城市应急救援中心选址及车辆路径优化研究评述与展望

王付宇　张亚楠

[摘 要]针对紧急突发事件下的应急救援中心选址及车辆路径优化问题研究是近年来新兴的研究热点之一，其研究成果可以有效减少区域自然灾害和城市突发性紧急事件所带来的人员伤亡和财物损失。对国内专家学者在该领域的研究成果进行了系统的归纳整理，从传统确定性条件下到不确定情景下的应急救援中心选址及车辆路径优化研究中所涉及到的研究方法、模型、求解方法等方面进行了综合评述。另外还讨论了应急物流研究发展历程中存在的一些问题，最后展望了我国智慧城市建设情景下应急救援问题的研究趋势。

[关键词]应急救援； 选址； 路径优化； 智能算法； 综述与展望

[中图分类号]TP391；TP301.6[文献标识码]A[文章编号]1009—2234（2015）10—0088 — 04

近年来，我国各地发生自然灾害及人为突发性事件的频率越来越高，给人们带来的生命威胁以及财产损失也越来越大〔1-2〕。如：2012年5月10日，甘肃岷县发生特大冰雹山洪泥石流自然灾害，导致40人死亡，直接经济损失达68亿元。除了大规模自然灾害以外，城市内部的突发性紧急事件也层出不穷，特别是人为的公共场所危害事件。如：2014年3月1日昆明火车站发生严重暴力恐怖事件，致使33人死亡130人受伤；2014年12月31日晚，上海外滩群众自发跨年夜活动过程中发生严重踩踏事件，造成36人死亡49人受伤等。

由于该类事件的突发性、不确定性、复杂性决定了其救援工作难度远远超过了常规物流配送，政府和救援机构只能依靠现有的应急救援系统做好突发事件发生后的紧急救援工作，从而减少人员伤亡和财物损失。科学可行的城市应急救援中心选址和资源调度体系建设中，需要更多地结合地理空间信息以及突发事件相关信息来分析需求点的分布特征和突发事件的发生概率，运用最优化理论和启发式算法实现“智慧”应急救援。并且近年随着我国智慧城市建设的逐步推进和完善，智能交通和高效应急救援体系也是成为智慧城市建设必不可少的重要组成部分。基于此，为了适应我国智慧城市建设需要，确保城市发生各种突发事件时城市应急救援中心能够及时响应、智能化调度救援车辆、选择最佳救援路线、实施高效救援，面向智慧城市建设的不确定情景下城市应急救援中心的选址和车辆路径优化问题成为目前亟待解决的课题〔3-5〕。

1 应急救援中心选址问题研究综述

国内诸多文献对该领域的研究主要分为两方面：一是传统确定性条件下的应急救援中心选址问题，该研究是建立在需求点位置及需求量、路网通行状况等参数已知的基础上，其相关的研究及算法已经发展的比较成熟；二是不确定性环境下的选址问题，伴随着城市规模不断扩大，人口快速膨胀，城市突发事件包含的不确定信息也日趋复杂，因此建立符合现代城市应急特点的救援中心必须要综合考虑相关不确定因素。目前对于前者研究文献主要有，方磊〔6〕等人就需求点位置和需求点之间距离已知的状况下，把城市应急服务设施选址问题转化成了线性规划问题，并采用对偶单纯形法进行了有效求解。韩强〔7〕等人提出了成本最低、救援时间最短多目标选址模型，并且通过仿真证明了模拟退火算法对求解该问题的有效性。葛春景〔8〕等人运用改进的多重数量和质量覆盖模型，使得模型更符合实际情况，并采用改进的遗传算法进行了求解。

不确定环境下的应急救援设施选址研究主要有，陈鑫〔9-10〕等人针对应急救援点需求状况为模糊随机变量的救援中心选择问题，引用了不确定规划理论和模糊集理论，建立了以总运输成本最小同时满足时间紧迫性的选址模型，并运用Matlab编程对算例进行了模拟计算实验。陶莎等人〔11〕针对待救点需求以及救援路网状况均不确定环境下的应急救援选址问题，采用期望值法和随机模拟来量化物资需求量和道路通行能力等不确定性因素，并建立成本最小为目标的集合覆盖选址模型。赵树平等人〔12〕针对城市应急救援过程中各部门的不同决策问题，提出了一种基于TOPSIS和距离测度的多属性应急设施选址群决策方法。马祖军〔13-14〕等人对洪灾、地震等自然灾害和城市公共突发事件下的应急救援中心选址及车辆路径优化问题作了大量研究，提出应急物资配送中心定位与配送车辆路径安排的联合决策问题，并对此建立了模糊多目标定位及路径优化模型。

