶段三步组成。
研究者提出了两个应用于规则建模的算法，检测不同的调度决策，并根据实时信息控制调度规则的应用。
第三，为了验证该多阶段调度决策模型和算法在实际应用中的有效性，研究者利用实际调度数据在一定范围内进行了实验，并与基于实时调度系统的调度结果进行了对比。
实验结果表明，这种多阶段调度决策模型和算法能够有效改善铁路列车调度效果，同时也具有较好的适用性和可操作性，可以满足实时铁路调度的要求。
综上所述，铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法具有一定的研究价值，能够有效改善铁路列车调度效果。
在今后的研究中，
可以深入研究铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法，对实际应用和推广具有重要意义。
考虑应急时间和未满足需求量的应急物资多阶段分配模型应急时间最短和物资未满足需求量最小是应急物资分配的两个重要目标。
构造的损失函数将两个目标有机结合起来，并以此构建了以受灾点损失最小为目标的应急物资多阶段分配模型，利用遗传算法进行了求解，运算结果令人满意。
标签：应急物资分配；损失函数；多阶段1 引言应急物资分配是指将各种应急物资，如药品、特殊救援设备、食品、衣物、帐篷等分配到各个受灾点。
突发事件往往需要大量的应急物资，但应急物资的筹备和储备往往不是一蹴而就的，因此需要多个阶段才能满足受灾点的需求。
文献[1]建立了以应急开始时间最早为主要目标，物流费用为辅助目标的双层规划模型。
文献[2]除考虑当前受灾点需求以外，还考虑了潜在受灾点事故发生概率及潜在需求，通过应急物资分配来最小化物资救助点到不同物资需求点的时间总量，建立了非线性混合整数规划模型。
文献[3]采用时空网络模型建立了减少运输时间、降低运输费用的多目标数学规划模型。
文献[4]和[5]分别将物资的未满足需求量最小或满足率最大作为目标，建立了多出救点、多受灾点的多阶段应急物资分配模型。
文献[6]以最小化应急物资的需求短缺量为目标，建立了基于需求更新的应急物资分配模型。
文献[7]以最大化物资满足量和最小化最大运送时间为目标建立了应急物资分配的双目标规划模型。
灾后最重要的事情是以最有效的方式来减少生命和财产损失。
从现有研究来看，应急物资分配追求应急开始时间最短，或追求物资的未满足需求量最小，其根本目的都是要追求物资短缺所带来的生命和财产损失最小。
因此，应该建立以灾后损失最小为目标的应急物资分配模型，将应急时间、物资满足程度与灾后損失统一起来，将静态的物资分配转化成随应急时间变化的动态分配，更重要的是将救灾关注的重心从应急资源转移到人类社会本身。
本文首先构造出灾害的损失函数，然后建立以灾后损失最小为目标的应急物资多阶段分配模型，设计遗传算法，并给出算例。
大规模应急救援物资运输模型的构建与求解随着社会发展，自然灾害、公共卫生事件等突发事件频发，对应急救援物资的运输提出了更高的要求。
为了高效地响应和执行救援任务，构建和求解大规模应急救援物资运输模型是非常关键的。
首先，路径选择是指在遇到灾害或紧急情况时，从仓库到灾区的运输路径的选择。
路径选择的目标是使运输时间最短、成本最低，并考虑到道路拥堵等因素。
可以利用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法，来寻找最佳路径。
其次，装卸站点选址是指在灾区中选择合适的站点进行物资的装卸。
站点选址应该满足从仓库到站点的运输距离最短，同时考虑到灾区交通状况、地形等因素。
可以使用启发式算法、模拟退火算法等进行选址。
物资分配是指将仓库中的物资合理地分配到各个装卸站点。
在物资分配中，需要考虑到不同物资的种类和数量，以及站点的容量限制。
可以利用整数规划或线性规划等方法进行物资分配的决策。
最后，车辆调度是指将仓库中的物资根据路径选择和装卸站点选址的结果进行派车调度。
车辆调度的目标是使得车辆利用率最高，运输时间最短，可以采用遗传算法、模拟退火算法等进行调度规划。
构建和求解大规模应急救援物资运输模型需要运用到运筹学、优化算法等数学方法和技术。
具体的求解方法可以根据实际情况选择，例如，可以利用求解软件，如LINGO，MATLAB等，或者自行开发相应的求解程序。
总之，建立和求解大规模应急救援物资运输模型是提高应急救援效率、减少损失的重要方法。
通过合理地选择路径、选址、分配和调度，可以实现高效的应急救援物资运输，为灾区提供及时有效的援助。
