考慮協(xié)同柔性的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)設(shè)計研究

程國萍

摘要： 應(yīng)急資源布局作為應(yīng)急救援中非常重要的一個環(huán)節(jié)，它直接影響到救災的反應(yīng)速度和救災的效果。大規(guī)模災害帶來的破壞性巨大且往往不可預測，一旦災害發(fā)生，會對現(xiàn)有的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)進行破壞，導致在救援過程中產(chǎn)生物資的供給短缺或者物質(zhì)運輸紊亂，從而不能保證救援的及時性和有效性。因此建立協(xié)同柔性的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)模型，并結(jié)合遺傳算法進行計算研究，是有重要意義的。

Abstract： As a very important part of emergency rescue， the emergency resource layout directly affects the response speed and results of disaster relief. Based on the background of huge disaster is destructive and unpredictable， the resource layout will be destoryed and the supplies shortage or material disorders will appear， which cannot guarantee the timeline and effectiveness of the rescue. Therefore， it is important to establish a collaborative network model of emergency resource layout and research it combined with genetic algorithm.

關(guān)鍵詞： 大規(guī)模災害；應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)；協(xié)同柔性；遺傳算法

Key words： scales disaster；designing network of emergency resources；collaborative flexibility；genetic algorithm

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）11-0088-03

0 引言

在大型災害救援中，應(yīng)急救援設(shè)施點需要在短時間內(nèi)將成百萬噸的救援物質(zhì)運往受災區(qū)域，往往會出現(xiàn)各應(yīng)急救援點各自為戰(zhàn)，協(xié)調(diào)不統(tǒng)一，尤其當災害帶來的破壞巨大，災情嚴重時，應(yīng)急救援組織管理出現(xiàn)混亂，救援物流出現(xiàn)紊亂，從而導致救援物質(zhì)不能及時的調(diào)配到受災區(qū)域，這也給應(yīng)急救援布局網(wǎng)絡(luò)中樞紐點與節(jié)點的協(xié)同性提出了更高的要求，避免因應(yīng)急紊亂帶來應(yīng)急資源供給的短板，從而影響到救援的效率。在進行資源布局網(wǎng)絡(luò)設(shè)計后，災害發(fā)生后可能會導致應(yīng)急布局中救援設(shè)施點的破壞，進而救援設(shè)施點所覆蓋的需求點物質(zhì)的調(diào)配就會出現(xiàn)故障，這種破壞甚至可能導致整個資源布局網(wǎng)絡(luò)的故障，大大延緩了應(yīng)急物質(zhì)調(diào)配救援，而需求物質(zhì)對受災需求點是具有時效性的。因此，考慮協(xié)同柔性的應(yīng)急救援設(shè)施點情形的資源布局網(wǎng)絡(luò)研究，能夠提高資源布局網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境變化的適應(yīng)性?？傊瑢Νh(huán)境變化具有更好適應(yīng)性的資源布局網(wǎng)絡(luò)能在災害初期最大限度的保障資源供給，提高救援的效率，在減少災害帶來的損失方面具有重大作用，這也是本文研究協(xié)同柔性應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)的意義所在。

1 應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論基礎(chǔ)

設(shè)施選址位置研究在1908年時 Alfred Weber[1]問題提出來的，當時他是為了在平面上選擇一個倉庫地址。由此開啟了設(shè)施選址問題的研究。Peng Peng[2]在2010年研究了一個考慮供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)情況不確定性的可靠性二級物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題，并使用啟發(fā)式算法對所建模型進行優(yōu)化求解。王菡[3]則根據(jù)生物危險源擴散規(guī)律，建立了多層次的城際多應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同模型，并討論了多物流網(wǎng)絡(luò)協(xié)同狀態(tài)下，應(yīng)急物資在最短時間內(nèi)、以最合適的量配送到疫區(qū)的方法。楊雨蕾[4]在分析當前應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)的一般模式的基礎(chǔ)上，提出了建立基于層級軸幅式網(wǎng)絡(luò)的綠色通道，通過建設(shè)區(qū)域性多功能樞紐，實現(xiàn)全程物流管理，要求各交通方式協(xié)調(diào)分工，實現(xiàn)無縫銜接，從而優(yōu)化應(yīng)急運輸網(wǎng)絡(luò)。曾敏剛等[5]針對單出救點、多受災點的情形，構(gòu)建了應(yīng)急物資分配模型，并運用層次分析法對受災地區(qū)的損害程度進行分析，構(gòu)造了應(yīng)急救援物資的效用系數(shù)，最終使各受災點的應(yīng)急物資分配總效用最大。葛春靜[6]在應(yīng)急資資源配送點軸輻網(wǎng)絡(luò)布局的魯棒優(yōu)化設(shè)計中提出了繞道約束模型，也將環(huán)境的限制性因素考慮到布局網(wǎng)絡(luò)中。

