应急调配

2024-05-27

应急调配（通用6篇）

应急调配篇1

电力供应的稳定是公众生活和社会发展的重要保证, 也直接关系国家能源安全和国民经济命脉。提供安全、经济、可持续的电力供应是电力企业的基本使命和重要责任。然而, 自然灾害和人为因素等突发事件的发生, 可能会造成人身伤害, 甚至导致电力设施设备大范围损毁和大面积停电, 给国民经济造成损失, 对经济发展和社会稳定产生较大影响。因此提高电力突发事件的应急救援能力成为棘手的问题。

社会生产生活对电力安全可靠供应的要求越来越高, 由于电力供应的特殊性, 电力供应突发事件的发生具有受灾面积大、持续时间长、应急需求点多以及物资需求量大等特点。电力应急物资的配送不同于一般的物资, 保证它的时效性问题是第一要务, 因此在进行应急物资配送的路径选择上要基于时间最短的原则。同时兼顾考虑成本和损失。

1 电力应急物资管理与调配的意义

应急物资管理与调配是物资管理的重要一环, 在应急响应过程中, 由于电力应急物资来源的分散性、各种物资需求与供给到达的不确定性以及异常事件的随机性, 使得应急物资的调度分配工作面临严峻考验。为使灾害损失极小化, 急需从资源响应及灾害演变的角度对应急物资调配决策的内涵、实现及优化方法进行研究, 为电力应急物资管理及应急管理的政策制定与研究提供参考。

开展应急电力物资调配策略研究, 在突发事件发生时, 科学地分析应急物资需求, 提出应急物流快速响应过程中的调配策略, 对于实时、快速地制定应急物资动员方案, 最大限度地发挥已有资源的效益具有重要意义。

2 电力应急物资调配模型的构建

应对电力突发事件的关键问题之一就是及时供给电力应急物资。由于应急物资数量和种类都是有限的, 在电力应急物资的调度过程中会受到种种条件的约束, 因此, 对于有限的电力应急物资进行合理调配和优化分配是非常重要的。本文将结合电力突发事件的, 分别从单一应急点和多应急点两种情形对电力突发事件的应急物资调配进行研究, 构建物资调度的优化模型。

由于本文篇幅和能力有限, 因此无法对电力应急物资调度考虑的非常全面。本文的模型的构建基于以下几个假设。

假设一:物资储备中心与各受灾地点之间的运输距离作为已知量, 有专门的电力应急储备库对特定的应急物资存放。电力应急物资的储备点和应急点是固定的, 本文不考虑路径的选择问题。

假设二:每个电力突发事件点对救灾物资的需求量已知。应急物资的需求量是物资调度的关键所在, 应采取科学的方法对其进行合理的预测, 本文的模型构建基于以往事故的经验, 假设需求量已知。

假设三:不考虑车辆的运输能力。假设应急运输车辆能够得到满足, 本文假设调度方案中的应急物资都可以被顺利的运送到电力突发事件点。

2.1 单应急点

单应急点, 就是某一处发生突发事件, 周围的储备点全力以赴对其进行救援。

设S1S2…Sn为n个电力应急仓库, 当事故点D发生电力供应事件时, 已知供应点Si (i=1, 2Κ…m) 的实际供应量为si, 需求点D的需求量为dj, 选取离事故点最近的Si进行供应。如果siπd则选择1S和S2一起供应。如此等等。

2.2 多应急点

多个应急点同时发生应急事件, 这个时候多个应急点都会出现应急物资的需求, 但应急物资数量是一定的, 这就产生了资源冲突问题, 但是依据调度的原则, 解决其发生的应急物资冲突问题。

设S1S2…Sn为n个电力应急仓库, D1D2…Dm为m个电力突发事件点, 已知供应点Si (i=1, 2Κ…m) 的实际供应量为is, 需求点Dj (j=, 12Λn) 的需求量为dj从供应点Si到Dj的应急物资为xij, 时间为tij, 单位成本为cij, 突发事件级别为lij。

模型的主要目标包含以下三个方面:

目标1:总调度时间最短。从电力应急仓库到多个电力突发事件点的调度总时间最短。

目标2:总成本最低。在保证电力应急物资迅速到达突发事件点的同时, 要使得总的物资调运成本最低。

目标3:总损失最小。在物资发生冲突的过程中, 依据电力突发事件点的级别, 最终使得电网损失负荷最小, 停电时间最短。

电力突发事件分级如下:

Ⅰ级, 指电网全面瓦解即电网“全黑”的停电事故。

Ⅱ级, 指全区电网损失负荷超过40%, 预计停电持续时间4小时以上的突发停电事故。

Ⅲ级, 指全区损失负荷20%~40%, 预计停电持续时间在4小时以内的事故。

Ⅳ级, 全区损失负荷在20%及以下, 预计停电持续时间在4小时以内的事故。

限制条件包括以下几个条件。

条件1:物资的实际供应量等于需求点的需求量。

条件2:各电力应急仓库提供的物资数量之和等于供应点的总实际供应量。

条件3:各电力应急突发点的获得的物资数量之和等于需求的需求量。

条件4:每个电力应急点向事件突发点提供的物资数量大于等于零。

构建多应急点多目标模型如下:

3 结语

本文立足于突发事件发生后, 如何对各物资需求点进行物资的最优分配, 同时使得分配策略的效用最大。根据事件点的数量不同, 分别对单应急点和多应急点的分配模型进行构建。实现突发事件分类、应急需求分级, 实现快速调运, 将应急物资按需求快速合理地配送到指定地点。建立的应急物资调配模型充分考虑突发事件的突发性、时效性、阶段性和不确定性, 实现基于需求特征分析的调配策略。

摘要：电力供应的稳定是公众生活和社会发展的重要保证, 也直接关系着国家能源安全和国民经济命脉。提高电力突发事件的应急救援能力成为棘手的问题。应急物资管理与调配是物资管理的重要一环。本文将结合电力突发事件的, 分别从单一应急点和多应急点两种情形对电力突发事件的应急物资调配进行研究, 构建单一应急点和多个应急点城市应急物资调度的优化模型。对各物资需求点进行物资的最优分配, 同时使得分配策略的效用最大。

关键词：电力应急,物资管理,物资调配,优化

参考文献

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[5]王苏生, 王岩.基于公平优先原则的多受灾点应急资源配置算法[J].运筹与管理, 2008, 17 (3) :16-21.

应急调配篇2

2016年5月26日下午，医学工程处联合医务处、门诊部、急诊医学科、重症医学科等科室，组织了一场呼吸机故障应急调配模拟演练。

◆演练前准备会议

下午3点，在急诊120病区办公室，医学工程处张正惠处长主持召开了演练前准备会议，对“急救和生命支持类医学装备应急预案”以及本次呼吸机故障应急调配模拟演练方案进行了学习，强调了本次演练的目的和意义、各部门演练任务和人员分工、模拟演练的场景作了较详细的阐述和布置。

15时20分，由医学工程处张正惠处长宣布模拟演练正式开始。

◆模拟危重病人抢救中

15时24分，医学工程处张正惠处长接到急诊医学科钟金妹主任求助电话，一名危重病人在抢救过程中呼吸机突发故障，抢救室现没有备用呼吸机，病人生命受到严重威胁，急需紧急调配1台有创呼吸机至急诊抢救室。

张正惠处长按照就近、方便的原则，经电话联系，邻近的重症医学科有空闲的有创呼吸机，随即向重症医学科刘龙主任发出指令，紧急调用该科呼吸机，要求重症医学科派专人将呼吸机运送至急诊抢救室。

◆简易呼吸气囊通气支持

与此同时，急诊抢救室医护人员按照医院《呼吸机故障紧急处理程序》要求，对病人进行紧急处理，实施简易气囊通气支持，将故障呼吸机从病人身上撤离，等待调配呼吸机的到来。

◆故障呼吸机拖离工作区并挂上故障标牌

医学工程处陈文辉干事通知技术人员王业潮工程师带上工具马上赶到急诊抢救室，对备用呼吸机进行管路连接和技术指导。张正惠处长和陈文辉干事也赶到急诊抢救室进行现场协调，王业潮工程师到达现场。

◆备用呼吸机到达现场

16时36分，ICU医生程超、护士王琴护送备用呼吸机到达抢救室，王业潮工程师上前迎候呼吸机。

◆王业潮工程师给调配呼吸机安装合适的接头

王业潮工程师和ICU医护人员一起连接调配来的呼吸机，因急诊抢救室设备带氧气接口与备用呼吸机接口不符，无法正常接管，王业潮工程师从随身工具包中取出各种规格转接头，挑出合适的转接头，顺利完成备用呼吸机的安装。

◆调配呼吸机进行参数设定、模拟肺测试

对调配来的呼吸机进行参数设定，并再次进行模拟肺检测，检测正常后联接入病人气道。

◆抢救病人获得备用呼吸机通气支持

◆王业潮工程师对故障呼吸机进行善后处理急救病人使用紧急调配来的呼吸机进行通气支持后，生命体征趋于平稳，抢救工作得以继续进行。15时45分，呼吸机故障应急调配模拟演练圆满结束。

◆现场召开应急演练总结评估会

演练结束后，医学工程处张正惠处长主持召开演练人员现场总结评估会，对演练过程中存在的问题和不足进行讨论、分析，对应急预案、演练方案进行评估和完善，完成应急预案演练记录评估。

重症医学科刘龙主任现场作演练总结，本次演练基本能按照方案顺利进行，在病人抢救过程中，突发呼吸机故障时的处置流程比较规范，操作比较熟练。不足之处是：备用呼吸机调配到位并完成接管后，呼吸机要调节氧浓度为100并维持2分钟后再接到病人气道上。

张正惠处长对上一次演练时陆益民副院长指出的调配呼吸机到达现场使用前，要再次进行模拟肺检测，检测正常后才能接病人气道，这一点今天做得很好，体现了持续改进的理念。

医务处林烨处长担任演练观察员，认为本次演练对提高医院应对急救和生命支持类设备突发故障的紧急处置能力很有意义，本次演练急救设备能够快速调配到位，人员分工明确，细节考虑周全，是对应急预案的一次检验和实战演练，对提高医院在抢救急危重病人时对突发事件处置具有指导作用，演练很有必要。

