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毕业论文网 > 文献综述 > 交通运输类 > 交通工程 > 正文

基于可变集的地震灾害应急物资分配模型研究文献综述

 2020-05-28 23:16:30  

文 献 综 述

前  言

我国地处世界两大地震带环太平洋地震带和喜马拉雅山地中海地震带之间,有些地区就是这两个地震带的组成部分,受它的影响,我国地震活动不仅频度高,强度大,而且地震活动的范围很广,几乎全国各省均发生过强震。据统计,我国大陆地震约占世界大陆地震的三分之一;本世纪以来全球大陆7级以上强震,我国约占领35%,是一个多地震的国家。地震给我们国家带来了巨大的损失以及危害。熟为人知的唐山大地震造成了24万人死亡,直接经济损失高达30亿元人民币以上,汶川大地震造成了约8万人死亡,直接经济损失高达8000多亿元。因此,当地震发生后,如何建立有效的应急物资分配方案显得极为重要,合理有效的应急物资分配方案可以对受灾民众提供有效的应急援助,从而降低地震灾害带来的影响和损失。但是由于地震后的环境不确定因素太多,目前的研究还不是很完善。国内外学者大都是基于不确定需求来建立各种模型与算法以及路径的优化。国内外对于应急物资配置的研究大多集中于出救点选择、应急车辆路径、车辆调度、应急物资储备管理、应急物资风险管理、救灾物资与受灾区之间的最短路径等问题上。国外的研究起步较早,主要采用数学分析,建立模型的方法进行研究。如:

Jiuh-Biing Sheu(2014)在《A method for designing centralized emergency supply network to respond to large-scale natural disasters》中提出了一种方法,设计一个无缝的集中式应急供应网络,通过整合三个子网络(网络,医疗网络,配电网络),以支持应急物流业务,应对大规模的自然灾害。所提出的方法主要包括三个阶段的多目标(旅行距离最小化,运营成本最小化,心理成本最小化),混合整数线性规划模型。

Linet Ozdamar(2007) 在《A dynamic logistics coordination model for evacuation and support in disaster response activities》中介绍了一个集成的位置分布模型,用于协调物流支持和疏散行动的救灾活动。突发事件应急物流规划涉及到调度商品(如医疗物资、人员、专业救援设备和救援队伍、食品等)对受灾地区的配送中心和伤员的紧急疏散和转移。所提出的模型是一个混合整数多商品网络流模型,将车辆作为整数商品流,而不是二进制变量。此结果在一个更紧凑的制剂,其输出被处理,以提取详细的车辆路径和负载指令表。

Carmen G.Rawls(2010)在《Pre-positioning of emergency supplies for disaster response》中研究的目标是开发一个应急反应规划工具,根据不确定性的条件下,提出了一个两阶段随机混合整数规划(SMIP)提供急救响应预定位策略来应对灾难的威胁。由于问题的复杂性,启发式算法称为拉格朗日的L形的算法来解决问题,美国墨西哥湾沿岸地区的飓风威胁的案例研究说明了该模型的应用。

我国对与应急物资分配的研究起步较晚,主要从应急物流的概念和成因为研究切入点,结合我国应急物流的应用实例,从我过的基本国情出发,为我国的应急物流的快速发展打下了较为坚实的基础。如:

程琦(2010)在《论自然灾害应急物流管理体系的构建》中探析了自然灾害应急物流体系构建的实践动因,对自然灾害应急物流管理体系的构成和运行进行了研究,提出了自然灾害应急物流管理体系运行风险与运行能力的概念。

刘小群(2009)在《震灾后应急物流的响应及其改进》中对震灾后应急物流响应的流程进行了分析,根据运输距离的长短,将整个应急物资的运送流程划分为由物资储备库到集运中心的短途集货、由集运中心到分拨中心的干线运输和由分拨中心到需求灾区的物资分拨等3个部分。从提高应急物资的出库效率和改善从物资储备库到集货中心的运送效率两个方面分析了改进集货运输效率的措施。

赵延勤(2009)在《从汶川地震看自然灾害应急物流配送》中 通过对汶川地震应急物流配送现状的分析,反映了需要从信息系统平台,应急物流配送中心,应急采购和配送管理,应急配送的多式联运方式,第三方物流的参与,以及应急物流的知识普及应急预案演练六个方面进行建立和完善,才能提高应急配送的效率,实施有效的救援。

林敬松(2008)在《地震灾害应急物流的策略及发展方向分析》中分析了地震灾害应急物流及其运作特点,提出了地震灾害应急物流存在的问题和地震灾害应急物流的策略并且分析了今后地震灾害应急物流的发展方向。

在近几年来,国内的学者已经不仅仅满足于一些概念上的研究,也开始使用数学分析方法来建立各种模型进行研究。如:

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