从以上文献可以看出，应急救援中心选址研究不断更新完善的本质在于逐步挖掘影响救援效率的潜在因素，然后针对这些因素提出对应的解决方法，最后在现有文献的成果之上再结合新问题新方法，从而建立更加优越的选址理论体系。虽然研究方向和创新思路都很明确，但目前国内对该领域的研究依然存在很多不足之处，如：地理坐标系的建立，现有文献中几乎都是利用计算机软件构建方形的坐标系，这明显和城市实际边界不相符；需求点坐标的确定，能够做到实地调研的文献很少，而是利用软件随机生成；救援车辆行驶速度的确定，很少考虑城市本身随时间变化而变化的道路拥堵特点。由此可见，国内在城市应急救援设施选址领域，理论结合实际方面思考的尚不够深入，导致对城市应急选址能够起到“拿来即用”的研究成果很少。

2.应急救援车辆路径优化问题研究综述

适当的应急救援中心虽然能将模糊的需求点位置全部覆盖，并且在全局下达到成本最低、救援时间最短，但是对于部分或单个位置未知的需求点救援显然不能确保做出精确的救援，所以继选址确定之后的救援车辆路径优化方案同样起着举足轻重的作用。

国内针对不确定环境下的应急救援物资配送车辆路径优化研究主要有：吴瑶〔15〕针对城市突发公共事件爆发后的伤员救治问题，建立了以不同等级伤员等待救援加权时间和最小为目标的综合数学模型。杨文国〔16〕等人对大规模灾后伤员救助工作展开了研究，给出了总体救助时间最小化为目标的救护车分配优化模型，最后通过数值算例表明所给模型的有效性。刘春林〔17〕等人研究了应急物资连续供应条件下，分别以应急开始时间最早、出救点数目最少等为优化目标，并通过组合优化、模糊规划、两阶段规划等方法求解模型。郑斌〔18〕等人以物资运达总时间最短和系统总成本最小为目标，建立了应急物资需求模糊的多目标定位-路径问题（LRP）优化模型，并提出了一种多目标遗传算法。范文璟〔19〕针对时变网络环境下城市应急救援路径优化问题，提出了一种城市路段行驶时间计算方法。孙华灿〔20〕为了提高多式联运经营人运输决策的科学性和可行性，提出了联合运输合理路径概念。张雷等人〔21〕针对城市内涝灾害救援过程中的救援车辆及队伍指派工作进行了研究，采用反点法对建立的指派模型进行了求解。姜金贵等人〔22〕针对城市内涝突发情况下，引用连通系数和畅通系数来计算车行速度，建立相应的救援路径优化模型。王新平等人〔23〕针对多疫区多周期环境下的应急物资配送协同优化问题做出了相关研究，构建出了多目标物资调度模型。马昊等人〔24〕针对城市公路特征下的抗灾救援点部署问题，分析了路段的可靠性与灾害点受灾等级，采用遗传算法求得最优救援点部署方案。

从以上文献具体内容可以看出，影响车辆行驶速度的不确定因素参数几乎都无法用数字直接测量，对此多数学者选择采用随机模拟、模糊数学、不确定理论、层次分析、数理统计等方法进行分析处理。但是，不难发现每个文献只在需求点位置及模糊需求量或者城市路网对车辆速度方面做了简单的突破，而把两者系统的结合在一起或者对单个方面进行深入研究的重大成果还没有出现。所以，全面的考虑物资配送过程中的不确定因素，规划多时段的车辆往返路径还需进一步研究。

3.模型及算法研究综述

应急救援中心选址和车辆路径优化研究主要体现在选址模型、车辆路径优化模型和模型求解算法三个方面。在选址模型方面的代表性研究有：赵小明等人〔25-26〕采用重心法进行了物资配送中心选址研究，以及孙翀〔27〕等人结合城市道路交通能力分析了重心法在物流中心选址中的应用。尤建新〔28-29〕等人建立了比传统模型更加灵活的多目标模型，并根据提出的参数规划加权法和约束法进行求解。段刚〔30-31〕等人运用定性与定量相结合的方法，采用模糊理论和双层规划模型解决了物流中心的选址问题。

应急救援车辆路径优化模型主要体现在目标函数以及约束条件方面，以救援成本最低、车辆行驶时间最短、救援路径最短等为目标建立数学函数，约束条件主要反映不同车型的容量、路况对车速的影响、车辆单程最远行驶距离等限制因素。国内主要代表性研究有，朱文兴〔32〕 等人提出了交通流密度图的定义和城市动态交通网络模型，同时还给出了动态交通网络中OD对的路径优化模型。杨兆升等人〔33〕分析了城市突发灾害对路网造成不确定的道路损坏、交通拥堵程度，建立了时变下应急救援路径选择模型。徐琴等人〔34〕在文献中引入弧阻尼系数，把路网图中的固定弧权改为随时间变化的动态弧权，来反映道路交通流量对车速的影响。张毅〔35〕等将多属性决策理论与加权和法相结合构造决策效用函数。张铱莹〔36〕在文献中引入需求点危险权重系数，并建立综合可靠性的多目标应急资源配送模型。

