陳鋼鐵 帥 斌
1. 西華大學,交通與汽車工程學院,成都 610039
2. 西南交通大學,交通運輸與物流學院,成都 610031
最近幾年以來,全世界突發(fā)性事件發(fā)生的頻率越來越高,其危害程度越來越嚴重。災害發(fā)生后,應急物資的調(diào)度受到應急管理部門和公眾的高度關注。進行合理、科學的應急物資調(diào)度對減少人員傷亡和經(jīng)濟損失具有重要的理論和實際意義。隨著信息技術的發(fā)展,公眾通過信息網(wǎng)絡等渠道迅速得到災害信息,如果不在應急救災和應急物資調(diào)度過程中考慮,很有可能使不良輿論導致嚴重的社會問題。國內(nèi)外很多學者對應急物資調(diào)度問題進行了相關的深入研究。陳森等考慮路網(wǎng)的搶修和車輛的應急配送問題,并運用遺傳算法對模型進行求解[1]。王旭坪等在建立模型中,建立最小化災害損失和車輛調(diào)度費用為目標函數(shù),考慮在運力不足的情況下進行物資調(diào)度[2]。陳鋼鐵等建立道路搶修和應急物資調(diào)度模型,采用啟發(fā)式算法對模型進行求解[3]。陳鋼鐵等首先從損毀路網(wǎng)修復和救援物資 2個方面建立雙層模型,從有限物資分配修復損毀路網(wǎng)和救援上進行優(yōu)化分配,并通過路徑優(yōu)化時間最短來分配物資,使應急救援系統(tǒng)的損失最小化[4]。近年來很多學者針對不確定問題對擾動的穩(wěn)定性進行優(yōu) 化[5-7]。張玲等采用可調(diào)整魯棒優(yōu)化的方法對應急資源調(diào)度問題優(yōu)化[8]。但是,現(xiàn)有的文獻很少將道路損毀、修復的不確定,災害發(fā)生后應急物資需求的不確定進行研究。因此,本文將路網(wǎng)阻斷、修復及需求不確定結(jié)合起來建立應急物資調(diào)度的成本目標函數(shù)模型,同時采用啟發(fā)式算法對模型進行求解。
1)假設在一個區(qū)域發(fā)生突發(fā)性事件后,應急救援網(wǎng)絡中的路網(wǎng)部分路段受到損毀,同時有多個災害地點需要進行應急救援。
2)假設有應急管理部門對損毀路段進行修復,修復后有成本和收益。為未滿足應急物資的懲罰成本。其中:id為應急救援點i配送應急物資的變動單位成本;ix為應急救援點擁有的應急物資量,iN∈;if為應急救援點i配送應急物資的固定單位成本;ir為 0-1變量,救援點i被選中為應急配送點時取值為1,否則為0,i∈N;yij為應急救援路網(wǎng)上節(jié)點i到 j配送的應急物資的量,i∈ N ,j∈ N1; ej為災害點 j未滿足應急物資的單位處罰價格; zj為災害點 j,沒得到滿足時,補配的應急物資量, j ∈N1其中,N1為需要救援點集合,N1?N。
應急救援點的容量限制
式中:iC為應急救援點i處理應急物資的容量限制。
災害發(fā)生前的應急救災的成本預算
式中:G為災害發(fā)生后應急配送成本的總額。
應急救援點應急配送的物資不能超出該點的容量
災害點的需求應該盡量滿足
式中:βj為災害點j的應急物資需求量,j∈N1。
非負約束
在災害發(fā)生前,由于應急物資的需求量jβ的不確定性,災害發(fā)生后災害點的應急需求量jβ∈此處 βj為βj的下界, β?j為最大偏差。
基于這種情況本文采用兩個穩(wěn)定性參數(shù):Γ1為應急救援路網(wǎng)中路段的阻斷數(shù)量,Γ2為災害點的需求量估計值,則模型可轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定性模型:
本文采用兩階段啟發(fā)式算法對模型進行求解。第一階段確定應急救援點數(shù)量,根據(jù)一定的規(guī)則每次迭代則增加一個應急救援點,找到應急救援點集合而且能滿足模型中的約束條件;第二階段尋找需求及應急救援路網(wǎng)中斷的不確定性的最優(yōu)調(diào)度方案時,則停止迭代。
Step 1:第1階段利用啟發(fā)式算法確定應急救援點的選址和數(shù)量及覆蓋范圍;
Step 2:第2階段的個體中,利用覆蓋率為啟發(fā)式規(guī)則(尋找需求及應急救援路網(wǎng)中斷的不確定性的最優(yōu)調(diào)度方案時)產(chǎn)生M;
Step 3:針對第2階段中的每一個個體k,確定每一個個體的適應值kj;
Step 4:對第2階段進行選擇:第2階段中每一個個體被選中的概率為kp;采用蒙特卡洛法進行判斷第2階段的個體保留;
Step 5:對篩選后的第2階段的個體進行交叉和變異;
Step 6:對交叉或變異后得到的新個體進行更新比較:如果更新后的方案更優(yōu),則繼續(xù)迭代;否則增加第1階段應急救援點的數(shù)量;
Step 7:檢驗第2階段個體迭代達到穩(wěn)定后,如果達到則轉(zhuǎn)Step 8;否則,轉(zhuǎn)Step 3;
Step 8:對第2階段個體進行選擇和變異操作。
某區(qū)域內(nèi)有12個行政區(qū)域,各行政區(qū)域的路網(wǎng)如圖1所示。在圖1中,節(jié)點表示行政區(qū)域的災害點或者救援點的配置中心。圖的弧邊的數(shù)據(jù)表示應急物資運輸?shù)膯挝贿\價(元/t)。該區(qū)域受到地震的影響,應急救援路網(wǎng)中斷的路段:3-10、4-5、8-9、10-12、7-12、12-13。災害點集合為{10、12、7、13、11}。
圖1 應急救援路網(wǎng)Fig.1 Emergency rescue road network
