不确定环境下应急资源配送中鲁棒决策的模型与方法研究

不确定环境下的决策方法一直是个研究热点和难题，尤其在应急处置中，数据信息的多源性、缺失性和不一致性，以及救援的紧迫性，给决策者应对突发事件带来很大挑战，提高面对信息不确定情形的决策能力成为应急管理中的重要研究问题。本项目研究各种信息参数不确定环境下应急资源配送中鲁棒决策的模型与方法，为决策者处置过程中面对各种复杂多变的不确定因素做出鲁棒决策提供优化方法。.本项目将利用系统分析和情景分析相结合的方法，对应急处置中获取的多源数据进行融合，弥补缺失数据，使用快速清洗方法对不一致数据进行校对；依据相应决策准则，确定关键信息参数，定义关键参数的不确定集合；在此基础上研究应急配送网络中临时配送中心选址以及信息实时更新过程中资源协调配送的鲁棒优化问题，建立相关的鲁棒优化模型；设计求解算法，并利用软件模拟平台对模型与算法进行测试。本项目将为突发事件的科学应对提供决策方法支持，具有重要的理论价值和实际意义。

应急管理工作越来越受到社会的关注，应对策略也更加强调科学性，从中提炼具有科学性的关键问题并进行研究，对应急能力提升具有重要作用。应急资源管理作为应急管理的主要组成部分，包含若干特殊性的研究问题，尤其是信息的不确定性所带来的决策难题。该课题重点解决大规模突发事件应对过程中的资源调配问题。.该课题从资源调配决策中的不确定信息分析入手，提炼影响资源调配的关键信息参数，包括伤亡人数、交通网络、供需信息，通过多源数据融合预测的方法对关键参数进行预测分析，以地震灾害后应急物资需求预测为研究对象, 融合地震灾害机理分析数据、历史统计数据、遥感航拍数据、抽样调查数据、地方政府上报数据等多个来源的数据，利用贝叶斯估计的方法对震后人员伤亡进行预测评估，进而由伤亡人数得出应急物资的需求；进一步研究资源配送中的临时分发中心的合理选址问题，提出了基于分发中心的多级配送模式，深入研究了多等级选址问题以及考虑设施损毁情景的选址问题，针对灾区资源需求信息的不确定性，利用鲁棒优化的方法建立了数学模型，为建立高效的配送网络提供决策支持；最后，开展了基于临时分发中心网络结构的资源配送研究，重点对动态决策过程中的不确定因素进行了分析，研究了不确定交通网络中可靠路径选择问题，提出了路径可靠性的度量模型，建立了可靠路径选择模型，进而考虑路径上部分路段损毁情景下构建了可调整可靠路径选择模型，并以此为基础构建应急物资配送方案，同时将选址与运输路径选择综合考虑，面对需求点信息的实时更新，在建立数学模型基础上，对求解算法进行了设计，并初步构建了模拟仿真软件，可以对所研究问题的模型与算法进行测试。.该课题围绕信息不确定情形下的资源调配问题进行了系统研究，提出的基于数据融合预测、鲁棒决策的研究方法具有一定的独创性，所取得的研究成果将有助于提升决策者对应急资源管理的科学性和有效性，尤其是在信息不确定情形下的资源布局与调配问题提供决策支持。