今后，我们要不断完善突发事件应急预案和演练方案，努力提高应对各种突发事件的防范意识和处置能力，在实践中加以补充和持续改进。同时，要加强对急救和生命支持类设备的跟踪管理，最大程度地保障急救设备处于完好、备用状态，减少由于急救设备突发故障而造成的人员伤害，保障人民群众的身体健康与生命安全。

应急调配篇3

随着经济的发展,技术的提高,对自然灾害的预报已经发展到一定的水平,但局部性的甚至是全球性的重大灾害还是频繁的发生,直接造成国家的重大的损失。灾害发生后是否能及时、有序、高效的开展应急物资调配工作,对于降低损失起着至关重要的作用。“汶川”和“玉树”地震后,整个国家应急措施的迅速启动,标志着我国在建立健全现代突发事件应急管理体制和应急机制方面正日渐成熟,但从整个灾害后应急物资调配的实际情况看,仍存在很多不足。从1984年Kemball-Cook和Stephenson首先提出通过对物流进行管理来提高救援物资运输时的效率以来,重大灾害后应急物资的调配问题成为国内外学者研究的重点,Ray、Fiedich等国外学者从不同角度研究了应急物资运输和分发问题。同时 SuleymanTufekci和 wizliamA.wallaCe[1]作为权威的应急管理专家指出应急管理根本上是一个复杂的多目标优化问题。而国内的刘春林、卢安文、王杏等人通过建立不同应急救援物资调配模型对该问题进行了更加深入的研究。邹志云等人主要针对应急物流的路径的优化进行了研究。计雷等提出了应急管理中的救援物资运输问题是最小化运输费用与运输时间的多目标组合优化问题[2]。由这些学者的研究可以看出灾后应急物资调配研究主要集中在应急物资的合理分配和应急资源运输路径的优化上。应急物资合理分配方面主要以运输时间最小、运输成本最少为目标,以资源需求数量和供应数量为约束条件,建立了多目标或单目标线性规划模型[3,4,5,6],并利用可能性理论和隶属度理论进行求解[7,8];但是在现实生活中,重大灾害发生后,应急物资需求的不确定性非常明显,决策者很难确切了解救援物资需求数据。同时由于灾害的破坏性使得道路情况有所改变,直接导致物资到达需求点的时间也具有模糊性。根据这一现状,在原有模型的基础上建立并求解了以运输时间最短为主辅助以运输成本最小的多目标,需求量、运输量以及限制运输能力为约束条件的多目标模糊线性规划模型,并以实例进行论证分析。

1应急物资调配

1.1应急物资调配特点

应急物资调配是指把灾区某几个临时供应点的救灾物资,以最短的时间和最小的损失安全高效的分配到各个物资需求点。通常重大灾害发生时,由于对运输路线和信息通道的破坏,导致运输网络和信息网络具有高度的不确定性,直接导致应急物资的调配具有明显的随机性,同时应急物资调配具有如下几个特点[9,10]:

1)信息和数据的模糊性。

重大灾害发生时往往涉及面广、突发性强、破坏力大,这使事件的影响范围、持续时间以及强度大小等因素变得难以预见,也使应急物资调配工作变得难以事先确定,一些数据和信息不能准确的取得。

2)时效性。

由于重大灾害而引发的应急物资调配,最突出的特征就是时效性。紧急救援阶段,时间就是生命。

3)需求的多元性。

重大灾害发生时,短时间内对某些特殊物资形成了大量的需求,这些物资主要包括医疗设备、救灾专用设备、通讯设备以及日用生活必需品。

4)弱经济性。

应急物资调配最突出的特点就是“急”,这使得应急物资调配成本急剧增加,特别是在重大险情或事故处理过程中,经济效益将不再作为物流活动的中心目标来进行考虑,应急物资调配将呈现明显的弱经济性,在某些情况下甚至会成为一种纯消费性行为。

1.2应急物资调配与物资调配的区别

应急物资调配是一个非常态的物资调配过程,一般的物资调配具有物资数量、品种确定、配送网络完整、运输方案明确等特点。而灾后应急物流则完全不同,应急管理的主体必须在很短时间内及时展开工作,来满足由于重大灾害带来的急迫和大量物资的需求。

2模型的建立与求解

灾后应急物资调配问题约束条件是每种物资的调配都有可能有多个供应点与多个需求点,物资的供应量、需求量、道路限制量在重大灾害后都不可能明确的得到;由于道路的损害和灾后对物资的大规模迫切的需求,所以还要考虑道路的承载能力。基于以上分析,在运力足够且应急车辆进行一次运输的基础上提出了新的灾后物资调配模糊模型,该模型在时间最短的前提下,把调配成本最少作为优化目标,同时还根据灾后交通的特殊情况把道路的运输能力作为一个约束条件,并采用模糊优化的方法对模型进行求解。

模型建立。设定所有应急物资供应点的集合为M={i|i≤m},i∈M是其中一个应急物资供应点,xij代表从i供应点到j应急点的应急物资调配数量,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n; $\tilde{a}$ i代表第i个供应点可以供应的最大的物资量,i=1,2,…,m; $\tilde{b}$ j代表第j个应急点的物资需求量,j=1,2,…,n; $\tilde{c}$ ij代表从第i供应点到j应急点的运输成本,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n; $\tilde{t}$ ij代表从i供应点到j应急点的时间,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n; $\tilde{d}$ ij代表从i供应点到j应急点最大运输量。( $\tilde{a}$ i, $\tilde{b}$ j, $\tilde{c}$ ij, $\tilde{t}$ ij, $\tilde{d}$ ij都为三角模糊数)设

