CN110428136A - 一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法 - Google Patents

一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，该方法包括以下步骤：S1：确定城镇受灾点信息；所述受灾点信息包括受灾点编号、受灾点空间位置和对应急物资A的需求量信息；S2：获取本地储备点信息；S3：计算城镇所有受灾点对应急物资A的总需求量、本地所有储备点对特定物资A的总储备量；S4：计算城镇受灾点受本地储备点救援配送的平均满足率；S5：制定本地救援配送方案；S6：制定外部协同救援配送方案；S7：综合得到灾后城镇应急物资协同配送总体方案。通过采用本发明方法，可对城镇应急管理部门快速调度应急资源实施灾后救援以及请求外部协同救援合作，提供有效的辅助决策依据。

Description

一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法
技术领域
本发明涉及计算机应用技术，尤其涉及一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法。
背景技术
我国位处环太平洋自然灾害带和北半球中纬度环球自然灾害带之间，每年因各类灾害而造成的人员伤亡和经济损失体量巨大。随着工业化和城镇化水平的不断提高，我国的城镇数量、人口规模和集中程度迅速增加，城镇面临的安全应急保障压力也在日益增大。一旦城镇遭受重大灾害影响，往往会因灾害的时空演变形成多个受灾区域(以下行文中称“受灾点”)，受灾点相对集中的灾民因生产力的破坏而会产生例如食物、饮水、帐篷、衣物、药品等各种应急物资的需求，城镇应急管理部门必须在第一时间调拨本地物资储备点的应急物资对各受灾点进行救援，但当本地储备物资总量无法满足各受灾点总需求时，还需向周边城镇的物资储备点请求物资协同救援。
应急物资的合理配送是保障应急救援成功的重要环节，同时也是影响民众对城镇应急保障能力评价的关键因素。城镇应急物资协同配送方案，是指城镇应急管理部门在受灾点需求量、储备点储备量、道路环境等信息的基础上，按照特定原则(如公平性、时间最短、最可靠等)，制定的从本地物资储备点向受灾点分配物资和配送路径方案，以及当本地储备量不足时向周边城镇储备点请求协同配送的需求量和配送路径方案。
目前，应急物流的研究主要集中在应急物资调度、应急物资储备点和配送中心优化选址、配送路径优化等方面，这些研究所提供的方法虽然可以有效得到各种约束条件下的调度、选址或运输的最优方案，但是却很少以特定的城镇为主体，根据其应急物资缺口信息，请求周边城镇协同配送，给出内外部协同配送的整体方案；而实际上，对于遭受重大灾害的城镇，其作为应急救援的主体，往往会面临应急资源供不应求的实际情况，因而不仅要在第一时间制定现有物资的合理分配及配送路径方案，还要能够尽快给出需要向周边哪个城镇的哪些储备点请求协同救援的物资量和配送路径信息，供上级政府快速决策和协调资源调度。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，包括以下步骤：
S1：确定城镇受灾点信息；所述受灾点信息包括受灾点编号、受灾点空间位置和对应急物资A的需求量信息；
受灾点信息表示为：FSZD{X,Y,Q}，其中，X为经度值，Y为纬度值，Q为该受灾点对应急物资A的需求量值，所有受灾点的信息用矩阵[FSZD]m×3表示，其中，m表示受灾点个数；
S2：检索本地储备点信息；所述本地储备点信息包括：本地储备点数量、本地储备点空间位置和本地储备点对应急物资A的储备量信息；
单个本地储备点信息的表示为：FInCBD{Xin,Yin,Sin}，其中，Xin为经度值，Yin为纬度值，Sin为对特定物资A的储备量值；所有受灾点的信息用矩阵[FInCBD]n×3表示，其中，n表示本地储备点个数；
S3：计算城镇所有受灾点对应急物资A的总需求量Q'、本地所有储备点对特定物资A的总储备量Sin'；
S4：计算城镇受灾点受本地储备点救援配送的平均满足率δ＝min{Sin'/Q',1}；
若δ＝1，表明本地储备点对物资A的总储备量能够满足受灾点的总需求量，只需进行本地救援配送；
若δ＜1，本地储备点对物资A的总储备量不能满足受灾点的总需求量，需要请求外部储备点救援配送，开展协同救援配送；
S5：制定本地救援配送方案，包括如下具体步骤：
S5-1：基于电子地图，获取受灾城镇当地m个受灾点中任一受灾点i和n个本地储备点中任一储备点j之间的最短距离dij，并构造距离矩阵De，De的表示方法如下：
S5-2：根据距离距阵De，搜索距离每个受灾点i(i＝1,2,…,m)最近的储备点j，j＝1,2,…,n，并建立映射关系表j→i，映射关系表表示按照距离最近原则，由本地储备点向各受灾点分配应急物资的对应关系；
S5-3：根据步骤5-2所建立的映射关系，计算每个储备点j向与其有映射关系的各个受灾点i的实际配送的量ΔQj-＞i，计算方式为：
ΔQj-＞i＝min{δ·Qi,(Qi/∑iQi)·Sin,j}，其中，Qi为受灾点i的需求量，Sin,j为储备点j的储备量；
S5-4：根据应急物资配送计算结果，实时更新步骤S5-1所构造的距离矩阵和各受灾点的需求量信息：
