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面向次生灾害的应急物流网络规划研究(精)
0.00     定价 ¥ 128.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030671431
  • 作      者:
    作者:张江华//李玉晨|责编:陶璇
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2021-10-01
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内容介绍
本书以面向次生灾害的应急物流网络规划为主要内容,面向灾害特别是次生灾害的突发性和不确定性,深入探讨了如何建立一个高效的应急物流网络:分析大规模突发事件的特点,提出应急物流网络构建过程中不确定因素(如物资运输时间、需求量等)的处理和建模方法;根据实际问题建立应急物流网络模型,探究不确定因素的动态变化性,从静态决策模型扩展到动态多阶段决策模型,做出基于时间的设施选址及物资分配决策,选取如Benders分解、滚动时域及逐步对冲等算法求解模型,并提出相应的加速求解策略进一步提高求解效率。 本书可供从事应急管理特别是应急物流管理的研究人员与实践人员参考使用,也可作为物流管理专业师生的教材,为教学实践活动提供指导。
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精彩书摘

第1章 绪论

  1.1 本书写作背景与问题提出

  1.1.1 本书写作背景

  近年来,世界各地发生的重特大自然灾害和公共卫生灾难严重影响人类社会的生活秩序,造成了巨大的生命财产损失。2004年发生的印度洋地震及其引发的海啸导致至少21.6万人死亡或失踪,直接经济损失达44.52亿美元。2014年2月开始暴发于西非的埃博拉病毒疫情,截至2014年12月17日致使利比里亚、塞拉利昂和几内亚等西非三国的感染病例(包括疑似病例)已达19031人,其中死亡人数达到7373人。2018年11月发生的美国加利福尼亚州山火,过火面积超过620平方公里,导致至少84人死亡á。2019年新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)疫情暴发,截至2020年11月26日,全球死亡病例超过175万例,确诊病例超过8019万例.,且疫情仍在全球范围内蔓延。

  我国是世界上灾害频发地之一,自然灾害等对国民经济和生活造成了巨大损失(图1.1)。2008年我国四川省汶川地震造成近7万人遇难,17923人失踪,受灾总人口数达4625.6万人,造成直接经济损失8451亿元。2010年青海省玉树发生7.1级地震,截至2010年5月30日造成2698人遇难,270人失踪。2013年雅安7.0级地震造成189人遇难,12211人受伤,累计受灾人数达199余万人,倒塌房屋2.4万余户、7.24万余间。截至2019年8月14日从浙江省登陆的台风“利奇马”共造成1402.4万人受灾,57人死亡,209.7万人紧急转移安置,直接经济损失537.2亿元人民币。

  图1.1 中国2010~2020年自然灾害情况统计

  资料来源:国家统计局

  与此同时,由于经济社会发展、生态环境恶化等因素,灾害事件引发的次生灾害对人民生命财产安全构成的威胁不可忽视。所谓次生灾害,指的是强度较大的灾害发生以后所诱发出一连串的其他灾害,而这种现象叫灾害链。灾害链中最早发生的起作用的灾害称为原生灾害,而由原生灾害所诱导出来的灾害则称为次生灾害。例如,地震等大规模、高强度灾害事件往往引发余震、火灾、洪水等次生灾害,使得灾区环境进一步恶化,救援难度增加,现实中诸多案例表明,次生灾害所带来的巨大损失和影响,甚至会超过原生灾害,如2008年汶川地震发生后造成了1701处滑坡,1844处岩石崩塌[1,2],进一步加剧了灾民的损失;2011年3月11日发生于日本东北部的里氏9.0级地震,造成了1.6万余人死亡,6千余人受伤,所引发的海啸和核泄漏事故造成了数百亿元的损失[3]。

  就目前人类的科技水平来看,自然灾害、公共卫生事件的发生依然是不可避免的,因此面对灾害的发生,最主要的工作是减小其所带来的进一步损失。目前针对灾后应急响应问题,世界各国都采取了积极的应对措施,如美国为了应对震灾,出台了以美国联邦应急管理局为核心的一体化救灾体系,日本由于地理位置的特殊性,在抗震相关技术及标准上都处于国际领先水平。我国“十三五”规划中强调提升防灾减灾救灾能力、健全救灾物资储备体系、提高资源统筹利用水平等。在此指导思想下,目前我国在灾后响应计划、实施等方面日趋完善。但目前来看,我国在灾后应急响应工作中仍存在诸多问题,如应急救援能力不足,应急物资保障体系不充分、不协调及应急响应机制不健全等。具体体现在应急设施选址规划、医疗物资储备及分配、伤员疏散等亟须解决的问题上。

  这些灾难发生后如果不及时地采取应急救援行动,将会导致更大规模的人员伤亡和经济损失。而应急救援过程中80%的工作是物流活动[4],其是连接灾前准备、灾后反应和恢复的桥梁,并直接影响应急救援工作的响应速度和救援效果。面对突发性的灾害,一个高效的应急物流网络(emergency logistics network,ELN)能够加速应急物资交付、伤员疏散,缩短救援时间,进而减轻灾民痛苦。因此,有必要对应急物流网络优化(emergency logistics network optimization,ELNO)问题进行深入研究,以提高灾后救援效率,减少人们的生命财产损失。