$sgn (x_{i j}) = {\begin{cases} 0, x_{i j} = 0 \\ 1, x_{i j} > 0 \end{cases}$

以调配任务完成的时间最短和运输成本最少的目标函数,以应急点和供应点的需求量、供应量和道路承载力为约束条件的模型建立下:

目标函数 $\min \tilde{t} = \max_{j = 1}^{m} ((\tilde{t}_{i j} * sgn (x_{i j})) (1)$

$\min \tilde{z} \approx \sum_{i = i}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \tilde{c}_{i j} x_{i j} (2)$

约束条件

$s . t . {\begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} x_{i j} \leq \tilde{a}_{i}, i = 1, 2, \dots, m \\ \sum_{i = 1}^{n} x_{i j} ≅ \tilde{b}_{j}, j = 1, 2, \dots, n \\ x_{i j} \leq \tilde{d}_{i j}, 1, 2, \dots, m; j = 1, 2, \dots, n \\ x_{i j} \geq 0, 1, 2, \dots, m; j = 1, 2, \dots, n \end{cases} (3)$

3算法描述

上述模型的目标函数和约束条件均是模糊数(用三角模糊数),在对该模糊模型进行求解时必须对目标函数和约束条件分别进行预处理,然后再进行求解。

3.1模糊数排序指标—Yager指标

Yager指标[11]: $F (\tilde{A}_{i}) = 1 / 2 \int_{0}^{1} (a_{i α}^{-} + a_{i α}^{+}) d α (4)$

其中[a-iα,a+iα]为Ai的α截集。

规定模糊数间的序关系为:

$\tilde{A}_{i} > \tilde{A}_{j} \Leftrightarrow F (\tilde{A}_{i}) > F (\tilde{A}_{j})$

$\tilde{A}_{i} ~ \tilde{A}_{j} \Leftrightarrow F (\tilde{A}_{i}) = F (\tilde{A}_{j})$

利用该指标可以把三角模糊数简化为 $F (\tilde{A}_{i}) = \frac{1}{4} (a_{i l} + 2 a_{i o} + a_{i r})$ ,从而把对模糊数 $\tilde{A}$ i排序转化为实数F( $\tilde{A}$ i)的排序。

3.2模型处理

设 $\tilde{c}_{i j} = (\bar{c}_{i j} ‚ c_{i j} ‚ \bar{c}_{i j}) ‚ \tilde{a}_{i j} = (\bar{a}_{i j} ‚ a_{i j} ‚ \bar{a}_{i j}) ‚ \tilde{b}_{i j} = (\bar{b}_{i j} ‚ b_{i j} ‚ \bar{b}_{i j}) ‚ \tilde{t}_{i j} = (\bar{t}_{i j} ‚ t_{i j} ‚ \bar{t}_{i j}) ‚ \tilde{1} = (1, 1, 1)$ 。

根据三角模糊数的运算性质目标函数(2)约束条件(3)可以简化为:

$\begin{array}{l} \max_{j = 1}^{n} ((\underline{t}_{i j} * sgn (x_{i j}), t_{i j} * sgn (x_{i j}), \\ \bar{t}_{i j} * sgn (x_{i j})) (5) \end{array}$

$\tilde{z} = (\sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \bar{c}_{i j} x_{i j} ‚ \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} c_{i j} x_{i j}, \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \bar{c}_{i j} x_{i j}) (6)$

$s . t . {\begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} \tilde{1} x_{i j} \leq \tilde{a}_{i}, i = 1, 2, \dots, m \\ \sum_{i = 1}^{n} \tilde{1} x_{i j} ≅ \tilde{b}_{j}, j = 1, 2, \dots, n \\ \tilde{1} x_{i j} \leq \tilde{d}_{i j}, 1, 2, \dots, m; j = 1, 2, \dots, n \\ x_{i j} \geq 0, 1, 2, \dots, m; j = 1, 2, \dots, n \end{cases} (7)$

根据该式子可以看出目标函数和约束条件的结果都是三角模糊数。只有知道如何对三角模糊数进行排序才能求得最优目标函数。但是目前对模糊数排序是众说纷纭,不同领域不同学者对三角模糊数排序给出了不同的定义和指标,每种定义和指标都有其优越性和局限性。但是Yager的排序指标被众多学者广泛接受与应用,具有较好的性质。

所以运用(4)可以把式(5)、(6)和(7)的进行转化,转化后的模型如下:

$\begin{array}{l} \max_{j = 1}^{n} \frac{1}{4} (\bar{t}_{i j} * sgn (x_{i j}) + 2 t_{i j} * sgn (x_{i j}) + \\ \bar{t}_{i j} * sgn (x_{i j})) = \frac{1}{4} sgn (x_{i j}) (\bar{t}_{i j} + 2 t_{i j} + \bar{t}_{i j}) \end{array}$