在諸多學者的研究中，并未將大規(guī)模災害發(fā)生導致應(yīng)急救援點無法發(fā)揮功能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，這就引出了在設(shè)計應(yīng)急救援網(wǎng)絡(luò)布局中考慮網(wǎng)絡(luò)對整體環(huán)境的適應(yīng)性問題。本文結(jié)合單樞紐點集合覆蓋選址模型，并考慮不同樞紐點之間的協(xié)同，構(gòu)建柔性的應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)布局模型。

2 問題描述

在單分配的應(yīng)急服務(wù)設(shè)施軸輻網(wǎng)絡(luò)中，由于災害的破壞性容易造成樞紐點的無法服務(wù)的問題，分配給該樞紐點的Spoke點的應(yīng)急服務(wù)資源無法抵達災區(qū)，陷入一邊急需應(yīng)急服務(wù)資源，一邊應(yīng)急資源積壓，不能參與應(yīng)急活動的局面。針對該問題，本文在應(yīng)急服務(wù)設(shè)施單分配覆蓋模型的基礎(chǔ)上，提出了考慮樞紐點被破壞情形下的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)問題研究，可采取從節(jié)點當中重新選取一個Spoke點為Hub點，重新建立單分配樞紐覆蓋模型，并確定Spoke點的分配方式。當Hub點出現(xiàn)破壞、擁堵的情況時，啟動此備用方案。

3 模型建立

3.1 考慮協(xié)同柔性下的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型的假設(shè)：

①單一分配樞紐一個節(jié)點只對應(yīng)一個樞紐點；

②滿足最大半徑實踐要求；

③滿足只有當一節(jié)點被選為樞紐點后，才能將其他非樞紐節(jié)點分配給該樞紐點；

④協(xié)同作用問題，通過簡單的假設(shè)情景；

⑤注意決策變量的線性化問題；

⑥目標函數(shù)的意義與約束條件的搭配合理問題。

3.2 模型參數(shù)說明

本模型救援的目標是在原救援樞紐點破壞后，設(shè)立的樞紐點越少，保證具有重要程度的候選樞紐點越易成為樞紐點。

4 模型求解

遺傳算法最初是由Holland[7]提出，目前該算法廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。遺傳算法對問題的可行解進行編碼，通過適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)成優(yōu)勝劣汰、適者生存的“自然環(huán)境”，種群通過選擇、交叉、變異等不斷演化，產(chǎn)生出新的更加優(yōu)良的種群，這樣經(jīng)過若干代的進化，最終求得問題的最優(yōu)解。本模型為NP-Hard問題，所以采用比較成熟的遺傳算法，并針對該模型的一些特點做出相應(yīng)的調(diào)整和改進，以求出最少的樞紐點，保證具有重要程度候選點能被及時補上成為新的樞紐點，確保救援的順利進行。

4.1 解的編碼

在改進遺傳算法中，每一個染色體（可行解）包含兩個序列：“樞紐序列”和“分配序列”。每個序列的長度等于網(wǎng)絡(luò)總節(jié)點數(shù)目。在“樞紐序列”中，采用0、1編碼， 1代表該點為樞紐點，0代表此點是非樞紐點。在“分配序列”中，如果節(jié)點i分配給節(jié)點k，則節(jié)點i的值等于k。在“分配序列”中每一個樞紐點分配給其自身。

4.2 種群初始化及選擇操作

在種群初始化階段需要對種群規(guī)模進行確定。設(shè)種群初始規(guī)模為p，節(jié)點個數(shù)為q，本算法確定種群中樞紐點方法是：從（1，2，…，q/2）中選出一個數(shù)字來作為樞紐點的數(shù)量。為了保證種群的多樣性，采用隨機抽取策略。為了能使選取的節(jié)點作為樞紐點是那些權(quán)重小的節(jié)點，將各節(jié)點按照權(quán)重進行排列，然后隨機抽取。在父代群體中遺傳到下代群體中，以目標函數(shù)為適應(yīng)度函數(shù)來決定染色體是否傳到下一代。