  1.1.2 问题提出

  应急物流与其他类型的物流活动有显著不同:任务要求时间紧、短时间内需求大规模涌现、各种参数不确定性程度高等,具体如表1.1所示。所以不同于商业物流的研究方法,本书以运筹学相关理论为基础,结合现实中的案例着重研究应急物流网络设计与优化问题,以期在灾后救援的紧急情形下,能够在短时间内做出优化决策来提高救援效率,保证灾民需求满足率,挽救更多的生命。

  表1.1 应急物流与普通物流的区别

  应急物流网络优化由于在应急管理中的关键作用和重要地位,近年来一直受到管理者与学者的关注。面对灾后应急救援时间紧迫性、决策中的不确定性以及次生灾害的影响,如何优化应急物流网络来提高灾后的响应速度和救援能力以减少灾民等待救援的时间、改善灾民需求满足率等问题值得研究和思考。

  然而目前应急物流网络还存在许多需要进一步改善和优化的方面,如灾后应急物资库存数量不足、救援储备中心布局不合理、物资分配计划不完善等。一般来说,应急物流网络设计主要包括灾前救援设施(庇护所、医疗中心、物资集散点等)的选址和应急物资库存量决策,物资的分配及人员的疏散计划等。有效的救援网络对提高灾后响应能力、解救更多受灾群众至关重要。灾害的突发性、灾后的各种不确定性(包括灾后应急物资的需求量、受灾点的位置以及灾后交通状况等),使得应急物流网络优化尤为困难。另外,考虑到次生灾害带来的不可忽视的影响,在制订救援计划时必须将其考虑在内。更一般地,面对持续时间较长的灾害时(如飓风、传染病等),考虑到灾情演化导致不确定参数动态变化,需要做出动态的优化决策,这无疑更加剧了物流网络优化的难度。

  因此考虑次生灾害的影响以及决策过程中的不确定因素,建立稳健、高效的应急物流网络以保障灾后应急物流活动,维持受灾群众基本生活和医疗救助,维护社会稳定,成为各级政府需要解决的现实问题。

  1.2本书写作目的与写作意义

  1.2.1本书写作目的

  我国应急物流的研究起步较晚,在应急物流网络规划与运作方面的研究相对较薄弱。从实际应急救援工作来看,应急物资储备不足、物资调度计划不完善等原因,使得灾民的需求得不到及时满足。因此,为了保证灾后应急救援行动的顺利开展,有必要对应急物流网络设计与优化问题展开深入研究。本书主要写作目的如下。

  (1)针对应急物流网络规划中所面临的不确定因素以及应急物流网络的特点,运用运筹学、数学等学科的相关理论和方法建立模型,对应急物流网络规划中的设施选址、人员疏散及物资分配等决策进行联合优化,从整体的角度提高应急物流网络的响应速度。

  (2)考虑次生灾害的影响,通过描述原生灾害与次生灾害之间的关系构建应急物流网络优化模型,并在此基础上延伸到不确定参数动态变化的多周期网络规划问题上,提高应急物流网络面对后续灾害的响应速度和救援能力。

  (3)应急救援针对大规模问题,在经典算法的基础上,结合具体问题提出加速求解策略以进一步提高决策效率,在灾后紧急的决策环境下,保证短时间内得到满意的解决方案。

  1.2.2本书写作意义

  1.理论意义应急物流网络优化设计是灾后应急管理中的重要组成部分,本书在深入分析大规模突发事件下应急物流网络规划关键问题的基础上,形成了一定的研究成果,丰富了应急管理相关的方法和理论,主要包括以下几点。

  (1)为了提升应急物流网络的整体性能,对设施选址、人员疏散及物资分配等关键决策进行联合优化。考虑到次生灾害的危害,提出考虑次生灾害的应急物流网络优化模型,有利于实现次生灾害发生后的快速响应,提高应急救援能力。

  (2)根据对应急物流网络优化中的不确定参数分布信息的掌握程度,运用了随机优化、鲁棒优化以及分布式鲁棒优化等建模方法。针对动态变化的不确定参数,建立多周期应急物流网络优化模型,实时调整资源分配策略以提高应急物流网络的响应速度,对提高应急救援效率的方法进行了补充和拓展。

  (3)在模型求解方面,运用 BD、PH 及 RH 等方法进行求解,并根据问题特点引入有效不等式减小可行域、调整算法参数减少迭代次数等加速求解策略,为提高应急救援环境下的决策效率提供了思路与方法。总之,本书通过建立数学模型的方式,从系统的角度优化应急物流网络,实现灾后的快速响应,最大化有限资源的利用率。这既是运筹优化理论与相关数学方法在具体应用场景中的结合,也有助于丰富应急物流网络规划研究。

  2.实践意义

  本书的研究成果以大规模突发事件下的应急物流网络优化为应用背景,探究应急响应中最关键的应急物流网络设计问题,关注考虑次生灾害的物流网络规划,并通过案例验证了所提出的解决方法的有效性。