$F (\tilde{Ζ}) = \frac{1}{4} x_{i j} (\sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \bar{c}_{i j} + 2 \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} c_{i j} + \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \bar{c}_{i j}) (8)$

$s . t . {\begin{cases} F (\sum_{j = 1}^{n} \tilde{1} x_{i j}) = \sum_{j = 1}^{n} x_{i j} \leq F (\tilde{a}_{i}) = \frac{1}{4} (\bar{a}_{i} + 2 a_{i} + \bar{a}_{i}) \\ F (\sum_{j = 1}^{m} \tilde{1} x_{i j}) = \sum_{j = 1}^{m} x_{i j} \leq F (\tilde{b}_{i}) \frac{1}{4} (\bar{b}_{i} + 2 b_{i} + \bar{b}_{i}) \\ F (\tilde{1} x_{i j}) = x_{i j} \leq \frac{1}{4} (\bar{d}_{i j} + 2 d_{i j} + \bar{d}_{i j}) \\ x_{i j} \geq 0 \end{cases}$

3.3应急物资调配求解步骤

通过以上处理把灾后应急物资调配新的多目标模糊规划模型转化为一般的多目标线性规划问题,由于各个目标之间有时候是矛盾的,所以很难找到唯一的最优解,通常情况只能找到一个折中解。

多目标规划的求解方法有很多,如ε约束法,加权法等。在此采用模糊优化法求解,步骤如下:

①去掉目标函数(4),根据应急物资调配特点,在只考虑时间最短完全不考虑调配成本的条件下求出最优解X*以及最短时间 $\tilde{Τ}^{*}$ 。

②用ωij作为i到j调运物资的标记,

$ω_{i j} = {\begin{cases} 0, t_{i j} 超过最短时间限制 \\ 1, t_{i j} 小于或者等于最短时间 \end{cases}$

。可以看出当超过最短时间限制是不考虑获得调运任务的分配。

③去掉目标函数(3)并把模型根据上节方法处理,得到一个典型的运输问题模型,并用matlab编程求得最优解X。计算最少成本。并以供应点i与需求点j间运输时间tij的最大值作为该调运方案的最终完成时间T。

④修改每个ωij的值,当

$ω_{i j} = {\begin{matrix} 0, \tilde{t}_{i j} \leq \tilde{Τ} \\ 1, \tilde{t}_{i j} < \tilde{Τ} \end{matrix}$

利用Yager指标可以把式子等价为

$ω_{i j} = {\begin{matrix} 0, F (\tilde{t}_{i j}) \leq F (\tilde{Τ}) \\ 1, F (\tilde{t}_{i j}) < F (\tilde{Τ}) \end{matrix}$

⑤利用经典运输模型的算法从新求解模型,如果获得最优方案取有调运任务的应急供应点i与需求点j间的最大运输时间为该调运方案的最终完成时间,并记录到结果中,转到④,直到 $F (\tilde{Τ}) = F (\tilde{Τ}^{*})$ 或者模型无解时,结束算法,得到K个方案。

⑥把步骤①和⑤中得到的K+1个调运的方案根据决策者的个人偏好比较,从而选出折中方案。

4算例分析

4.1数据及数据处理

假设汶川地震发生后,需要从成都的4个供应点紧急调拨救灾物资分配给7个受灾乡镇,以饮用水为例,如表1所示:

根据Yager指标处理可得出F( $\tilde{a}$ i),如表1′所示:

首先,在某一时点进行数据取样,并根据相关数据估计地震发生后相应时间的应急物资需求量。灾后某段短时间内不同3个受灾地区的饮水需求量估计值如下表2:

根据Yager指标处理可得出F( $\tilde{b}$ i),如表2′所示:

应急物资供应点与需求点之间的运输时间,由于信息以及道路情况不明,所以是根据有限的数据以及以往地震的经验得出的模糊值,如下表3。

小时

应急物资供应点与需求点之间的运输成本如表4:

元/百升

供应点和需求点之间道路的承载能力表5:

百升

4.2上节所建模型求解算例

把上述表1′—表5′中的数据代入上节所建立的多目标模糊线性规划模型(8)中得到传统意义上的多目标线性规划模型。然后根据本文的求解思路和步骤:

1)去掉运输成本最低的目标只考虑运输时间最短,可以得出当X*=(292.5 187.5 0 258.3 0 145 0 81.96 0 145 0 37.68)时,运输事件最短为T*=(11,11.2,11.5),即大约是11.2小时。 $F (\tilde{Ζ} (X^{*}))$ =1.5971e+005;F(T*)=11.225

2)去掉运输时间最短的目标函数只考虑运输成本最低,根据传统的单目标线性规划求解模型,利用matlab得到最优解为:

X1 =(292.5000 187.5000 93.8000 164.5000 0.0000 145.0000 0.0000 81.9600 0.0000 145.0000 0.0000 37.6800);F( $\tilde{Ζ}$

(X1))=1.3312e+005;F(T(X1))=11.8。

3)依次按步骤④和⑤得到的调运方案为X2=(292.5000 187.5000 0 258.3000 0 145.0000 0.0000 81.9600 25.5400 145.0000 0.0000 12.1400);F( $\tilde{Ζ}$

