摘要：为给决策者在不确定环境下设计具有鲁棒性的应急设施选址布局网络提供决策支持,研究应急设施选址多级覆盖鲁棒优化问题.考虑不确定需求和应急设施多级覆盖响应,建立共享不确定需求和中断情景下服务能力有限的应急设施多级覆盖选址鲁棒优化模型,利用灰狼优化算法(GWO)求解模型,对需求的扰动及应急设施的服务能力进行灵敏度分析.通过随机生成的数值算例验证模型和算法的可行性.结果表明:该模型能有效解决需求不确定和中断风险下选址布局网络的构建问题,且能保证选址决策具有良好的鲁棒性,决策者可基于不同的风险偏好和具体实际在可靠性和系统总成本之间权衡,确定最优的选址分配方案.

摘要：针对应急服务网络优化设计中的设施选址决策问题,分析了应急服务的特殊性以及现有的设施选址模型在求解该问题时的局限性,基于传统的最大覆盖模型提出了应急服务设施的多级覆盖选址模型.该模型对"覆盖"概念的定义进行了扩展,考虑了应急服务的多源服务特性以及对多个服务源提供服务时可存在的差异性.之后基于分布估计算法(Estimation of distribution algorilhms,简称EDAs)提出了模型的启发式求解方法,并基于实验结果对算法参数选取给出了参考意见.

摘要：现代城市面临的风险正在增加,如何保障突发事件发生时口粮应急供应是现代城市面临的重大问题。考虑突发事件的动态性,引入供应覆盖衰减函数,构建多级覆盖下的选址优化模型。根据模型特点,采用启发式遗传算法、Python软件对模型进行求解,并利用Supply Chain Guru®软件进行算例仿真,分析郑州市在不同网点损坏率情况下口粮应急供应网络布局优化的预期效果,验证了模型和算法的有效性和可行性,研究成果对保障城市粮食安全有重要意义。

摘要：针对非常规突发事件发生的概率和频率较低、大规模的储存应急物资会导致政府财政预算的急剧增加和资源浪费的现实,构建了更符合实际情况的考虑容量限制的双目标多级覆盖应急设施选址模型,并设计上升启发式算法求解,以北京市昌平区救灾物资储备库配置为例进行实证,并与无容量限制下的选址结果进行了比较。最后,提出模型可在考虑需求不确定、覆盖半径及设施建设成本可变等方面作进一步拓展。

摘要：研究应急设施选址理论和方法在应对当前频发的大规模突发事件具有重要的现实意义和理论价值。基于多级覆盖和覆盖衰减思想,考虑设施选址的公平性、效率性及成本等因素,构建了多目标多级覆盖设施选址模型,然后基于MATLAB7.0设计遗传算法对模型进行求解。将模型应用于北京市昌平区救灾物资储备库优化配置中,得出6个救灾物资储备库的位置,计算每个储备库的服务范围及最大覆盖半径,画出服务布局图,并提出储备库功能优化的建议。最后,得出结论并提出进一步拓展研究的方向。