李茂平
(大连财经学院 辽宁大连 116622)
重大突发事件具有爆发突然、破坏力强、传播速度快、影响范围广、及不易控制等特征[1],例如2003年非典肺炎疫情、2008年汶川大地震、2009年爆发的甲型H1N1流感、及2020席卷全球的新冠疫情等事件,都是典型的重大突发事件。面对自然灾害和疫情,对食品、药品、救援物资的应急物流运输,往往关系到灾民的生命安全,及对灾情的控制进度[2-3]。因此,提高应急物流的反应速度和信息传播速度,并提前规划和选择好物流的行进路线,能够为救援工作赢得宝贵时间,最大限度地减少人员伤亡和降低经济损失[3]。
重大突发事件发生时,要求应急平台快速做出反应,为救援赢得宝贵的时间,因此在平台设计时还要考虑到平台的事前预警性能和信息资源共享性能。整合平台设计基于互联网和通信技术,是一种以信息传播和交流为基础的应急平台,平台在总体框架结构上由三部分构成,即综合调度平台、信息疏导平台和运作执行平台,整体框架设计见图1:
图1 应急整合物流平台的整体框架结构设计
其中,综合调度平台是应急物流整合平台的大脑中枢,后台有大量的管理人员根据灾情进展而制定应急预案、调度计划、选择行进路径和配送方案等;信息疏导平台是应急物流整合平台的核心构成部分,完成全部的信息采集、信息传递、指令传达和信息交互功能。信息疏导平台以移动互联网为基础,将整个救援过程形成一个高效的信息网络,以减少各个救援环节的延迟,将重大突发事件的救援时间控制到最低;运作执行平台负责将准备好的救援物资按设计好的路径,及时传递到灾区一线,具体的救援过程执行包括物资的筹集、物资的运输和物资的分配。重大突发事件救援方案和应急物流调度策略的制定,需要基于受灾地区的实施情况和已有成熟的救援方案制定。
(一)综合调度模块。综合调度模块负责对整个救援活动的策划、指挥及方案制定,模块的具体功能见图2:
图2 综合调度模块的功能分类
1.信息处理功能:从灾区采集到的数据信息具有多源异构的特征,调度模块需要具有大数据处理功能,即利用大数据和云计算工具快速地分析和处理采集到的前方数据,以做出合理的救援计划。2.救援方案的制定以一线数据为基础,并结合已有的成熟方案。由于具体救援的过程较为复杂,且灾区的情况也处于实施调整与变化当中。因此制定的救援计划是一种动态、可调整的计划。3.在具体的信息调度方式上,可借助移动互联网实施在线调度,随时传递指令和更新最新的救援方案,保证最佳的调度效果。4.考虑到救援现场的复杂性和实时变化,综合调度模块借助计算机软件模型模拟仿真出多种可能发生的情境,并在仿真环境下制定出辅助的决策预案。5.如果当现场发生的救援情况与仿真模拟方案趋同时,调度系统可直接调用仿真方案执行,并同时生成该种方案下相关的救援路径规划,车辆调度和物资调度方案等。
(二)信息疏导模块。信息疏导模块是应急物流整合平台的核心模块,由多个业务层面构成,该模块整合系统内部、外部的全部信息资源,负责对采集到救援现场数据的处理,为综合调度模块提供数据查询和数据分析功能。按照功能特点分类,信息疏导模块共分为用户层、技术层、数据层、决策层和执行层,详见图3。
图3 信息疏导模块的功能层次分类
信息疏导模块作为重大突发事件应急物流整合平台的神经中枢,主要负责数据资源的采集、整合、分析、及指令传达。信息疏导模块的层次功能设定以大数据框架为基础,为后台管理员提供决策上的支持,包括系统仿真模拟、专家决策辅助、和应急预案的实施等。物流整合平台信息疏导模块从前端信息采集开始到后台指令传达的终止,形成一个循环。从灾区现场采集到的原始信息要经过数据清洗、分类、去冗余后,存储于本地数据库中,数据库自带软件备份功能,如果数据规模较大可上传到云端存储。应急物流整合平台自带数据分析处理功能,若数据规模较大或结构过于复杂,也可上传到云端借助云计算工具处理。在信息疏导模块的技术功能设计中带有模拟运行功能和预警功能,负责一系列基础设施功能模拟实施,为后台调度模块提供数据上的支持和决策上的依据。