(X2))= 1.5979e+005;F(T(X2))=11.225。

4)假设决策者对时间的重视程度为α=0.7,成本重视程度为0.3,比较各个方案如表6:

$λ_{1} = \frac{(F (\tilde{Τ} (X_{i})) - \min (F (\tilde{Τ} (X_{i}))))}{\min (F (\tilde{Τ} (X_{i})))}$ ; $λ_{2} = \frac{(F (\tilde{Ζ} (X_{i})) - \min (F (\tilde{Ζ} (X_{i}))))}{\min (F (\tilde{Ζ} (X_{i})))}$ ;λ=α×λ1+(1-α)×λ2。

根据表6可以看出折中解为X1,方案二是同时考虑时间、成本以及决策者偏好的折中解。

5结论

本文根据重大灾害的破坏性以及应急物资调配的特征建立了以时间最短和成本最少为目标,运输量,需求量以及道路限制为约束条件,且都为不确定的三角模糊数的多目标模糊线性规划模型。并利用模糊数排序和模糊优化法对模型进行优化求解。最后通过案例对灾后应急物资调配问题进行有效性和实用性的验证,并考虑决策者偏好的基础上为决策者提供了更合理的指导意见。结果表明,多目标模糊线性规划模型可以解决重大灾害后应急资源调配问题。这些内容的研究,与重大灾害发生时的环境更吻合,更能表现模型的现实意义,在实践中更具有参考和指导意义,故具有广泛的应用前景。然而,该模型只是以一种物资调配为前提建立的模型并进行的研究,接下来的研究需要在重大灾害的背景下考虑调配物资品种多元化的特点,建立更加完善的物资调配模型。

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应急调配篇4

重大突发灾害事故应急人员、设备

调配方案

保护人民群众的生命安全高于一切，为认真落实重大突发灾害事故应急预案，保证工作顺利开展，特制订调配方案措施。

1、急救中心接诊（重大突发灾害事件）电话后，要在3分钟内车辆待命出发，随时接受调动，一切为此让路。

2、院领导，特别是急诊救护组领导要身先士卒，带队出发，各相关科室救护人员要在15分钟内集结完成。

3、药房负责急救药品的准备工作，由有关人员查验登记后先使用，随后再考虑其他问题。

4、医疗器械，特别是抢救器材，如呼吸机、监护仪、心电图机、洗胃机、吸痰器等仪器管理人员要听从调动，机器随人动；并要保证正常运行。

5、院内有关人员要做好病房、病床的准备工作，手术室要待命手术，医护人员随时待命做好抢救准备工作。

6、重大突发灾害事故应急处理的车辆、人员、设备、药品调动权由主管院长全权负责。

7、需要上报的有关事件或问题要逐级按规定时限上报。

郸城县公疗医院

2005年2月1日

应急调配篇5

一、电力物质需求的特点

电力系统由于外部设备得不到有效的保障, 在日常的使用过程中会不断损坏, 所以说, 电力系统是一个不断消耗电力物资的系统, 这种消耗的系统自然离不开供应链的支持, 结合电力系统自身的特点可以分析出电力故障后, 电力系统对电力物资的需求特点。

1) 及时性与有效性。由于电网与电网之间的电磁联系逐渐紧密, 网络结构最初的设计缺陷导致电网局部区域突发电网故障会影响到很大的一片范围, 并且具有极大的危害性, 危害蔓延的速度也非常快。电力系统作为我国的基础生活系统, 在国民生活与科学发展中占有极大的地位。如果不能采取相应措施来进行处理的话, 势必会对电网造成进一步的危害。而这类电力事故的处理应该建立在电力物资的调配上, 因此, 电力物资的调配应该具有及时性与有效性。

2) 季节性。电力系统大部分的电力设施都处于自然环境当中, 很容易受到自然环境和自然灾害的影响。轻度情况下, 自然环境中的温度、湿度、风速、空气质量都会对电力设备进行慢慢的腐蚀;严重情况下, 电力设备会受到自然灾害的破坏, 例如, 雪灾、地震、飓风、暴雨泥石流等一些次生灾害, 但是这些腐蚀与灾害都充满了季节性。因此, 电力系统对于电力物质的需求也充满了季节性。

3) 网络性与复杂性。电力系统是呈网络结构散布在区域当中的, 当电力灾害发生时, 一个范围内的电力物资需求不可能是单点的, 并且由于外在不确定等因素的影响, 例如, 交通、道路等原因, 导致电力物资不能快速的运送到灾害地点, 因此, 在进行电力物质调配时应该进行多方面的考虑。

二、电力物质综合调配方案的模型设计

从上文分析我们可以知道, 电力系统对于电力物质的调配会受到多个方面的制约, 其中能够用言语表达清楚的因素相当有限。若直接对其进行建模分析, 则需要建立一个多线性的数据模型, 相对而言比较困难。

以目前的调配技术来说电力物资调配主要会面临以下三个难点:

1) 电力物资运输决策问题, 即确定最优的运送路线。2) 故障点物资需求优先级的决策, 即物资第一时间到达那个电力故障点, 电力故障点修复的顺序。3) 物资调配的问题, 选择最优的电力物资调配点以及配量等问题。

