城市灾害管理中的多目标救援链位置分布模型外文翻译资料

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城市灾害管理中的多目标救援链位置分布模型

摘要

每年有成千上万人受到自然灾害的影响，因此准备一个适当的考虑到灾害管理早期活动的响应程序是非常重要的。在城市地区，当地组织和市政当局要对灾害相关运作负责，比如提供紧急庇护所、适合的装备、救灾物资以缓解幸存者的困难。在这篇论文中，将会提出一个用于灾害管理规划阶段的新模型，这个模型源于一个伊朗城区的真实案例研究，其目标规划方法中考虑了人道主义和成本为基础的目标。风险评估工具的前期损失评估结果用作一个输入（资料）从而把受灾人员安置到本该建立的当地紧急管理设施里。这一地址分配模型通过创建辅助机构解决了现存市政分区和虚拟分区问题。数学结果显示，第二个方法可以减少理论成本，同时提高整体覆盖范围。换句话说，用虚拟分区会帮助政府在相邻城市中建立更好的合作，最终，提高做决策的效率。

关键词

城市灾害管理、救援链管理、选址和分布模型、多目标、目标规划法

1. 引言

自然灾害始终是在地球的生活的一部分，尽管科技不断发展，但是人类无法阻止或预测自然灾害的发生。在过去10年里，海啸、洪水、地震、泥石流、野火还有许多其他自然灾害不断发生。举例来说，在过去的10年里，日本，台湾、印度、伊朗、巴基斯坦、中国和海地的致命性的地震已经伤害了至少45万人，2004年印度尼西亚的海啸，2005年美国的飓风以及2010年巴基斯坦的洪水已经产生了30多万的受害者和失踪人口，数十亿的资产损失以及2000多万无家可归者。现在，需要解决的主要问题是：我们是否要一直承受自然灾害的悲惨后果，或者，科学的方法是否可以阻止死亡和破坏？

在灾害管理中操作研究的应用已经成为近些年来主要的研究问题，最近，供应链和物流管理作为分析工具和技术，以优化的功能和活动，为受灾地区需要帮助的人提供有效的救济。因此，在灾害随时随地可能在全球范围内发生并带来巨大后果的情况下，应急物流管理开始作为全球关注的主题出现。

在人道主义救济链中，对灾害响应的目标就是为受害地区尽快提供救济，使亡人数最小化，而救济链中，合适的设计和运作则是得到有效响应的重要组成部分，但是仅仅在最近几年，人道主义组织才注意到其重要性，尽管救济链与商业供应链有相似之处，但是这两个概念中的战略目标和客户要求特征是完全不同的。

在城市中，地震会对房屋造成严重损害，迫使人们离开自己的房子。因此在灾害管理的准备计划阶段，市政当局应当考虑为受灾群众提供紧急庇护所、适当的装备和物资，以减少伤亡人数，为幸存者提供救济。

一个城市在灾害管理的准备计划阶段需要做的主要就是建立救援指挥中心，收集受灾地区的信息，找到合适的庇护所选址，确定最佳疏散路线和疏散运输车辆，配送救灾物资设置医疗站、防火站和急救设施。因此，应急基地的选址和受灾人员救济物的发放是主要问题，应当在灾害管理的准备计划中解决。

在这篇论文中，一个新的多目标数学模型将用于灾害管理的准备计划阶段，这一模型使用德黑兰市政地区的真实数据，源自一个基于实际应用问题的研究并且可以作为决策工具被地方政府使用，它使前期损害评估结果成为应急管理基地选址和受灾人员救济物发放的一部分，其他结果可以解释为地方基地救灾和紧急物资的发放，存储在每个基地以满足需求点的救济物数量。作为一个多目标模型的解决方法，目标规划方法已经得到了运用并且其计算结果考虑到两种不同情况：1.常规市政分区，通常用于城市2.虚拟分区方法，在市政区建立辅助机构。数学模型都用于解决这两种情况并且对两者结果进行的比较。

这篇论文剩余的部分是这样组织的：第二部分简要介绍有关此主题的文献综述，第三部分说明主要问题和指导作者使用新模型方法解决救济链问题的情况，第四部分说明数学模型的发展、假设和线性化技术，最后计算结果讨论了该模型在德黑兰实际案例研究中的应用。

1. 文献综述

在早期文献研究中，应急或灾害管理模型是以传统集合覆盖问题为基础的，有许多需求点、限制、需求和数学模型技术可以运用于寻找地理位置上优化的服务单位。首先，位置集覆盖问题被用于定位最小的服务站，以覆盖网络上的每一个需求点。最大位置覆盖问题后来被使用以实现需求点总数最大化，这些需求点在合理的服务范围内，建立固定数量的服务设施。

