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              大數據背景下臺風災害應急物流車輛調度優化仿真

              發布時間:所屬分類:農業論文瀏覽:1

              摘 要: 摘 要: 臺風災害事件發生后的救援階段,應急救援物資有限且物資需求點對物資需求具有不確定性。現有調度數學模型只考慮了救援車輛調度距離以及時間等因素,沒有考慮到提供給受災點的救援物資可能存在不足或是過量及其對應應急救援效果的影響,導致調度成本過

                摘 要: 臺風災害事件發生后的救援階段,應急救援物資有限且物資需求點對物資需求具有不確定性。現有調度數學模型只考慮了救援車輛調度距離以及時間等因素,沒有考慮到提供給受災點的救援物資可能存在不足或是過量及其對應應急救援效果的影響,導致調度成本過高。針對以上問題,提出基于離散蜂群的臺風災害應急物流車輛調度優化模型。考慮到提供給受災點的應急物資可能不足或是過量的特點,在設定受災點所需物資量遵從正態分布的前提下,以最小化物資分配不足和供應過量所帶來的損失、車輛調度成本為優化目標,考慮受災點對服務時間的要求和車輛承載能力等約束,構建了緊迫性需求條件下的調度問題的優化模型,并采用離散蜂群算法對調度問題優化模型進行求解。實驗結果表明,所提模型與其他調度數學模型相比,有效降低了應急物流車輛調度成本,可為臺風災害應急管理者提供科學的決策依據。

              大數據背景下臺風災害應急物流車輛調度優化仿真

                關鍵詞: 大數據背景; 臺風災害; 應急物流; 車輛調度優化; 離散蜂群

                我國對臺風災害的預報已達到非常高的水平,但突發性的臺風事故時有發生[1 - 2]。突發性的臺風事故造成了大量的人員傷亡和財產損失,必然需要對災區及時供應所需物資,對人員、資金進行緊急轉移。若不及時解決,受災面積、人員傷亡、財產損失將會擴大[3]。應急物流車輛調度是保證臺風災害應急救援工作得以開展的基礎。現階段車輛調度數學模型以追求應急救援時間最短為目標,能夠滿足時間限制約束條件,但所需調度成本較高,難以滿足實際的突發性臺風災害應急需要[4]。在這種情況下,如何在滿足受災點應急物流時間窗約束下,合理安排應急物流車輛運輸以盡可能地節省調度成本,成為該領域亟待研究的主要問題,受到了廣泛關注[5 - 6]。

                國內外對自然災害應急物流車輛調度已有大量的研究,例如朱娜等[7]提出一種基于矢量投影- 理想點法的應急物流車輛調度優化模型。該模型以應急救援時間、物資供應點數量、運輸成本為車輛調度優化目標,在車輛承載能力等約束條件下構建多目標優化模型,并使用“矢量投影 - 理想點法”對多目標調度優化模型進行求解。張雷等[8]提出基于優先等級的應急物流車輛調度優化模型。考慮到自然災害發生初期應急物資需求影響因素,采用可變集理論確定不同物資需求點應急救援優先級,在此基礎上以整個應急救援時間最短為目標函數構建應急物流車輛調度優化模型。該模型能夠滿足時間限制約束條件,但所需調度成本較高。

                在當前研究成果中,臺風災害應急物流車輛調度優化的目標都是以最小化調度時間、車輛調度距離等因素進行簡化假設,沒有考慮到前期物資供應是否充足,及救援物資供應不足對臺風災害應急救援效果的影響。針對上述問題,在充分考慮關鍵救援階段應急物資不足的基礎上,構建了考慮緊迫性變化需求的應急物流車輛調度優化模型。

                1 臺風災害應急物流車輛調度優化模型

                1. 1 應急調度問題優化模型

                在大數據背景下,考慮到臺風災害發生后關鍵救援階段應急物資可能供應不足的情況,設定受災點物資需求量滿足正態分布。考慮提供給受災點物資過量或是不足所造成的調度損失,以最小化物資分配損失、車輛調度成本等為優化目標,構建調度問題優化模型。

                2 實驗結果與分析

                某沿海地區發生臺風災害,共有 6 個受災點需要物資救援,采用計算機仿真技術,使用 paramics 仿真軟件,對構建的臺風災害應急物流車輛調度優化模型進行驗證分析。受災地區交通運輸網絡如圖 1 所示。現有一批物資需要從應急供應點 1 運輸到不同的需求點,6 表示當前等待救援的受災點,未來物資需求點為 2,3,4,5,且物資運輸過程中無物資補充。

                設定應急物資供應點共有 5000 個單位的物資,每個物資供應點提供一臺運輸車。不同應急物資供應點的單位物資需求量如表 1 所示。

                經過計算機仿真模擬,可計算得到應急救援車輛抵達不同物資需求點的最優救援調度路徑,選取方案結果如表 2 所示。

                分析表 2 可知,當前物流需求點在位置 6,假設未來階段臺風災害點發生在位置 3 時,調度應急物資所需時間最少,且有充足的應急救援物資; 假設未來階段臺風災害點發生在位置 5 時,救援物資調度所需時間最多,且應急救援物資未滿足量最大。相比當前的哪里發生災害再考慮向發生災害的受災點提供物資運輸的情況,所構建的優化模型能夠提前對可能發生臺風災害的受災點進行救援準備,當發生突發性臺風災害事件時也能及時應對。

                為了進一步驗證所提模型的綜合有效性,將所提模型與基于矢量投影 - 理想點法的應急物流車輛調度優化模型和基于優先等級的應急物流車輛調度優化模型的車輛調度成本進行對比,對比結果如圖 2 所示。為了便于描述,將所提模型、基于矢量投影 - 理想點法的應急物流車輛調度優化模型和基于優先等級的應急物流車輛調度優化模型分別表示為 MI、VU、PI。

                推薦期刊:《自然災害學報》Journal of Natural Disasters(雙月刊)1992年創刊,為災害學學術性刊物。旨在展示我國災害科學的研究成果,促進自然科學與社會科學在災害科學方面的結合。刊登各種自然災害和社會科學在災害科學方面的結合。刊登各種自然災害和發生機理、災害與人類社會的關系及其影響、防災減災系統工程等方面的研究論文。讀者對象為災害學研究工作者、防災減災專業技術人員及相關專業大專院校師生。

                分析圖 2 可知,所提模型相比基于矢量投影 -理想點法的應急物流車輛調度優化模型和基于優先等級的應急物流車輛調度優化模型車輛調度成本較少,且仿真效果更穩定。基于優先等級的應急物流車輛調度優化模型車輛運輸成本最高,主要原因在于該模型以整個應急救援時間最短為目標函數,沒有考慮到調度成本問題,導致最終車輛調度成本較高。

                3 結論

                現階段的應急物流車輛調度優化模型多數只考慮了調度距離以及時間等因素,沒有考慮到提供給受災點的救援物資是否充足,導致最終應急救援效果并不好。對此方面加以改進,綜合救援運輸車輛承載容量和物資需求點的硬時間窗約束,構建以最小化調度費用為目標的應急物流車輛調度問題模型,并采用離散蜂群算法對應急物流車輛調度問題模型進行求解。通過仿真實驗驗證了所提模型的綜合有效性,能夠滿足臺風災害事件發生時,應急物流車輛調度的需要。

                所構建的應急物流車輛調度優化模型可為相關應急供應管理部門提供有效決策。但篇幅有限,沒有考慮到未滿足救援物資供應量的災害點進行補償運輸,這是未來階段需要進一步研究的問題。

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