这三个问题是有明显区别的, 如果不能一一得到解决, 势必会对电力系统带来危害。

三、应对电力物资调配三大问题的主要对策

1) 电力物资调配的最优路径。电力企业在全国各地设立了大小不一的电力物资储备仓库, 方便抢修人员在进行故障抢修时调配电力物资。在这里我们不妨把全国各地的物资仓库、交通道路以及被破坏的电力故障点抽象成为数学模型当中的节点, 节点之间所连线代表了节点之间物资运送的时间。由于电力物资需求在数学模型当中比较模糊, 在这里只能做出一个模糊估计。为了让这种模糊估计在实际工作中能得以实现, 本文引入对称三角函数来表达这种模糊性的不确定性。

当数学模型建立过后, 可以通过解开数学模式来对相关路径进行评估, 分值最高连线就是最优的运送路径, 因此, 电力公司可以根据分数来择优选择路线。

2) 电力物资的调配。通过最优路径的计算得到了仓库到最优需求点的高效路径以及物资需求的优先级。另外, 我们还需要确定调动那个仓库的电力物资以及物资量, 每个仓库针对不同的需求量才能运送多少物资, 只有这样才能够让综合效益达到最高。应急电力物资调配的主要目的就是在满足物资需求与相关限制的条件下, 考虑电力故障范围内受损电网的故障点的重要性, 在能够满足各方面条件下完成综合调配, 使其调配工作的综合保障率最高。

考虑到电力物资运输路径最优化与线路重要性可能会出现以下问题:运输线路的分值虽然很高, 但是所计算路径的所有仓库都不能在限制期内满足相应的物资供应。电力物资供应的基础要素就是满足及时性与有效性, 在制定电力物资调配方案时, 在对物资运输路线进行调配的同时还应该根据保障率来作出相应的调整, 剔除那些仓库保障率为0的运输路线, 从而形成最优的电力物资运输路线, 从而完成电力物质运输的最终方案。

3) 物资需求的优先级。由于我国的电力系统覆盖范围较广, 很多地方的电网结构比较复杂, 在遭受到电力破坏时会出现众多的电力故障点, 在实际情况下单个的电力物资仓库的物资储量与运输能力都非常有限, 在进行抢修时应该集中所有电力仓库的设备优先恢复电网中较为重要的电力设备。电力设备恢复的优先级能够确定单次抢修工作的难度, 最终达到完全恢复所有的电力系统, 让其可以安全稳定的运行。由于电网的故障形式较多, 在故障后电网的工作方式会发生一定的改变, 并且这种改变会随着线路的恢复发生变化。本文不会去考虑电力物资的动态博弈性, 只是单方面的考虑电网系统发生故障后快速制定的电力物资调配计划, 以恢复电网线路的输电能力来作为集中调配物资抢修的故障点。电网中最大输电能力是指电网系统在满足一定条件下的传输电能的最大功率, 将这一点作为制定方案的基础可以达到电力物资调配最佳效果, 从而在最短的时间内恢复范围内的电力故障。

四、结束语

针对灾后电力系统故障的应急处理方案, 电力物资调配方案问题作出了讨论, 在事故后电力系统对电力物资需求的特点上建立了相应的应对方案, 根据输电网络对电网最大输电能力的影响, 建立很多电力物资供应点, 从而实现优化电力物资调配的目的。

参考文献

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[3]王丽国.电力应急物资配送系统优化研究[D].华北电力大学, 2014.

[4]窦亚红, 邓先.突发事故时大型企业集团应急物资调配[J].物流科技, 2013.

应急调配篇6

我国是一个地震灾害频发的国家, 近年来接连发生在四川、贵州、甘肃和云南等地的地震灾害, 尤其是一些重大地震灾害给人们的生产生活和生命财产带来了巨大的影响, 因此加强应急管理, 建立应急物流保障体系, 制定有效的应急预案刻不容缓。

应急物资调配是突发事件应急管理的重要决策之一, 在重大地震灾害发生后, 如果缺乏规划合理的应急物资调配方案, 就可能会延误应急救援工作。因此合理的应急物资调配方案, 不仅可以降低成本, 最重要的是能够保证提供应急物资的时效性, 而这直接关系着应急物流保障的反应速度与最终成效[1]。国内外许多专家学者在这方面已经做了大方面卓有成效的研究工作[2,3,4,5,6,7], 但是重大的地震灾害一般会造成通往灾区道路的损毁, 而其损毁率我们在灾后并不能马上确定, 只能在地震灾害发生后通过航空拍摄、实地勘察等手段经行估计, 而这无疑给应急物资的调配带来了极大的不确定性。本文考虑了地震灾害可能对运输道路造成的影响, 构建了道路破损率与物资需求量为梯形模糊数的多目标应急物资调配模型, 并给出了模型的解法。

1 问题的描述及模型的建立

1.1 问题描述

设A1, A2, …, Am为应急物流系统的m个应急物资储备库, B为应急物资需求点, ci为由储备库Ai运输物资到需求点B所需的单位变动费用, ei为应急物资供应点Ai与需求点B之间全段道路都损毁时的修复成本, di为应急物资储备库的固定成本, ti表示从应急物资储备库Ai到物资需求点B之间道路正常联通时启动一次单程应急物资运输所需要的时间, αi为从应急物资供应点Ai到应急物资需求点B的道路全段损毁时修复道路所需要的时间, ai表示应急物资储备库的容量限制。在地震发生后, 表示由储备库到需求点之间道路破损率 (由震后通过航空拍摄及实地勘察等进行估计) , 表示需求点B的应急物资需求量, 这里道路破损率及震后物资需求量都是模糊数。