若某个受灾点i的需求量被完全满足(ΔQj-＞i＝Qi)，则删除矩阵De中受灾点i对应的列并实现对De的更新，否则只更新受灾点i的需求量为Qi,new＝Qi-ΔQj-＞i；若某个储备点j的供应量被完全分配(∑iΔQj-＞i＝Sin,j)，则删除距离矩阵De中储备点j对应的行并实现对De的更新，否则只更新储备点j的储备量为Sj,new＝Sin,j-∑iΔQj-＞i；
S5-5：重复步骤S5-2至S5-4，直到距离矩阵De中所有受灾点的应急物资需求量被完全满足；并记录各储备点j向受灾点i配送应急物资的量；
S5-6：根据步骤S5-5的记录，给出本地应急物资储备点向受灾点的物资分配方案，方案描述用矩阵E表示：
矩阵中元素值qj→i表示由储备点j向受灾点i配送应急物资A的量，在执行步骤S5-5和重复步骤S5-2中，凡是建立映射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为步骤S5-3中的实际配送量ΔQj-＞i，即qj→i＝ΔQj-＞i；凡是未建立射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为零，即qj→i＝0，表示无分配；
S5-7：构建受灾城镇应急物资配送网络；
以受灾城镇三级及以上的道路的N个交叉口为顶点v，以交叉口之间的路段为边e，构建城镇应急资源配送的交通网络G(v,e)，并构建路段属性邻接矩阵：距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3，具体形式如下：
其中，lij表示顶点i和j之间路段长度(单位：千米)，ρij表示顶点i和j之间路段交通流密度(车/千米/车道)，rij表示顶点i和j之间路段损毁程度(0-1之间无量纲数值，0表示完好无损，1表示完全损毁)。
S5-8：对步骤S5-7中路段属性邻接矩阵进行归一化处理；
提取距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3中的最大元素值lmax、ρmax和rmax，用距离矩阵P1中所有元素除以lmax，用交通流密度矩阵P2中所有元素除以lmax，用损毁程度矩阵P3矩阵中所有元素除以rmax，得到归一化矩阵：
式中，＜lij＞＝lij/lmax，＜ρij＞＝ρij/ρmax，＜rij＞＝rij/rmax。
S5-9：设定决策偏好权重向量W；
W＝[w1,w2,w3]，式中，权重w1表示对距离最短的偏好，权重w2表示对交通最畅通的偏好，权重w3表示对道路最安全的偏好，偏好权重向量满足w1+w2+w3＝1；
S5-10：计算配送路径综合矩阵P；
基于步骤S5-8得到的归一化矩阵和步骤S5-9设定的偏好权重向量，计算最终用于求解配送路径方案的综合矩阵P：
P＝w1·＜P1＞+w2·＜P2＞+w3·＜P3＞
S5-11：求解本地储备点向受灾点配送应急物资A的路径方案。
选取步骤S5-6得出分配方案中qj→i≠0对应的映射关系j→i，以距离储备点j最近的路网顶点作为配送路径起点start_point，以距离受灾点i最近的路网顶点作为配送路径的目的地end_point，用步骤5-10得到的综合矩阵P作为输入，运用Floyd算法计算综合矩阵路网中的最短路径，即为储备点j向受灾点i配送应急物资A的路径方案；
S5-12：综合步骤S5-6得出的物资分配方案和步骤S5-11得出的配送路径方案，即为本地救援配送方案。
S6：制定外部协同救援配送方案，包括如下具体步骤：
S6-1：计算各受灾点在经本地储备点应急救援配送后对应急物资A的缺口量Qc,i；
受灾点i的缺口量：Qc,i＝(1-δ)·Qi
各受灾点的总缺口量：Qc＝∑iQc,i
若Qc＝0，所有受灾点的物资需求已完全满足，计算终止；若Qc＞0，表明受灾点存在物资缺口，进入步骤S6-2；
S6-2：检索受灾城镇周边城镇可用的且距离较近的外部储备点信息；
按受灾城镇行政边界向外由近及远依次搜索储备有应急物资A的外部储备点，直到搜索到k个储备点，且这些储备点对物资A的总储备量Sc超过各受灾点的总缺口量Qc，搜索终止；外部储备点信息OutCBD的信息包括：外部储备点数量、外部储备点空间位置和对应急物资A的储备量信息；其中，空间位置用经度、纬度表示，对应急物资A的储备量用带有单位(如吨、件、箱等)的数值表示；单个外部储备点信息表示为：FOutCBD{Xout,Yout,Sout}，其中，Xout为经度值，Yout为纬度值，Sout为对特定物资A的储备量值。所有受灾点的信息用矩阵[FOutCBD]k×3表示，其中，k表示外部储备点个数。
S6-3：基于电子地图，获取受灾城镇当地m个受灾点中任一受灾点i和k个外部储备点中任一储备点j之间的最短距离dij，并构造距离矩阵Dg，Dg的表示方法如下：
S6-4：根据距离距阵Dg，搜索距离每个受灾点i(i＝1,2,…,m)最近的外部储备点j(j＝1,2,…,k)，并建立映射关系j→i，表示按照距离最近原则，由某些储备点向各受灾点分配应急物资的对应关系。
S6-5：根据步骤6-4所建立的映射关系，计算每个外部储备点j向与其有映射关系的各个受灾点i的实际配送的量ΔQout,j-＞i，计算方式为：
