资源计划及其优化技术研究.doc

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1、学无止境资源计划及其优化技术研究应急响应资源计划的设计应急响应资源计划的快速制定关系到应急救援的效果。应急响应资源计划包含应急目标、物料清单、应急资源需求预测和应急资源清单四个部分，它们之间关系如下图所示：应急目标Input基于灾情信息，体现为应急资源的需求，包括应急物资的数量需求、质量需求以及结构需求[8]。应急资源目标与突发事件相关。本文中每个应急目标对应一个灾难事件。将灾情信息Input（灾难类型，灾难等级，受灾人数，发生地点，发生时间）作为应急响应资源计划系统的输入，生成应急响应资源计划。物料清单BOM是对某一类灾难事件资源需求的描

2、述。本计划中有一个物料清单集，每一种灾难事件（如地震）对应一个物料清单。清单中包含针对某一种应急目标需要的应急资源、数量及其结构信息。应急响应需求预测Demand是在物料清单的基础上快速生成的。（5）式中i为应急目标iInput的乘子，它是Inputi和iBOM根据算法进行确定的。根据（5）式可快速预测出应急目标iInput所需要的应急资源。()=*iiiiifInputDemandBOM=(5)应急响应资源清单Plan是采用多目标优化算法对应急响应需求预测Demand优化得到的。这部分的目标是使得到的应急响应资源清单是某些约束下最优的，确

3、保物料号的实例化能够使得救援物资成本达到最低。选取对救援成本影响最大的属性作为优化目标，并对这些目标赋予相应的权重值，最终选取线性加权和最小的组合构成应急响应资源清单。具体优化算法模型见(1)~(4)式。应急响应资源计划的优化3学无止境应急资源的重要作用是“应急”，要求在规定时间内满足灾区对资源的基本需求，包括基本生活物资、医疗救助、交通运输以及通信联络等。应急资源计划以“时间”为核心。据此，可选择多个属性来描述资源，如到达灾区的最短时间、价格、包装规格等。不同应用场合中，可根据情况修改属性，增加或减少属性个数。本文定义三个目标：最短运输时

4、间、最适合规则包装和最低总体采购价格。相应地，选择物资到达灾区所需时间、包装规则度、资源价格三个因素作为每种资源的属性。其中包装规则度是指物资合适集装箱等规则运输的系数，取值为0到1之间，0为最适合。前两个目标的选择考虑到应急物资响应的及时性，除了时间目标外，包装规则度表征物资更适合批量或集装箱运输，从而实现物资的快速分发。资源价格目标体现了应急响应的经济性。依据本文2.1节，使用Matlab进行建模求解，对应急响应资源计划进行优化，操作过程和结果分析见第5部分示例。为了对算法性能进行测试，在实验平台（WindowsXP，Matlab6.1

5、）上使用函数随机生成410个样本，进行了线性加权算法优化效果和执行时间的测试实验。图3是权重取值w（0.15,0.35,0.5）时未优化结果均值和优化目标总结果的对比图。未优化均值是通过对随机选取的10000种组合的总结果求算术平均得到的。图3实验结果表明，随着物资总数量的增加，目标结果(y)呈线性增长，且优化结果能保持大约50%优化率（（未优化均值-优化值/未优化均值）*100%）表1为在不同权重下的平均优化率。本实验主要是考虑权重取值对算法优化率的影响，选取了多组权重值，得到对应的优化效果图，在此基础上得到平均优化率。由表1中实验数据可

6、知，在不同的权重值下，优化算法都能达到50%左右的高优化率，这对提高应急物资筹备效率降低成本有重要意义。由图4可知，当资源种数在410数量级以下，本文选用的优化算法能够在很短的时间内运行完成。然而，一般情况下突发事件中涉及到的资源种数不会超过这个数量级。因此，本文算法能够满足实际要求。系统实现及样例3学无止境目前，已将本文前面介绍的应急响应资源计划嵌入到SahanaEden开源应急信息平台中。在开源框架Web2py上使用Python开发语言进行前端Web开发，后端使用MySQL数据库服务器进行数据库定义和数据操作。系统在包含资源基本构成信息

7、的应急物料清单基础上，可自动快速完成应急资源需求预测和优化等任务。最终得到能够支持决策者快速筹备应急资源的应急响应资源清单。资源清单有Web、EXCEL和TXT等多种可选格式，可导出数据进行存档，方便日后查询和学习之用。最后，通过仿真实验验证了系统能够稳定完成预期功能，丰富了SahanaEden平台的功能，为应急救援决策提供新的支持。系统中应急目标向量设为Input（灾难类型，等级，受灾人口，受灾地类型，发生时间）。假设某次突发事件的应急目标C（地震，7级，120000，城镇，2a.m.）。系统首先根据灾难类型快速匹配对应的物料清单BOM，

8、即地震灾难类型对应的物料清单。设这个物料清单对应的应急目标向量B（地震，6级，100000，城镇，3a.m.）。采用加权法计算乘子。对应急目标向量中的灾难等级、受灾人口、受灾地类