城市突发公共事件应急资源优化配置问题研究

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1、摘要摘要随着经济全球化的加速发展，各国工业化、城市化的不断深入，重大自然灾害、重大事故灾难、重大公共卫生事件和社会安全事件时有发生，新情况、新问题层出不穷。所谓突发公共事件应急资源优化配置是指以提供处置重大自然灾害、重大事故灾难、重大公共卫生事件和社会安全事件所需应急资源为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目的应急管理过程。一方面，这些突发公共事件都可能会造成人员伤亡和财产损失，而进行突发公共事件应急救援必然需要大量的应急资源，以便于减缓事件所造成不良后果。另一方面，由于对突发公共事件的预

2、测预报能力有所提高，但是由于突发性和不确定性，大部分的突发公共事件都是难以预测或者预报时间与发生时间相隔很短，这些都对提供物资保障的应急资源配置过程提出了很高的要求。因此，对于重大突发公共事件应急资源优化配置问题的研究是具有十分重要的现实意义的。本文首先对突发公共事件应急资源优化配置的理论基础入手，归纳总结了突发公共事件、应急管理理论、物流理论等相关问题的概念、特点、功能等相关知识，并重点总结了应急资源配置的概念和特点，以及目前国内外应急资源配置的现状，这部分是本文的基础研究部分，为后续研究奠定了基

3、础。根据应急资源配置的不同阶段，应急资源优化配置问题主要从应急资源的需求预测、应急资源基站选址规划、应急资源配置和应急资源调度四个基本问题进行研究。目前对应急资源优化配置问题的研究尚处于起步发展阶段，针对这一现状，本文较为系统性地对应急资源优化配置问题进行了研究。首先，本文结合风险分析方法，将案例推理(Case．basedReasoning，CBR)方法应用到应急资源的需求预测之中。应急物资需求预测问题是进行应急资源优化配置的前提和基础。论文在对应急资源及需求预测内容和特点的分析的基础上，将人工智能

4、的案例推理技术运用于应急物资需求预测过程中。该方法通过将突发公共事件特征因素进行案例表示，并与已有的应急资源需求案例库中的案例进行匹配，得到有针对性的突发公共事件的需求预测结果，结果中包含物资的数量需求，质量需求和种类需求。该方法克服了从前的预测主观性和随意性，并且随着案例库中案例的不断累积储存，该方法将会交得更加准确有效。其次，本文在对选址相关知识进行归纳，并总结现有选址方法的基础上，摘要运用运筹学相关理论，提出了多阶段应急资源基站选址模型，模型对应急资源基站的数量和位置分阶段进行优化规划，并进行

5、了实例分析，加以验证。证明此模型简单易用，求解方便快速，适合运用于应急资源基站的选址规划。再次，基于动态规划法，本文构建应急准备阶段中应急资源优化配置模型中，并结合应急资源配置的实际情况，给出了模型的求解算法，并用工具命令语言(ToolCommandLanguage，TCL)进行求解程序编程，并首次把七步群体决策法应用在事故后应急资源方案的调整决策中。最后，文章利用旅行商问题(TravellingSalesmanProblem，TSP)模型、运输模型、概率规划模型，以及决策分析方法对应急资源的调度问

6、题进行研究，同时考虑了突发公共事件应急资源调度的不同阶段。具体为将TSP模型和运输模型应用于调度路径优化选线过程中；利用概率规划模型解决潜在事故发生条件下的应急资源调度问题；利用风险型决策分析方法对不同的调度方案进行优选决策。论文最后在考虑实际因素的基础上，将所研究的应急资源配置方法应用到虚拟城市环境中，进行研究结果论证。研究结果表明，由于突发公共事件的演化发展规律的不易掌握，使得必须以系统的观点对应急资源配置的需求预测、基站选址、应急资源的配置和调度方法进行优化，通过合理整合各种资源，以实现应急管

7、理的过程合理化、社会效益的最大化、成本最小化。关键词：突发公共事件应急资源选址配置调度ⅡAbstractWithaccelerateddevelopmentofeconomyglobalization，industrializedandurbanizationofmostcount彤,seriousnaturalcalamity,accidents，publicsanitationincidentsandsocialsecurityincidentshappenoccasionally,andnew

8、problemsemergesendlessly．Theemergencyresourceoptimalallocationisanimportantpartofemergencymanagement，inordertoprovidetheemergencyresourcetodealwithseriousemergencypublic．Foronehandthesesuddenpublicincidentscouldcausehugecasualtiesandpro