ΔQout,j-＞i＝min{Qc,i,(Qc,i/∑c,iQi)·Sout,j}
S6-6：更新步骤S6-3所构造的距离矩阵和各受灾点的需求量信息。
若某个受灾点i的需求缺口量被完全满足(ΔQout,j-＞i＝Qc,i)，则删除矩阵Dg中受灾点i对应的列并实现对Dg的更新，否则只更新受灾点i的需求缺口量为Qc,i,new＝Qc,i-ΔQout,j-＞i；若某个外部储备点j的供应量被完全分配(∑iΔQout,j-＞i＝Sout,j)，则删除距离矩阵Dg中储备点j对应的行并实现对Dg的更新，否则只更新储备点j的储备量为Sout,j,new＝Sout,j-∑iΔQout,j-＞i。
S6-7：重复步骤S6-4至S6-6，直到距离矩阵De中所有受灾点对应的列都被删除。
S6-8：给出外部应急物资储备点向受灾点的物资分配方案，方案描述用矩阵H表示：
矩阵中元素值qj→i表示由外部储备点j向受灾点i配送应急物资A的量，在执行步骤6-7和重复步骤S6-4中，凡是建立映射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为步骤S6-5中的实际配送量ΔQout,j-＞i，即qj→i＝ΔQout,j-＞i；凡是未建立射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为零，即qj→i＝0，表示无分配。
S6-9：构建城镇间应急物资协同配送网络。
以受灾城镇和外部储备点所在城镇二级及以上道路的N个交叉口为顶点v，以交叉口之间的路段为边e，构建城镇应急资源配送的交通网络G(v,e)，并构建路段属性邻接矩阵：距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3，具体形式如下：
其中，为lij表示顶点i和j之间路段长度(单位：千米)，ρij表示顶点i和j之间路段交通流密度(车/千米/车道)，rij表示顶点i和j之间路段损毁程度(0-1之间无量纲数值，0表示完好无损，1表示完全损毁)。
S6-10：对步骤S6-9中路段属性邻接矩阵进行归一化处理。
提取距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3中的最大元素值lmax、ρmax和rmax，用距离矩阵P1中所有元素除以lmax，用交通流密度矩阵P2中所有元素除以lmax，用损毁程度矩阵P3矩阵中所有元素除以rmax，得到归一化矩阵：
式中，＜lij＞＝lij/lmax，＜ρij＞＝ρij/ρmax，＜rij＞＝rij/rmax。
S6-11：设定决策偏好权重向量W。
W＝[w1,w2,w3]，式中，权重w1表示对距离最短的偏好，权重w2表示对交通最畅通的偏好，权重w3表示对道路最安全的偏好，偏好权重向量满足w1+w2+w3＝1。
S6-12：计算配送路径综合矩阵P。
基于步骤S6-10得到的归一化矩阵和步骤S6-11设定的偏好权重向量，计算最终用于求解配送路径方案的综合矩阵P：
P＝w1·＜P1＞+w2·＜P2＞+w3·＜P3＞
S6-13：求解外部储备点向受灾点配送应急物资A的路径方案。
选取步骤S6-8得出分配方案中qj→i≠0对应的映射关系j→i，以外部储备点j最近的路网顶点作为配送路径起点start_point，以受灾点i最近的路网顶点作为配送路径的目的地end_point，用步骤6-12得到的综合矩阵P作为输入，运用Floyd算法计算综合矩阵路网中的的“最短”路径，即为外部储备点j向受灾点i配送应急物资A的路径方案。
S6-14：综合步骤S6-7得出的物资分配方案和步骤S6-12得出的配送路径方案，即为外部协同救援配送方案。
S7：综合步骤S5-12得到的本地救援配送方案和步骤S6-14得到的外部协同救援配送方案，即为本发明所得到的灾后城镇应急物资协同配送总体方案。
本发明产生的有益效果是：本发明可为城镇在遭受重大灾后迅速开展应急物资调配及救援指挥提供有效的方案辅助和决策依据。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例本地救援配送方案的制定的方法流程图；
图3是本发明实施例外部协同救援配送方案的制定的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，包括如下具体步骤：
S1：确定受灾点信息。
受灾点SZD的信息包括：受灾点数量、受灾点空间位置和对特定应急物资A的需求量信息。空间位置用经度、纬度表示，对特定应急物资需求量用带有单位(如吨、件、箱等)的数值表示。受灾点信息的数学表达为：FSZD{X,Y,Q}，其中，X为经度值，Y为纬度值，Q为该受灾点对特定物资A的需求量值。所有受灾点的信息用矩阵[FSZD]m×3表示，其中，m表示受灾点个数。
S2：检索本地储备点信息。
本地储备点信息InCBD的信息包括：本地储备点数量、本地储备点空间位置和对特定应急物资A的储备量信息。空间位置用经度、纬度表示，对特定应急物资A的储备量用带有单位(如吨、件、箱等)的数值表示。单个本地储备点信息的数学表达为：FInCBD{Xin,Yin,Sin}，其中，Xin为经度值，Yin为纬度值，Sin为对特定物资A的储备量值。所有受灾点的信息用矩阵[FInCBD]n×3表示，其中，n表示本地储备点个数。
