摘 要

2019年12月新冠疫情爆发，给人类生命安全和社会经济发展带来极大威胁。突如其来的传染病疫情使得对医疗物资的需求急剧增加，然而前期应急医疗物资高度紧缺，医疗物资分配不合理极易造成更大规模的爆发。面对医疗物资供需不平衡现状，本文基于疫情和应急医疗物资的特点，在考虑需求紧迫性的基础上，提出了分配公平性和配送时效性双目标下的医疗物资分配优化模型。其中，公平性目标通过最小化各受灾点间需求满足率差距来实现，时效性目标通过最小化单位物资总配送时间来实现。采用多目标差分进化算法求得近似Pareto最优解集。最后结合湖北省各市医疗物资调度实例进行分析，结果证明了模型和算法的有效性，适用于疫情爆发初期的医疗物资分配决策，可为决策者提供参考。

关键词：新冠疫情；需求紧迫性；应急医疗物资；双目标；多目标差分进化算法

Abstract

The outbreak of COVID-19 in December 2019 poses a great threat to human life security and social and economic development. The sudden epidemic of infectious diseases makes the demand for medical materials increase sharply. However, the emergency medical materials are highly scarce in the early stage, and the unreasonable distribution of medical materials is likely to cause a larger outbreak. In the face of the imbalance between supply and demand of medical materials, based on the characteristics of epidemic situation and emergency medical materials, considering the urgency of demand, this paper puts forward the optimization model of medical material distribution under the double objectives of distribution fairness and distribution effectiveness, and uses nsde algorithm to obtain the approximate Pareto optimal solution set. Among them, the fairness goal is achieved by minimizing the gap between the demand satisfaction rate of each disaster site, and the timeliness goal is achieved by minimizing the total delivery time of unit materials.In this paper, the multi-objective differential evolution algorithm is used to obtain the approximate Pareto optimal solution set. Finally, an example of medical material dispatching in Hubei Province is analyzed. The validity of the model and algorithm is shown by the results. It can be used as a reference for decision-makers in the early stage of epidemic outbreak.

Key Words：COVID-19; Urgency Of Demand; Emergency Medical Supplies; Double Objective; Multi-objective Differential Evolution Algorithm

目 录

摘 要 1

目 录 3

第1章 绪论 1

1.1论文研究背景 1

1.2论文研究意义 3

1.3国内外文献综述 4

1.4 论文研究内容及技术路线 7

1.4.1 论文的主要研究内容 7

1.4.2 论文研究的技术路线 8

第2章 问题描述 9

第3章 模型建立 11

3.1符号及其定义 11

3.2目标函数 11

3.3约束条件 12

第4章 算法设计 14

第5章 算例分析 16

5.1算例介绍 16

5.2 计算结果 22

第6章 总结及展望 27

6.1总结 27

6.2展望 27

参考文献 29

致 谢 31

第1章 绪论

1.1论文研究背景

2020年伊始，新型冠状病毒疫情爆发，全球已有178个国家受到影响，截至2020年5月30日21时全球累计590万余人被确诊^[1]。随着经济快速发展，人们对生活质量的要求逐渐提高，但大型传染病疫情事件却也频繁发生，例如SARS事件、炭疽危机、甲型H1N1、致病性禽流感、新冠疫情等，给公共卫生安全造成了严重威胁。

传染病疫情事件具有很多特殊属性：1）传染性：病毒性传染病往往可以通过呼吸道飞沫、气溶胶、接触等途径传播，现在快速畅达的交通也给疫情传播带来了“便利”^[1]，管理稍有不慎，就很可能出现大规模的传染和爆发；2）动态性：随着管控措施的实施和医疗救援的进行，各疫区的严重程度会不断变化，决策者在进行医疗物资分配时需要不断调整方案，以保证应急医疗物资的最大效用；3）不可预测性：传染病爆发的时间和地区往往都是不可预期的，且容易从某一地区迅速扩展至另一地区，再加上各地的人口密度、医疗水平、风俗习惯、安全意识存在差异，因此各地区的感染率、致死率、治愈率都难以准确判断，需求紧迫性存在差距；4）信息不完全性：许多病毒性传染病潜伏期无症状、后期症状不典型，诸多信息无法及时搜集或统计数据存在较大误差，这也意味着决策者要考虑一个或多个灾情信息的不确定性，考虑不确定灾情信息动态更新情况下的应急资源配置问题。可见，疫情突发事件得不到及时有效的处置，会给更多人的生命安全带来威胁。

对比普通传染病疫情，此次新冠疫情是前所未有的一次突发公共卫生事件，给防控工作带来了极大挑战，主要表现在：

（1）同SARS相比，COVID-19症状不典型，很难迅速将其患者从普通流感、肺炎患者中辨识出来，且处于潜伏期的患者也具有传染性^[2]。一方面，为准确判断是否感染，必须对症状患者和密切接触人群进行核酸或血清检测，但初期由于核酸检测试剂盒不足，很多人没有及时被检测出来，他们在社会上造成大量传播。另一方面，为尽可能减少感染，所有医护人员、普通未感染民众都需要佩戴医疗防护用品，但初期医疗防护物资供应不足，2020年1月湖北省仅医护人员就有三千余人被感染。这些都是新冠肺炎疫情前期失控的主要原因。症状非典型性间接导致医疗物资紧缺，高度紧缺的应急医疗物资的分配也在影响着疫情的演变。