在1980年代末和1990年代初，研究者开始使用物流分布模型技术来解决灾害管理问题。Knott为从配送中心到一些只有一种运输方式的难民营的最后1公里配送问题，提出了一个模型。Rathi等人考虑到紧急情况下多品种供应问题，提出了有预先确定的每一对路径上的运输物资路径的三个线性模型。发展这些模型的目的是为每对路径分配有限的运输工具。在发展的时空网络概念下，Oh和Haghani将灾害救援运输的大规模问题公式化为一个单目标多品种多式网络流模型。

同样地，许多研究者最近开始研究运输和配送模型问题。例如，Ozdamar等人研究在救灾物资分发过程中车辆路径问题，在他们的研究中，为了将物流配送问题分成两个多品种网络子问题，车辆被当作商品，同时，他们对下一期使用了需求预测，而不是使用不确定的需求参数进行预测。在另一个研究中，Beamon和Kotleba提到了灾害特有的粮食需求模式中库存控制模型问题的应用。

在自然灾害的余波中对救灾需求的快速响应是另一个研究人员已经解决的问题。最近许多研究人员已经研究使用高效的应急物流分配模型，缓解受灾地区问题。Sheu提出了在灾害救援时期，为响应紧急需求的应急物流分配问题的一个混合模糊聚类优化模型。Tzeng等人为考虑到成本、服务时间、需求满意度的物流配送提出了确定性多目标模型，这三个目标使总成本最小化，总运输时间最小化，计划阶段的需求点满意程度最大化。Wei和Kumar提出了基于蚁群算法的启发式方法，这一方法将应急物流问题分为两个决策阶段：为运输工具建立路径和救灾商品配送。在他们的模型中，车辆和救济物被当作商品并且这一网络流问题通过蚁群算法得到解决。Ortune等人为使用决策支持系统的发展中国家受灾人员的物资配送问题提出了字典图形目标规划模型，这一主要问题通过物流地图、商品、车辆和财政资源进行描述。Qin等人提出了一种单周期的资源模型来确定最优的订单数量，以满足回收资源的需求，他们描述了反应所需的资源与恢复阶段之间的关系，并以一个实例说明了问题的意义。Tricoire等人在两阶段人道主义物流问题中，建立了一个考虑随机需求的双目标覆盖模型，他们使用了固定的情景样本，并获得了求解问题的最优解，该模型的计算结果被用于一个来自农村社区的真实研究。Rosenthal等人提出了单一来源用来解决网络问题，本篇论文中，该模型数据集在灾害救援中的应用会被提及并对数字样本运用各种启发式方法。

就像商业供应链一样，选址问题被认为是人道主义物流的一个重要领域。Jia等人参考了应急管理问题的确定性和随机性设施选址模型并介绍了三种确定性模型。Balcik和Beamon考虑了在以应对快速发生的灾害为目的的人道主义救济链中的设施定位问题，他们提出的模型旨在确定位置、确定情况、确定救济网络中分配中心的数量以及确定存储物品的数量，以确保满足受灾人员需求。OnurMete和Zabinsky为在不同范围或强度的灾害中医疗设备的存储和配送提出了随机优化方法，在他们的研究中，随机化模型被用于医疗设施地址的选择和准备阶段中每个补救项目清单水平的选择。Rath和Gutjahr从一个真实案例研究中考虑了国际救助问题，以及一个地区灾后的情况，并提出了一个建立仓库和提供救济商品的模型，他们的研究包括订单位置、客户任务以及找到最佳客户路线。Bozorgi-Amiri等人考虑了救济物流中的不确定模型，他们认为灾害发生后可能会有一些救灾物资被毁，基于这一理念，他们为不确定位置模型的解决，提出了一个强大的多目标方法，并解决了一个在伊朗的真实研究。同样地，Bozorgi-Amiri团队和Ben-Tal团队为应急物流计划问题提出了不确定的强力模型。Farzipour Saein和Farzipour Saen调查了伊朗一个城市不同地区受地震影响的程度，基于地质参数的数据包络分析，以便根据影响评估对每个分区进行排序。他们最终在一个小区域内对一个城区的损伤估计进行了深入研究。在这篇论文中，相似的信息被市政当局用来进行区位分配决策的脆弱性评估。

尽管在近些年，人道主义救济链中的位置分配问题已经成为一个重要的研究课题，但是仍然缺乏从这一领域的实际案例研究中得到启发的综合研究。此外，在决策方法中考虑城市地区的脆弱性是另一个在大多数研究中被忽视的重要问题。据我们所知，在数学建模方法中，对城市地区早期地震灾害评估，还没有进行过重要的研究。前期损害评估使用GIS数据，正确认识在真正的地震发生前，不同地震情景下不同结构的脆弱性，根据这一评估对不同城市地区进行优先排序，数学模型将更为真实，灾害管理的准备阶段中应急基地的地址和救灾物资的配送将更为准确。