S3：计算城镇所有受灾点对特定物资A的总需求量Q'、本地所有储备点对特定物资A的总储备量Sin'。
计算方式为：
S4：计算城镇受灾点受本地储备点救援配送的平均满足率δ＝min{Sin'/Q',1}。
若δ＝1，表明本地储备点对物资A的总储备量能够满足受灾点的总需求量，只需进行本地救援配送；若δ＜1，本地储备点对物资A的总储备量不能满足受灾点的总需求量，需要请求外部储备点救援配送，开展协同救援配送。
S5：本地救援配送方案的制定，包括如下具体步骤，如图2：
S5-1：基于电子地图，获取受灾城镇当地m个受灾点中任一受灾点i和n个本地储备点中任一储备点j之间的最短距离dij，并构造距离矩阵De，De的表示方法如下：
如本实施例中，获取受灾城镇当地m(m＝4)个受灾点中任一受灾点i和n(n＝3)个本地储备点中任一个储备点j之间的最短距离，并构造距离矩阵De。
S5-2：根据距离矩阵De，搜索距离每个受灾点i(i＝1,2,3,4)最近的储备点j(j＝1,2,3)，并建立映射关系j→i。
对于本实施例，搜索方式为，对De中每一列向量取最小值，最小值对应的元素值为dij，则建立映射关系j→i。
对于本实施例建立的映射关系为：3→1，3→2，3→4，2→3，表示距离受灾点1、2、4最近的本地储备点都是储备点3，距离受灾点3最近的本地储备点是储备点2。
S5-3：计算每个储备点j向与其有映射关系的各个受灾点i的实际配送的量。
计算方式为：ΔQj-＞i＝min{δ·Qi,(Qi/∑iQi)·Sin,j}，
对于本实施例，计算得出：ΔQ3-＞1，ΔQ3-＞2，ΔQ3-＞4，ΔQ2-＞3。
S5-4：更新步骤S5-1所构造的距离矩阵和各受灾点的需求量信息。
若某个受灾点i的需求量被完全满足(ΔQj-＞i＝Qi)，则删除矩阵De中受灾点i对应的列并实现对De的更新，否则只更新受灾点i的需求量为Qi,new＝Qi-ΔQj-＞i；若某个储备点j的供应量被完全分配(∑iΔQj-＞i＝Sin,j)，则删除距离矩阵De中储备点j对应的行并实现对De的更新，否则只更新储备点j的储备量为Sj,new＝Sin,j-∑iΔQj-＞i。
对于本实施例，ΔQ2-＞3＝Q3，删除距离矩阵De中受灾点3对应的第3列；同时，ΔQ3-＞1+ΔQ3-＞2+ΔQ3-＞4＝Sin,3，删除距离矩阵De中储备点3对应的第3行；同时，ΔQ3-＞1＜Q1，ΔQ3-＞2＜Q2，ΔQ3-＞4＜Q4，更新受灾点1、2、4的新需求量分别为Q1＝Q1-ΔQ3-＞1，Q2＝Q2-ΔQ3-＞2，Q4＝Q4-ΔQ3-＞4，距离矩阵De被更新为：
S5-5：重复步骤S5-2至S5-4，直到距离矩阵De中所有受灾点对应的列都被删除。
对于本实施列，重复步骤S5-2，建立映射关系：2→1，2→2，1→4；重复步骤S5-3，计算得到ΔQ2-＞1，ΔQ2-＞2，ΔQ1-＞4；重复步骤S5-4，ΔQ2-＞1＝Q1，ΔQ2-＞2＝Q2，ΔQ1-＞4＝Q4，可删除距离矩阵De中受灾点1、2、4对应的列，此时，De＝[]，终止求解。
S5-6：给出本地应急物资储备点向受灾点的物资分配方案。
方案描述用矩阵H表示：
对建立映射关系的3→1，3→2，3→4，2→3，2→1，2→2，1→4，赋值qj→i为步骤S5-3中的实际配送量ΔQ3-＞1，ΔQ3-＞2，ΔQ3-＞4，ΔQ2-＞3，ΔQ2-＞1，ΔQ2-＞2，ΔQ1-＞4；其他未建立映射关系的qj→i赋值为零，则本实施例获得的分配方案可表示为：
S5-7：构建受灾城镇应急物资配送网络。
以受灾城镇三级及以上的道路的N(N＝348)个交叉口为顶点v，以交叉口之间的路段为边e，构建城镇应急资源配送的交通网络G(v,e)，并构建路段属性邻接矩阵：距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3，具体形式如下：
其中，lij表示顶点i和j之间路段长度(单位：千米)，ρij表示顶点i和j之间路段交通流密度(车/千米/车道)，rij表示顶点i和j之间路段损毁程度(0-1之间无量纲数值，0表示完好无损，1表示完全损毁)。
S5-8：对步骤S5-7中路段属性邻接矩阵进行归一化处理。
提取距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3中的最大元素值lmax、ρmax和rmax，用距离矩阵P1中所有元素除以lmax，用交通流密度矩阵P2中所有元素除以lmax，用损毁程度矩阵P3矩阵中所有元素除以rmax，得到归一化矩阵：
式中，＜lij＞＝lij/lmax，＜ρij＞＝ρij/ρmax，＜rij＞＝rij/rmax。
S5-9：设定决策偏好权重向量W。
W＝[w1,w2,w3]，式中，权重w1表示对距离最短的偏好，权重w2表示对交通最畅通的偏好，权重w3表示对道路最安全的偏好，偏好权重向量满足w1+w2+w3＝1。对于本实施例，取W＝[0.5,0.2,0.3]。
S5-10：计算配送路径综合矩阵P。
基于步骤S5-8得到的归一化矩阵和步骤S5-9设定的偏好权重向量，计算最终用于求解配送路径方案的综合矩阵P：
P＝0.5·＜P1＞+0.2·＜P2＞+0.3·＜P3＞
S5-11：求解本地储备点向受灾点配送应急物资A的路径方案。