在應急救援網(wǎng)絡中節(jié)點的應急救援固定成本if、應急救援變動成本id,應急救援節(jié)點容量iC限制等如表1所示。G為災害發(fā)生后應急配送成本的總額350萬。災害點的應急物資需求量可以根據(jù)該區(qū)域的人口數(shù)量、受災程度進行估計,分別取2%,7%,12%的擾動為最大偏差?jβ(單位:t)。各災害點的需求量下界為βj(單位:t)。相關的參數(shù)列表表示:表1分別為應急物資配置固定成本、可變成本及容量等參數(shù);表2分別為災區(qū)的需求量、擾動量及補償價格等參數(shù);表3分別為損毀路段及修復路段后收益等參數(shù)。
表1 各行政區(qū)應急物資配置的固定成本、可變成本及容量Tab.1 Fixed costs, variable costs and capacity of borough’s emergency supply configure
表2 災區(qū)的需求量、擾動量及補償價格Tab.2 Demand of disaster district, disturbance and compensation price
表3 道路修復后的救援收益Tab.3 Rescue income after road repair
通過 matlab采用算法對模型進行求解,當應急救援路網(wǎng)的需求是確定的,即:1Γ=2Γ=0時,求得最優(yōu)目標值0Z為1733695元。當擾動為7%時、2Γ=2時的穩(wěn)定性結(jié)果如表4所示。
表4 穩(wěn)定性方案(2Γ=2,擾動比例為7%)Tab.4 Stability program (2Γ=2, the disturbance ratio is 7%)
由表4可知,當1Γ=1、1Γ=2時,應急物資的調(diào)度不變,說明在應急救援路網(wǎng)中道路的損毀對應急調(diào)度沒有影響。當1Γ=3、1Γ=4、1Γ=5時,應急物資的調(diào)度方案發(fā)生變化,應急調(diào)度方案需要進行調(diào)整。當1Γ=6,最優(yōu)的應急調(diào)度方案發(fā)生變化,穩(wěn)定性變化增大。所以,應急管理部門的決策者可以根據(jù)不同的風險偏好對1Γ、2Γ進行控制,進行決定最優(yōu)的應急物資配置方案。如果要控制風險,當擾動變大時,則需要增加資金和物資的投入,以得到應急物資調(diào)度方案的穩(wěn)定性。
由表5可知,當2Γ=2,2Γ=1或者2Γ=3或者1Γ=5或者1Γ=6時,0/ZZ隨著擾動變化增大而增大,表示應急物資調(diào)度方案越不穩(wěn)定。1Γ和2Γ變化越大,應急物資調(diào)度方案的穩(wěn)定性就越差,方案的穩(wěn)定性隨著1Γ、2Γ變動增大而減弱。應急管理部門的決策者對應急需求不確定性所帶來的風險偏好決定1Γ、2Γ的變化,進而確定應急物資的調(diào)度方案。當決策者需要增強應急救援方案穩(wěn)定性,則需要增加應急救援方案的投資。
表5 不同穩(wěn)定性及擾動比例結(jié)果Tab.5 Stability and the proportion of different disturbance results
本文將路網(wǎng)阻斷、修復及需求不確定結(jié)合起來建立應急物資調(diào)度模型,然后采用啟發(fā)式算法對模型進行求解。通過算例證明模型及算法的有效性,該研究同時為決策部門提供決策支持,根據(jù)決策者的不同風險偏好,選擇路網(wǎng)的修復、資金和物資的投入,如果要控制風險,當擾動變大時,則需要增加資金和物資的投入,以得到應急物資調(diào)度方案的穩(wěn)定性。在模型中進一步考慮災害區(qū)的災民滿意度,決策部門的行為等約束條件是進一步研究的方向。
[1] 陳 森,姜 江,陳英武,等. 未定路網(wǎng)結(jié)構情況下應急物資車輛配送問題模型與應用[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐,2011,31(5):907-913.
[2] 王旭坪,馬 超,阮俊虎. 運力受限的應急物資動態(tài)調(diào)度模型及算法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐,2013,33(6):1493-1500.
[3] 陳鋼鐵,帥 斌. 震后道路搶修和應急物資配送優(yōu)化調(diào)度研究[J]. 中國安全科學學報,2012,22(9):166-171.
[4] 陳鋼鐵,帥 斌. 危險品事故泄漏模糊路網(wǎng)應急資源優(yōu)化研究[J].中國安全科學學報,2012,22(3):153-171.
[5] Ben-Tal Aharon,Nemirovski Arkadi. Robust optimization-methodology and applications [J].Mathematical Programming,2002,92(3):453-480.[6] Ben-Tal Aharon,Ghaoui Laurent E. I., Nemirovski Arkadi. Robust optimization [M]. New Jersey:Princeton University Press,2009:1-542.
[7] Bertsimas Dimitris,Sim Melvyn. The price of robustness[J]. Operations Research,2004,52(1):35-53.
[8] 張 玲,王 晶,黃 鈞. 不確定需求下應急資源配置的魯棒優(yōu)化方法[J].系統(tǒng)科學與數(shù)學,2010,30(10):1283-1292.
[9] 王雪峰,孫小明,鄭柯威,等. 定位-車輛路徑問題的兩階段混合啟發(fā)式算法[J].上海交通大學學報,2006,40(9):42-47.