1. 问题定义

在应急救济运作中，物流应当为组织和响应业务的实现提供支持，以确保及时性和效率、确保工作人员、装备和人道主义援助组织的救济物的移动，受伤人员的撤离或受灾人员的重新安置，这些都需要一个物流系统以实现效率最大化。

人道主义供应链管理又叫做救济链管理，应当运用在适当的地点和适当的时间运送适当数量的救济物。

救济物配送和仓库地址是人道主义救济链管理中一个重要的研究课题，虽然商业供应链的文献已经解决了诸如位置分配模型的问题，但是在救济链文献中，仍然缺乏足够的模型。据我们所知，目前还没有主要研究将前期损害评估结果用于城市地震中预测准备阶段所需的救济物的适当数量，从而解决地方应急基地物资救援预置的位置分配问题。

在这篇论文中，图1展示了一个两梯队救济链位置分配模型，图中的救济链由分配中心、城区和副城区的地方基地组成，这些组成部分来自于要求像素或要求区块。（在灾害评估软件中，相等的矩形区块被当作统一的区域）

对城区和副城区像素的需求被看做在每一个像素中所预计的人口功能和损害严重程度。其基于一个城市的灾害评估结果会有四种需求像素，分为四个颜色：红色、黄色、绿色和蓝色，红色表示最脆弱的地区，绿色表示最安全的地区。解决这一问题的关键在于确定地方基地在该区域内的数量和位置，以及这些基地所覆盖的像素需求的范围。由于这些像素是作为离散单元使用的，因此需要在离散空间内考虑该位置问题，并且每个像素的中心代表其在模型中的坐标。

这篇论文对德黑兰市某个城区的城市灾害管理进行了研究，这一城区有10个副城区以及超过350,000的居民，图2是该城区的照片。

为了评估不同地区抵御类似地震的自然灾害的脆弱程度，可以使用不同的方法。例如，文献综述中提到的Farzipour Saein和Farzipour Saen使用的DEA模型对城区和副城区进行大致排序的系统。

德黑兰市最有可能面临的自然灾害就是地震，并且有三个主要原因会导致这一结果。因此，这篇论文会使用RADIUS来对一个城区的假想地震进行灾害评估。RADIUS开发的基础是一个国际项目，这个项目的目标是通过展开对结构性损害和死亡人数的城区地震伤害评估，从而更好的了解城区地震的脆弱性。此工具需要收集一些必要数据，包括总人口数、区域分布、每一区域建筑类型分布、地震情况、地面条件、土壤类型和医疗设施的设想。RADIUS使用可修改的损伤估计函数来估计每个区的损失。

为了使用该软件，整个城区被划分为相等区块（或像素），每一个区块的人口数、建筑物数量、街道宽度以及其他信息都被输入的软件里的GIS平台上，并且根据伊朗城市地区的地震结果对该软件的灾害评估功能进行了修改。

软件的结果源自一个最坏的情景假设：在半夜有7.2级的地震发生在Richter却被错误定位在德黑兰北部，这些信息与其他城市的数据一起被用作数学模型的重要输入，并且会在下一部分进行描述。

1. 数学模型

这一部分会描述位置分布问题的数学模型的提出和解决方法，该模型的定义是以城区地震灾害评估结果为基础的。

4.1假设

1.在规划阶段已经通过最糟糕情景假设提供了灾害评估信息，因此，救援设备和物质的需求参数可能与实际情况不同，但对规划阶段是一个很好的估计。

2.该模型所考虑的分发物品的救济包括食物和水、医疗和卫生包、原始救援工具、毯子和衣服，并且这些物品不需要任何特殊的固定设备。

3.由于整个城区被分为10个行政副城区，因此假定位于该块你区块中的基站只能在其子区域中服务其它区块。这一假设基于不同的地方当局，并且帮助这些当局在灾难发生后忽略次区域之间不必要的运输。它还能帮助人们与自己的入住地保持合理的距离。这些假设可用于将大面积区域划分为若干个分区，从而可以分别求解每个分区的数学模型。

4.2指数

l=1,2,hellip;hellip;L 整个地区被划分为一定数量的市级分区

m=1,2,hellip;hellip;M 应储存在基地应急管理中的商品和设备

i=1,2,hellip;hellip;I 坐标（i,j）显示区域中的区块的位置

j=1,2,hellip;hellip;J 坐标（i,j）显示区域中的区块的位置

k=1,2,hellip;hellip;K 该区域的受灾严重程度分区，以红色、黄色、绿色、蓝色表示

4.3参数

4.4决策变量

4.5多目标模型

灾害评估结果是这个模型中一个重要的输入资料，自从RADIUS或其他基于GIS的软件都使用地质信息，为不同像素、位置和配送决策进行灾害评估，与之相关的参数和变量在该区的坐标上进行索引，这个模型以一个简单的最大化覆盖模型为基础，第一个目标函数和方程4来自于最大化覆盖模型，其他目标和约束是传统的物流方程，

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