选取步骤S5-6得出分配方案中qj→i≠0对应的映射关系j→i，以储备点j最近的路网顶点作为配送路径起点start_point，以受灾点i最近的路网顶点作为配送路径的目的地end_point，用步骤5-10得到的综合矩阵P作为输入，运用Floyd算法计算综合矩阵路网中的的“最短”路径，即为储备点j向受灾点i配送应急物资A的路径方案。
S5-12：综合步骤S5-6得出的物资分配方案和步骤S5-11得出的配送路径方案，即为本实施例的本地救援配送方案。
配送方案可表示为如下列表形式：
S6：外部协同救援配送方案的制定，包括如下具体步骤，如图3：
S6-1：计算各受灾点在经本地储备点应急救援配送后对应急物资A的缺口量Qc,i。
受灾点i的缺口量：Qc,i＝(1-δ)·Qi
各受灾点的总缺口量：Qc＝∑iQc,i
若Qc＝0，所有受灾点的物资需求已完全满足，计算终止；若Qc＞0，表明受灾点存在物资缺口，进入步骤S6-2；
S6-2：检索受灾城镇周边城镇可用的且距离较近的外部储备点信息。
按受灾城镇行政边界向外由近及远依次搜索储备有应急物资A的外部储备点，直到搜索到k个储备点，且这些储备点对物资A的总储备量Sc超过各受灾点的总缺口量Qc，搜索终止。例如，对于本实施例，搜索到k＝3个外部储备点可使总量满足要求。
S6-3：基于电子地图，获取受灾城镇当地m(m＝3)个受灾点中任一受灾点i和k(k＝3)个外部储备点中任一储备点j之间的最短距离dij，并构造距离矩阵Dg，Dg的表示方法如下：
S6-4：根据距离距阵Dg，搜索距离每个受灾点i(i＝1,2,3)最近的外部储备点j(j＝1,2,3)，并建立映射关系j→i，表示按照距离最近原则，由某些储备点向各受灾点分配应急物资的对应关系。
对于本实施例，搜索方式为，对Dg中每一列向量取最小值，最小值对应的元素值为dij，则建立映射关系j→i。
例如，对于本实施例建立的映射关系为：3→1，3→2，2→3，表示距离受灾点1、2最近的本地储备点都是储备点3，距离受灾点3最近的本地储备点是储备点2。
S6-5：根据步骤6-4所建立的映射关系，计算每个外部储备点j向与其有映射关系的各个受灾点i的实际配送的量ΔQout,j-＞i。
计算方式为：ΔQout,j-＞i＝min{Qc,i,(Qc,i/∑c,iQi)·Sout,j}
对于本实施例，计算得出：ΔQout,3-＞1，ΔQout,3-＞2，ΔQout,2-＞3。
S6-6：更新步骤S6-3所构造的距离矩阵和各受灾点的需求量信息。
若某个受灾点i的需求缺口量被完全满足(ΔQout,j-＞i＝Qc,i)，则删除矩阵Dg中受灾点i对应的列并实现对Dg的更新，否则只更新受灾点i的需求缺口量为Qc,i,new＝Qc,i-ΔQout,j-＞i；若某个外部储备点j的供应量被完全分配(∑iΔQout,j-＞i＝Sout,j)，则删除距离矩阵Dg中储备点j对应的行并实现对Dg的更新，否则只更新储备点j的储备量为Sout,j,new＝Sout,j-∑iΔQout,j-＞i。
对于本实施例，ΔQout,2-＞3＝Qc,3，删除距离矩阵Dg中受灾点3对应的第3列；同时，ΔQout,3-＞1+ΔQout,3-＞2＝Sout,3，删除距离矩阵Dg中储备点3对应的第3行；同时，ΔQout,3-＞1＜Qc,1，ΔQout,3-＞2＜Qc,2，更新受灾点1、2新的需求缺口量，分别为Qc,1＝Qc,1-ΔQout,3-＞1，Qc,2＝Qc,2-ΔQout,3-＞2，距离矩阵Dg被更新为：
S6-7：重复步骤S6-4至S6-6，直到距离矩阵De中所有受灾点对应的列都被删除。
对于本实施列，重复步骤S6-4，建立映射关系：2→1，1→2；重复步骤S6-7，计算得到ΔQout,2-＞1，ΔQout,1-＞2；重复步骤S6-6，ΔQout,2-＞1＝Qc,1，ΔQout,1-＞2＝Qc,2，可删除距离矩阵Dg中受灾点1、2对应的列，此时，Dg＝[]，终止求解。
S6-8：给出外部应急物资储备点向受灾点的物资分配方案。
方案描述用矩阵H表示：
对建立映射关系的3→1，3→2，2→3，2→1，1→2，赋值qj→i为步骤S6-5中的实际配送量ΔQout,3-＞1，ΔQout,3-＞2，ΔQout,2-＞3，ΔQout,2-＞1，ΔQout,1-＞2；其他未建立映射关系的qj→i赋值为零，则本实施例获得的分配方案可表示为：
S6-9：构建城镇间应急物资协同配送网络。
以受灾城镇和外部储备点所在城镇二级及以上道路的N(N＝58)个交叉口为顶点v，以交叉口之间的路段为边e，构建城镇应急资源配送的交通网络G(v,e)，并构建路段属性邻接矩阵：距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3，具体形式如下：
其中，为lij表示顶点i和j之间路段长度(单位：千米)，ρij表示顶点i和j之间路段交通流密度(车/千米/车道)，rij表示顶点i和j之间路段损毁程度(0-1之间无量纲数值，0表示完好无损，1表示完全损毁)。
S6-10：对步骤S6-9中路段属性邻接矩阵进行归一化处理。