4.3 交叉操作

給定一個交叉概率來對樞紐點數(shù)列和節(jié)點數(shù)列進行操作，通過交換交叉點的左右兩部分構(gòu)成新的子代個體。由于“樞紐序列”的交叉原因，一些節(jié)點無法分到到樞紐點位置，這些節(jié)點按照就近原則分配給附近的樞紐點。如果出現(xiàn)交叉后樞紐點數(shù)量為零或者沒有節(jié)點了，舍棄這類個體。如圖4。

4.4 變異操作

給定一個變異概率，由于考慮協(xié)同作用，因此對只有單樞紐點的個體不予以變異。對于兩個樞紐點以及節(jié)點大于兩個的個體進行變異操作，通過變異產(chǎn)生新個體。

4.5 終止條件

給定一個最大的遺傳代數(shù)G，算法迭代代數(shù)在達到G時停止。

5 算例分析

本算例來驗證模型的有效性。某地區(qū)有18個應(yīng)急救援服務(wù)設(shè)施點，各設(shè)施點之間最短救援時間及位置布局如表1和圖5所示。按照上述算法步驟，進行運算。設(shè)置參數(shù)：種群規(guī)模為60，最大遺傳代數(shù)G為100，交叉概率為0.6，變異概率為0.2?；谏鲜鰠?shù)的算法，分別對該模型在電腦上進行計算。對該模型，折扣系數(shù)？琢依次取值為0.3、0.6和0.8；最大時間約束分別T取值720、960、1200和1440分鐘。

根據(jù)每個設(shè)施點的地理狀況、覆蓋人口、交通運輸能力等情況，對各設(shè)施點進行打分，確定權(quán)重指標。該指標對于模型求解沒有影響，只是在對樞紐點進行選擇時候的隨機原則。其中表述設(shè)施點的數(shù)據(jù)越小，說明權(quán)重越小，越容易被選中成為樞紐點。

結(jié)合改進的遺傳算法，在電腦上進行計算。對參數(shù)q的選取數(shù)值，折扣系數(shù)？琢，最大約束時間的反復組合，對算例進行求解，觀察目標函數(shù)值得變化程度。分別計算30次后，一般情況下將不符合條件的解篩選掉，都能得出最優(yōu)解。當q的選取數(shù)量增大時，運算時間也相應(yīng)增加，但在可接受范圍內(nèi)。表3為得出參數(shù)q=15時，得出的模型目標值。圖6為此參數(shù)下的設(shè)施服務(wù)點布局圖。

當？琢不變，最大時間約束T發(fā)生變化，隨著T的增大，最大時間約束不斷得到釋放，使得原來不滿足要求的節(jié)點也能被現(xiàn)有樞紐點覆蓋，樞紐數(shù)量相應(yīng)隨之減小，從而整個布局影響很大。

從上述結(jié)果來看，對不同的模型的不同參數(shù)進行分析，驗證了該模型的正確性和算法的有效性。所以，該模型能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域內(nèi)各樞紐點協(xié)同配合，設(shè)施點網(wǎng)絡(luò)的柔性，對應(yīng)對大規(guī)模災害的突發(fā)情況，能夠及時的實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)聯(lián)動，做到有條不紊進行，從而滿足對大規(guī)模災害應(yīng)急救援的需求。

6 結(jié)論

本文以大規(guī)模應(yīng)急救援為背景，指出在對應(yīng)急救援服務(wù)設(shè)施點進行選擇樞紐點的時候，考慮災害帶來的環(huán)境變化，并對不同樞紐點之間進行協(xié)同配合的資源布局設(shè)計。建立了一個協(xié)同柔性的應(yīng)急資源布局網(wǎng)絡(luò)模型，并設(shè)計了改進的遺傳算法來求解模型。在算例分析的結(jié)果中驗證了該模型的有效性。算例分析結(jié)果表明該模型可以在對應(yīng)急資源救援設(shè)施點就行選址和分配時，考慮整個布局網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同性和對環(huán)境的適應(yīng)性，為后續(xù)的大規(guī)模災害布局設(shè)計提供一定的科學理論基礎(chǔ)。進一步研究網(wǎng)絡(luò)魯棒性的問題，對整個設(shè)施點網(wǎng)絡(luò)協(xié)同柔性的解決提供更好的方法和思路。

參考文獻：

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