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时变语义下应急物资布局与调度方法研究

2018-03-25

测绘学报 2018年4期
关键词:数据模型时变时空

班 亚

重庆市计量质量检测研究院,重庆 401120

应急救援中相当重要的环节是灾区紧缺物资的供应,即应急物资布局与调度,其水平直接关系着应急救援的效率。由于影响应急物资布局与调度的因素具有微观和宏观时变性,为提升应急救援能力,有必要研究应急物资布局与调度的时变分析方法。论文分析了突发事件应急物资布局与调度过程,并以此为指导构建支持时空过程表达的应急物资布局与调度时空数据模型,以时空数据模型为基础,进行应急物资优化布局时变分析、时变网络可靠性分析和应急物资调度时变分析。主要研究内容如下:

(1) 针对应急物资布局与调度时空过程,分析了应急物资优化布局及调度主题相关的要素及要素的属性特征。在时空过程建模的基础上,构建了应急物资布局与调度时空概念模型。以概念模型为指导,引入逻辑时空谓词,并扩展节点连通度和稳定度网络语义,构建了时空一体化应急物资布局与调度时空逻辑模型。以地震灾害时空过程为例,构建地震灾害时空过程模型,以图论和元组表达时空过程,并进行增强语义查询,验证了模型的可行性和实用性。

(2) 从应急物资空间优化布局的实际需求出发,考虑应急物资布局的微观时变性和宏观时变性,结合应急物资布局与调度时空数据模型,建立了针对突发事件应急初期和中后期应急物流中心选址模型和应急物资配置模型。选址模型以行程时间最小化、应急物资需求最低等级覆盖、交通便利度和稳定度最大化为目标,同时兼顾了各应急阶段的应急任务。应急初期阶段分为充足条件下的空间优化布局和供应不足条件下的空间优化布局,分别以物资延误总时间和应急时间满意度为约束。应急中后期分为应急成本、应急物资延误总时间以及兼顾应急成本和延误总时间为约束的空间优化布局。采用蚁群算法求解模型,并设计了算法。采用Pareto信息素更新规则,可以较大地减少对多目标优化问题先验知识依赖,引入精英档案增加了算法的探索性,加速了全局非劣解搜索速度。设计了算例验证模型及求解算法,实例结果分析表明,提出的模型及求解算法能对问题进行有效地求解。

(3) 分析了交通运输网络可靠性研究现状,基于GO法基本原理,结合应急物资调度时空数据模型,提出了基于GO法的时变网络可靠性分析方法,将GO法中的5种操作符应用到交通网络GO图构建,并改造运算规则使之具有时变特性。给出了时变网络的节点和弧段翻译成GO图元件的方法,实例表明该方法具有较好的实用性和有效性。

(4) 从应急物资调度的实际需求出发,考虑到突发事件应急物资调度微观和宏观时变性,结合应急物资调度时空模型,构建了不同应急阶段的应急物资调度数学模型。模型除了以行程时间最小化、调度线路可靠度最大化为目标外,还增加了不同阶段的路径规划目标。应急物资调度初期分为物资供应充足和供应不足条件下的调度,分别增加了延误总时间最小化和到达应急物资数量满意度及物资到达时间满意度最大化目标。应急物资调度中后期,分别增加了应急成本最小化、物资延误总时间最小化及兼顾应急成本最小化和物资延误总时间最小化的目标。模型解决了多供应点、多需求点、多物资类型协调调度资源的问题。采用蚁群算法求解模型。将问题分解成应急物资配置问题和调度路径规划问题,分别设计了应急物资定位配置蚁群系统和应急物资调度线路规划蚁群系统,两个蚁群系统并行计算、协同完成模型求解。针对不同应急阶段,两个蚁群系统设计了不同的启发式信息,提高了蚁群非劣最优解搜索效率。

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