提取距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3中的最大元素值lmax、ρmax和rmax，用距离矩阵P1中所有元素除以lmax，用交通流密度矩阵P2中所有元素除以lmax，用损毁程度矩阵P3矩阵中所有元素除以rmax，得到归一化矩阵：
式中，＜lij＞＝lij/lmax，＜ρij＞＝ρij/ρmax，＜rij＞＝rij/rmax。
S6-11：设定决策偏好权重向量W。
W＝[w1,w2,w3]，式中，权重w1表示对距离最短的偏好，权重w2表示对交通最畅通的偏好，权重w3表示对道路最安全的偏好，偏好权重向量满足w1+w2+w3＝1。对于本实施例，取W＝[0.7,0.2,0.1]。
S6-12：计算配送路径综合矩阵P。
基于步骤S6-10得到的归一化矩阵和步骤S6-11设定的偏好权重向量，计算最终用于求解配送路径方案的综合矩阵P：
P＝0.7·＜P1＞+0.2·＜P2＞+0.1·＜P3＞
S6-13：求解外部储备点向受灾点配送应急物资A的路径方案。
选取步骤S6-8得出分配方案中qj→i≠0对应的映射关系j→i，以外部储备点j最近的路网顶点作为配送路径起点start_point，以受灾点i最近的路网顶点作为配送路径的目的地end_point，用步骤6-12得到的综合矩阵P作为输入，运用Floyd算法计算综合矩阵路网中的的“最短”路径，即为外部储备点j向受灾点i配送应急物资A的路径方案。
S6-14：综合步骤S6-7得出的物资分配方案和步骤S6-12得出的配送路径方案，即为外部协同救援配送方案。
外部协同配送方案可表示为如下列表形式：
S7：综合步骤S5-12得到的本地救援配送方案和步骤S6-14得到的外部协同救援配送方案，即为本发明所得到的灾后城镇应急物资协同配送总体方案。
总体配送方案可表示为如下列表形式：
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定城镇受灾点信息；所述受灾点信息包括受灾点编号、受灾点空间位置和对应急物资A的需求量信息；
受灾点信息表示为：FSZD{X,Y,Q}，其中，X为经度值，Y为纬度值，Q为该受灾点对应急物资A的需求量值，所有受灾点的信息用矩阵[FSZD]m×3表示，其中，m表示受灾点个数；
S2：获取本地储备点信息；所述本地储备点信息包括：本地储备点数量、本地储备点空间位置和本地储备点对应急物资A的储备量信息；
单个本地储备点信息的表示为：FInCBD{Xin,Yin,Sin}，其中，Xin为经度值，Yin为纬度值，Sin为对特定物资A的储备量值；所有受灾点的信息用矩阵[FInCBD]n×3表示，其中，n表示本地储备点个数；
S3：计算城镇所有受灾点对应急物资A的总需求量Q'、本地所有储备点对特定物资A的总储备量Sin'；
S4：计算城镇受灾点受本地储备点救援配送的平均满足率δ＝min{Sin'/Q',1}；
若δ＝1，表明本地储备点对物资A的总储备量能够满足受灾点的总需求量，只需进行本地救援配送；
若δ＜1，表明本地储备点对物资A的总储备量不能满足受灾点的总需求量，需要请求外部储备点救援配送，开展协同救援配送；
S5：制定本地救援配送方案，包括如下具体步骤：
S5-1：基于电子地图，获取受灾城镇当地m个受灾点中任一受灾点i和n个本地储备点中任一储备点j之间的最短距离dij，并构造距离矩阵De，De的表示方法如下：
S5-2：根据距离矩阵De，搜索距离每个受灾点i，i＝1,2,…,m，最近的储备点j，j＝1,2,…,n，并建立映射关系j→i，映射关系表示按照距离最近原则，由本地储备点向各受灾点分配应急物资的对应关系；
S5-3：根据步骤5-2所建立的映射关系，计算每个储备点j向与其有映射关系的各个受灾点i的实际配送的量ΔQj-＞i，
S5-4：根据应急物资配送计算结果，实时更新步骤S5-1所构造的距离矩阵和各受灾点的需求量信息：
S5-5：重复步骤S5-2至S5-4，直到距离矩阵De中所有受灾点的应急物资需求量被完全满足；并记录各储备点j向受灾点i配送应急物资的量；
S5-6：根据步骤S5-5的记录，给出本地应急物资储备点向受灾点的物资分配方案，并将该方案用矩阵表示；
S5-7：构建受灾城镇应急物资配送网络；
以受灾城镇三级及以上的道路的N个交叉口为顶点v，以交叉口之间的路段为边e，构建城镇应急资源配送的交通网络G(v,e)，并构建路段属性邻接矩阵：距离矩阵P1、交通流密度矩阵P2、损毁程度矩阵P3；
S5-8：对步骤S5-7中路段属性邻接矩阵进行归一化处理；
S5-9：设定决策偏好权重向量W；
W＝[w1,w2,w3]，式中，权重w1表示对距离最短的偏好，权重w2表示对交通最畅通的偏好，权重w3表示对道路最安全的偏好，偏好权重向量满足w1+w2+w3＝1；
S5-10：计算配送路径综合矩阵P；
基于步骤S5-8得到的归一化矩阵和步骤S5-9设定的偏好权重向量，计算最终用于求解配送路径方案的综合矩阵P：
P＝w1·＜P1＞+w2·＜P2＞+w3·＜P3＞
S5-11：根据步骤S5-6得出的分配方案和步骤S5-10中的综合矩阵P求解本地储备点向受灾点配送应急物资A的路径方案；
S5-12：综合步骤S5-6得出的物资分配方案和步骤S5-11得出的配送路径方案，即为本地救援配送方案；
S6：制定外部协同救援配送方案，包括如下具体步骤：
S6-1：计算各受灾点在经本地储备点应急救援配送后对应急物资A的缺口量Qc,i；