问如何在在规定期限T内, 在运输道路损毁率与应急物资需求量均不确定的前提下, 从多个应急物资供应点中确定参加应急救援工作的供应点, 并确定每个供应点向需求点调配的应急物资的数量, 从而在兼顾经济成本的前提下尽可能使应急物资调配的总时间最短。

1.2 模型的建立

设0-1决策变量。当B向Ai提供应急物资时当B不向Ai提供应急物资时

该“多-单”有运力限制的多目标应急物资调配模型为:

式中, 式 (1) 和式 (2) 是目标函数, 它们分别表示总应急物资调配时间和调配成本最小。

针对特大地震灾害开展的应急物资调配救援工作, 只有在应急物资储备点与需求点之间道路通畅的情况下, 应急物资才可能顺利运达, 此外, 在应急救援工作中是否需要对某一个供应点与需求点之间的运输道路进行修复, 取决于决策者是否制定了由该供应点向需求点调配物资的决策, 根据以上逻辑关系, 决策变量之间的逻辑关系表达式如式 (3) 所示;式 (4) 表示由多个储备库供应点向单个需求点进行物资调配的总时间不能超过应急调运时间限制期T;式 (5) 表示对任意一个储备点而言, 其向需求点运送的物资量xi的总和不应超过应急物资的贮备量ai;式 (7) 表示所有参与应急物资调配工作的储备点向应急物资需求点运送的物资量总和达到应急物资的需求量, 即保证需求点B的需求能够被满足;其中T为紧急状态下应急物资需求点B规定的应急物资调用期限。

2 模型求解

则该模型转化为带有区间数的多目标规划模型如下[8]:

给定目标函数满意度γ, 则上述模型目标函数可转化为:

在约束水平下, 约束条件可转化为确定性约束:

约束条件可以转化为确定性约束:

则该模型转化为目标函数与约束条件均为确定型的多目标规划:

求解该多目标规划的算法[9]如下:

步骤1:分别求解单目标优化问题T (φ) 与C (φ) , 得其最优目标函数值T* (φ) 与C* (φ) , 将两个子目标转化为约束条件T (φ) -et++et-=T* (φ) 和C (φ) -ec++ec-=C* (φ) 。

步骤2:引入正负偏差变量, t+, et-, ec+和ec-。

步骤3:运用百分比无量纲化技术, 构造无量纲化系数

步骤4:根据应急物资调配中“强时效性, 弱经济型”的原则, 将两个子目标的优先级分别定为1, 2。给调配时间子目标赋权重为k1, 给调配成本子目标赋权重为k2, 则该模糊多目标优化模型转化为如下:

步骤5:应用LINGO软件做简单的编程对上述目标规划模型进行求解。

3 算例分析

假设受灾地 (应急物资需求点) 需要某类应急物资为梯形模糊数[10, 80, 90, 40]吨, 应急调运时间限制期为24小时。现有5个应急物资储备点可以向其供应物资。现将供应点编号为1、2、3、4、5, 各应急物资供应点的信息如表1和表2所示。

以应急物资调配时间最短为最优目标进行单目标问题的求解, 求得的最优方案为:由应急物资储备点向需求点供应应急物资, 方案共耗时7.6小时, 对应的应急物资调配总成本为5885030元。

以应急物资调配总成本最小为最优目标进行单目标问题的求解, 求得的最优方案为:由应急物资储备点A1, A4, A5向需求点B供应应急物资, 方案共耗时16.2小时, 对应的应急物资调配总成本为4574008元。

按照“强时效性, 弱经济型”的原则给时间子目标赋权重, 经济成本子目标赋权重, 置信度, 目标函数满意度及约束条件水平的情况下, 求得的最优方案为:由应急物资储备点, 向需求点供应应急物资, 方案共耗时11.5个小时, 对应的应急物资调配总成本为5122052元。

4 结论

应急物资需求具有突发性、不确定性、强时效性与强制性等特点, 因此一个合理的应急物资调配方案对于开展应急救援工作, 最大限度地阻止灾情蔓延至关重要。本文考虑了重大地震灾害后从物资储备点到需求点之间道路破损率与应急物资需求量均不确定的情形, 给出了以应急物资运输总时间与总成本为优化目标的不确定性多目标线性规划模型, 通过将其清晰化后转化为等价的确定型多目标线性规划模型, 并给出了求解该多目标模型满意解的算法, 最后通过算例分析验证了该方法的可行性与有效性。

摘要：应急物资调配是应急物流系统重要研究问题之一, 直接关系到应急物流活动的成败。考虑到灾后运输道路破损率不能立即确定, 构建了道路破损率与物资需求量为梯形模糊数的多目标应急物资调配模型。通过将其转化为具有确定系数的多目标规划模型来进行求解, 并提出了求得该模型满意解的算法。最后通过算例分析说明该方法的有效性。

关键词：应急物流,模糊道路破损率,调配模型,模糊线性多目标规划

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