对于模型的求解方面，罗凤连〔37〕等人应用松弛算法研究了医疗急救中心的最优选址问题。覃凤梅〔38〕在相关论文里研究了城市火灾下的应急救援车辆路径优化，采用改进的Dijkstra算法进行求解。朱昌锋〔39〕利用模拟退火算法，求解了多式联运条件下应急车辆调度的优化模型。程魁〔40〕等人根据萤火虫智能优化算法针对平面选址问题做了求解，并通过与其它算法比较得出萤火虫算法的优越性。李双琳〔41〕等人针对震后应急物资配送的多目标选址—多式联运优化模型，设计一种采用二维编码的非支配排序多目标遗传算法。谢小良〔42〕针对模糊需求信息条件下物流配送路径优化问题进行了分析，并构造了一种改进的禁忌搜索算法进行求解。赵建民〔43〕为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷，提出了混合并购算法的构想。李紫瑶〔44〕针对应急救援车辆路径优化模型，提出了基于精英蚂蚁排序信息素更新方式的改进蚁群算法。

由此可以看出，应急救援系统中选址、路径优化和求解算法三者有着相辅相成的紧密关系。在应急救援过程中所要考虑的不再是简单的路径最短问题，更主要是客观条件的约束，特别是在自然灾害救援中，城市道路受损状况以及随时间推移而可能发生的意外情况，都时刻影响着救援车辆的行驶方案。而在建立复杂的数学模型时还要考虑到求解算法的设计，先进的算法是实现模型价值的重要保证。从近年的文献中可以发现，应急救援选址和路径优化是复杂离散组合的NP难题，传统的单纯形法、爬山算法、标准遗传算法已经淘汰，取而代之的是改进遗传算法、群智能仿生算法、混合启发式算法等。

4.研究动态分析

（1）城市道路“网格化、时段化”

现有文献中对于路网通行能力的分析，只是简单的分析了两点之间道路是否损坏或交通拥堵程度，从而推算出车辆行驶速度。这种处理方法很大程度上简化了城市道路交通对车速的实际影响。对此，应按照城市道路网络将城市网格化，通过交通部门各路口视频监控资料分析不同时间段各路段的车流量和拥堵情况。虽然调研工作量很大，但是其结果对于车辆路径优化会起到实质性帮助，相信可以将车辆救援所耗时间精确到分钟。如下图所示，画出城市边界轮廓，计算各时段内每个单位路段对车速的影响系数（η）。

（2）运用GPS技术进行实时监控

对救援车辆配备GPS定位终端，通过GPRS模块将车辆位置、容量等信息及时传送到救援指挥中心，同时救援中心也可通过该方法获得道路通行能力，从而对车辆的行驶路径进行实时调度。由此可以看出这种信息收集及处理手段可对救援车辆路径有着良好的优化能力，并有效降低车辆到达需求点所耗时间。

（3）危险品的运输路径规划

企业在运输石油、化学物品等过程中存在着很大的交通隐患，如何选择一条安全的道路，即使发生事故也能够得到及时的救援。对此交通部门可以进行有必要的干涉，通过禁止这类企业在城市主干道的通行或者指明其车辆行驶路径，以此来避免大规模的人员伤亡事故，并提高某些路段的应急救援能力。

（4）物资分配的公平性

现实应急救援过程中仍然存在部分需求点实际需求量较少但被分配的物资量较多，而有些需求点实际需求量较大但实际被分配的物资较少甚至没有得到救助。所以如何精确的划分需求点的受灾程度和需求程度，使得受灾群众能够得到满意的救助以及心里平衡，是今后需要重点研究的方向。

（5）启发式算法的改进

该领域中所涉及的数学模型本质上是对非确定性多形式（NP难题）的求解，传统的精确算法已经无法得到满意解，因此必须使用智能启发式算法。而遗传、蚁群等算法本身求得这类数学模型的最优解也只是一个概率性问题，所以设计计算能力更加优越的智能算法也是今后该领域研究的重点之一。

5.结束语

应急救援系统必须要切实结合地区本身地理、经济、交通等特征和紧急救护工作的不确定因素分析，构建出合理的符合该研究特性的数学模型，其得出的研究成果才能更好地指导实际救援工作。我国在“智慧”城市应急救援管理方面的研究还处于起步学习的阶段，其理论体系和实践技术都有待于进一步完善。对此国内的应急救援管理还需从以下几点着手：（1）扩大研究视角，积极学习国外先进理论成果，整体来完善国内的方法和技术体系；（2）政府应积极主动吸收学者的科研成果，加快应急救援中心的建设，完善应急预案，以便更好的开展应急救援工作。

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〔责任编辑：陈玉荣〕