受灾点i的缺口量：Qc,i＝(1-δ)·Qi
各受灾点的总缺口量：Qc＝∑iQc,i
若Qc＝0，所有受灾点的物资需求已完全满足，计算终止；若Qc＞0，表明受灾点存在物资缺口，进入步骤S6-2；
S6-2：检索受灾城镇周边城镇可用的且距离较近的外部储备点信息；
按受灾城镇行政边界向外由近及远依次搜索储备有应急物资A的外部储备点，直到搜索到k个储备点，且这些储备点对物资A的总储备量Sc超过各受灾点的总缺口量Qc，搜索终止；外部储备点信息OutCBD的信息包括：外部储备点数量、外部储备点空间位置和对应急物资A的储备量信息；其中，空间位置用经度、纬度表示，对应急物资A的储备量用带有单位(如吨、件、箱等)的数值表示；单个外部储备点信息表示为：FOutCBD{Xout,Yout,Sout}，其中，Xout为经度值，Yout为纬度值，Sout为对特定物资A的储备量值；所有受灾点的信息用矩阵[FOutCBD]k×3表示，其中，k表示外部储备点个数；
S6-3：采用步骤S5-1至S5-6相同的方法，获得外部应急物资储备点向受灾点的物资分配方案；
S6-4：构建城镇间应急物资协同配送网络；
以受灾城镇和外部储备点所在城镇二级及以上道路的所有交叉口为顶点，以交叉口之间的路段为边，构建城镇应急资源配送的交通网络，并构建路段属性邻接矩阵；
S6-5：综合步骤S6-3得出的物资分配方案和步骤S6-4得出的配送路径方案，即为外部协同救援配送方案；
S7：综合步骤S5得到的本地救援配送方案和步骤S6得到的外部协同救援配送方案，即为最终得到的灾后城镇应急物资协同配送总体方案。
2.根据权利要求1所述的灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，所述步骤中，计算方式为：
ΔQj-＞i＝min{δ·Qi,(Qi/∑iQi)·Sin,j}，
其中，Qi为受灾点i的需求量，Sin,j为储备点j的储备量。
3.根据权利要求1所述的灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，所述步骤中更新方法如下：若某个受灾点i的需求量被完全满足，则删除矩阵De中受灾点i对应的列并实现对De的更新，否则只更新受灾点i的需求量为Qi,new＝Qi-ΔQj-＞i；若某个储备点j的供应量被完全分配，则删除距离矩阵De中储备点j对应的行并实现对De的更新，否则只更新储备点j的储备量为Sj,new＝Sin,j-∑iΔQj-＞i。
4.根据权利要求1所述的灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，所述步骤S5-6中，方案描述用矩阵E表示如下：
矩阵中元素值qj→i表示由储备点j向受灾点i配送应急物资A的量，在执行步骤S5-5和重复步骤S5-2中，凡是建立映射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为步骤S5-3中的实际配送量ΔQj-＞i，即qj→i＝ΔQj-＞i；凡是未建立射关系的点对j→i，qj→i均被赋值为零，即qj→i＝0，表示无分配。
5.根据权利要求1所述的灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，所述步骤S5-7中，路段属性邻接矩阵具体形式如下：
其中，lij表示顶点i和j之间路段长度，ρij表示顶点i和j之间路段交通流密度，rij表示顶点i和j之间路段损毁程度。
6.根据权利要求1所述的灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法，其特征在于，所述S5-11中路径方案的求解过程如下，选取步骤S5-6得出分配方案中qj→i≠0对应的映射关系j→i，以距离储备点j最近的路网顶点作为配送路径起点start_point，以距离受灾点i最近的路网顶点作为配送路径的目的地end_point，用步骤5-10得到的综合矩阵P作为输入，运用Floyd算法计算综合矩阵路网中的“最短”路径，即为储备点j向受灾点i配送应急物资A的路径方案。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111626545A (zh) * 2020-04-06 2020-09-04 合肥工业大学 应急救援物资高维多目标分配方法和系统
CN112396371A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于gis的多目标物资调拨方法及装置
CN113112074A (zh) * 2021-04-14 2021-07-13 许人杰 一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法
CN113554369A (zh) * 2020-04-23 2021-10-26 中国石油化工股份有限公司 危化品运输事故的救援队伍的调配方法及装置
CN114066190A (zh) * 2021-11-05 2022-02-18 武汉理工大学 一种灾害动态演化情形下应急资源调度方法及系统