  (1)有助于解决考虑次生灾害的应急响应物流网络规划问题。提出应急物流网络多周期优化决策方法能够有效避免单周期模型所导致的物流网络救援效率低下或物资短缺等情况,以弥补以往物流网络优化模型仅注重原生灾害而忽略次生灾害的不足,提高了应急物流网络设计的科学性与准确性。

  (2)有助于提高灾后应急救援效果的现实适用性。通过随机优化和鲁棒优化等方法所建立的考虑次生灾害的应急物流网络优化模型能够保证所得解在大多数情形下具有可行性,有效避免了解决方案在实际实施中不可行的情况。

  (3)有助于为应急管理决策者提供参考。本书将所提出的应急物流网络优化方法结合现实案例(如玉树地震、新冠肺炎疫情防控等问题)进行了分析和验证。提出了有针对性的方案,并通过结果分析,提出了具有现实意义的管理启示。总之,优化考虑次生灾害的应急物流网络,对于改善救援物资配置、提高灾后响应速度等具有至关重要的作用和意义,为建立更加完善的应急网络提供依据,无论是从理论的角度还是实践的角度,都具有重要的研究价值。

  1.3相关概念及研究范围界定

  1.3.1应急物流网络规划的概念

  应急物流网络规划是有计划地引导应急物流的一连串活动,是应急救援中最基础、最重要的问题之一,科学规划合理的、稳定的应急物流网络,对于优化设施布局、提高灾后救援的响应速度、优化各类应急资源配置、提升整体应急管理能力等具有重大意义。应急物流网络规划包含空间维度(如设施空间布局)和时间维度(物资交付速度及可得率等),因此本书研究主要包括应急设施的选址、类型和数量,所需物资的类型和数量,以及灾后伤员的疏散及物资分配计划等,目的是通过优化这些决策,提高应急物流网络的响应速度和救援能力,减轻灾民遭受的痛苦。

  1.3.2应急物流网络规划中的不确定因素

  应急物流网络是突发事件下应急资源交付到受灾点的基本保障,是提高灾后救援效率、减轻灾民遭受灾害痛苦的关键。突发灾害之所以能造成严重的后果,主要是因为其突发性导致决策者无法全面了解详细信息,如影响范围、严重程度等,给决策制定带来较大挑战。就救援物资到受灾点的运输时间而言,灾后交通道路状况的不确定性导致不确定的运输时间;从应急物资需求量的角度来说,灾后救援的核心问题是为灾民提供所需的应急资源,而灾后由于需求量相关信息的缺乏,导致其不确定性增加,进而影响应急物流网络规划中应急设施的选址、库存以及物资分配等决策。

  因此,应急物资的不确定需求量以及物流网络节点间的不确定运输时间作为应急物流网络规划的关键影响因素,是制定应急物流网络规划决策时需要重点考虑的对象。

  1.3.3本书所面向灾害类型的界定

  应急物流网络规划问题主要面对的是地震、飓风、传染病等突发事件,而不确定性作为应急物流的一个显著特点,在应急物流网络规划时需要重点关注。基于有限的相关信息,应急物流网络规划过程应包括:①收集分析灾情相关的历史数据;②根据相关信息预测、描述物资需求量等不确定参数;③建立应急物流网络优化模型并求解得到优化方案。因此面对突发事件下的不确


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目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 本书写作背景与问题提出 1
1.2 本书写作目的与写作意义 4
1.3 相关概念及研究范围界定 5
1.4 研究内容与框架 7
1.5 研究方法与技术路线 9
1.6 主要创新点 10
第2章 应急物流网络规划研究现状 13
2.1 应急物流网络规划中不确定参数的处理方法 13
2.2 应急物流网络规划相关研究 17
2.3 模型求解相关研究 20
2.4 研究现状评述 22
第3章 预备知识 24
3.1 ELNO中不确定参数的处理方法 24
3.2 应急物流网络优化模型构建 27
3.3 模型优化求解方法 29
3.4 本章小结 32
第4章 基于多目标优化考虑次生灾害的应急物流网络规划 33
4.1 引言 33
4.2 单目标应急物流网络随机优化模型构建及求解 33
4.3 多目标应急物流网络随机优化模型构建及求解 52
4.4 本章小结与管理启示 67
第5章 基于随机优化考虑次生灾害的应急物流网络规划 69
5.1 引言 69
5.2 单周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 69
5.3 多周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 77
5.4 本章小结与管理启示 84
第6章 基于鲁棒优化考虑次生灾害的应急物流网络规划 85
6.1 引言 85
6.2 单周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 86
6.3 多周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 107
6.4 本章小结与管理启示 128
第7章 基于分布式鲁棒优化考虑次生灾害的应急物流网络规划 129
7.1 引言 129
7.2 单周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 130
7.3 多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 147
7.4 联合优化模型扩展 151
7.5 本章小结与管理启示 156
第8章 总结与展望 158
8.1 总结 158
8.2 展望 159
参考文献 161
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