CN114202211A (zh) * 2021-12-15 2022-03-18 北京金和网络股份有限公司 基于大数据的应急事件食品供应分配方法、装置和设备
CN115983515A (zh) * 2023-03-20 2023-04-18 北京太极疆泰科技发展有限公司 一种基于云计算的搜救系统和搜救方法
CN117078102A (zh) * 2023-08-28 2023-11-17 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) 基于空间匹配度的区域粮食安全保障能力定量化评价方法
CN117217477A (zh) * 2023-09-15 2023-12-12 北方工业大学 基于大数据的重点应急物资调配方法与系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002133576A (ja) * 2000-10-19 2002-05-10 Nec Software Chugoku Ltd 救援物資輸送支援システム及びその方法
JP2006188331A (ja) * 2005-01-06 2006-07-20 Hitachi Ltd 物資分配支援方法及びシステム
CN102542395A (zh) * 2010-12-31 2012-07-04 北京师范大学 一种应急物资调度系统及计算方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002133576A (ja) * 2000-10-19 2002-05-10 Nec Software Chugoku Ltd 救援物資輸送支援システム及びその方法
JP2006188331A (ja) * 2005-01-06 2006-07-20 Hitachi Ltd 物資分配支援方法及びシステム
CN102542395A (zh) * 2010-12-31 2012-07-04 北京师范大学 一种应急物资调度系统及计算方法

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111626545A (zh) * 2020-04-06 2020-09-04 合肥工业大学 应急救援物资高维多目标分配方法和系统
CN111626545B (zh) * 2020-04-06 2022-11-04 合肥工业大学 应急救援物资高维多目标分配方法和系统
CN113554369A (zh) * 2020-04-23 2021-10-26 中国石油化工股份有限公司 危化品运输事故的救援队伍的调配方法及装置
CN112396371A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于gis的多目标物资调拨方法及装置
CN113112074A (zh) * 2021-04-14 2021-07-13 许人杰 一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法
CN113112074B (zh) * 2021-04-14 2022-12-13 北京中诚力锘智慧城市科技发展有限公司 一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法
CN114066190A (zh) * 2021-11-05 2022-02-18 武汉理工大学 一种灾害动态演化情形下应急资源调度方法及系统
CN114066190B (zh) * 2021-11-05 2024-07-02 武汉理工大学 一种灾害动态演化情形下应急资源调度方法及系统
CN114202211A (zh) * 2021-12-15 2022-03-18 北京金和网络股份有限公司 基于大数据的应急事件食品供应分配方法、装置和设备
CN115983515A (zh) * 2023-03-20 2023-04-18 北京太极疆泰科技发展有限公司 一种基于云计算的搜救系统和搜救方法
CN115983515B (zh) * 2023-03-20 2023-09-19 北京太极疆泰科技发展有限公司 一种基于云计算的搜救系统和搜救方法
CN117078102A (zh) * 2023-08-28 2023-11-17 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) 基于空间匹配度的区域粮食安全保障能力定量化评价方法
CN117078102B (zh) * 2023-08-28 2024-05-17 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) 基于空间匹配度的区域粮食安全保障能力定量化评价方法
CN117217477A (zh) * 2023-09-15 2023-12-12 北方工业大学 基于大数据的重点应急物资调配方法与系统
CN117217477B (zh) * 2023-09-15 2024-02-09 北方工业大学 基于大数据的重点应急物资调配方法与系统

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