(三)执行模块。物流执行模块负责执行具体的救援任务,一方面通过信息疏导模块具体执行后台管理系统的指令;另一方面实时地将任务完成进度情况反馈给物流调度系统,以便根据前端救援情况的变化,随时调整下一步的救援方案。应急物流执行过程具体包括救援物资的筹集、物资的运输及救援物资在终端的配送。执行模块的任务执行在综合调度模块的统一指挥下进行,物流平台同时负责多个执行模块的物资调度工作,具体根据前方灾情程度采集和传递救援信息,并将最新的救援信息传递给物资采购部门、物资存储部门、物流运输保障部门等,保证物资运输路径的畅通。借助移动互联网提高前端信息和后台指令的传递效率,并提高救援物资的运输、分配效率,消除各部门之间信息沟通障碍,并将救援物资尽快运输到最需要的灾区现场。当重大事件突发时,最关键是提高反应速度,缩短筹备时间,减少由于信息沟通之后导致的救援延误。应急物流整合平台采用了模块化的设计方式,将信息采集、信息传递、指令传达、路线选择、和物资运输融合为一体,最大限度地提高了物资的周转运输效率,为灾区救援赢得宝贵时间。
设整个应急物流运输整合平台是一个简单的无向网络图G,表示为:
其中集合A物流运输系统中的节点集合:
其中,a0代表初始的救援物资配送中心,a1-an代表n个物资配送点。B代表由各配送节点所构成的边的集合,表示为:
假定配送中心共有p个单位的救援物资,m量运输工具每辆运输工具的最大承载物资为q个单位,用tij代表车辆从边b(ai,aj)经过所耗费的时间,Qi代表待救援的节点i需求的救援物资数量,Ti表示从物流中心到第i个节点所需要的时间,γi为由于缺货1个单位而造成的损失成本。设立模型的目的是要将损失成本降低到最低,并将整体运输过程中所耗费的时间降到最少。基于上述假设,所构建的救援物资配送模型ξ表示为:
其中,k表示运输车辆的标号,yik为第k台运输车辆为节点ai配送物资的数量,但模型需要满足如下条件:
在路径规划救援车辆的路径规划方面,基于所构建的救援物资配送模型ξ,并借助启发式算法中的GA算法(遗传算法)规划具体每一次的运输路径。GA算法与其他启发式算法相比优势在于,能够采用局部逼近最优的方式在全局范围内寻优,而不易陷入局部最优解。GA算法优化算法将可能会出现了每一个解作为一个染色体,并将这些染色体加入种群,然后基于选定的适应度函数对每个解作系统评估。选择评估结果中高适应度值个体用于下一步的变异和交叉,这样选择的种群具有更强的适应能力。基于GA优化算法选出的救援车辆行进路径即为最优路径,运行GA算法共分为编码、适应度函数选择、遗传操作等三个步骤,当种群迭代到最大次数、且适应度函数值不在更新,此时应及时终止遗传操作。
Step1编码:将物资集散点和目标配送的救灾点混合编码,如果存在6个救灾点染色体编码至1-6,存在3个物资集散点编码至7-9,染色体混合编码后的结果见下图4:
图4 染色体混合编码结果
最先出现的集散点是系统随机选择的路径,不一定是最佳路径,但通过种群的优化和变异,经过多次迭代以后可以得到最后的规划路径。
Step2适应度函数选取:
经过混合编码后的每一条染色体都是一个解,选用合适的适应度函数判定解的质量。在公式(4)和公式(5)所构建的模型基础上,采用线性加权求和法计算种群中每个个体的响应时间。令κmax和κmin是染色体响应的最大值与最小值,按照响应时间的长短对全部染色体排序,得到的第i个染色体对应的适应度函数ς(i)表示为:
由于在物流运输中,成本因素也会影响到最优路径选择决策,因此同样获取在处理应急物流整合平台总成本时,每条染色体的适应度函数c(i):
其中,κmax和κmin是运输过程中总成本统计时染色体响应的最大值与最小值。最终的综合适应度值函数τ(i)由染色体响应因素和成本因素按照适度比例分配而获得:
其中α为权重因子,具体取值由后台决策管理人员按照灾区的实际情况和历史经验数据确定
Step3:遗传优化操作。确定适应度函数后计算适应度值,优选下一代个体。如果种群的规模为N,第i个染色体被选中的概率P(i)表示为:
通过交叉运算生成新个体,新生成的染色体在特性上要由于上一代,通过多次迭代寻优可以在全局范围内搜寻到最优运输路径。当迭代次数达到最大或适应度值不再更新以后,此时通过解码得到的最优解即为最佳的物资运输路径。
在MATLAB仿真环境下,验证文中提出的应急物流整合平台的最优路径规划结果,在500km*500km的仿真区域内,包括1个物资存储中心,6个救灾点和3个物资集散点,在文中构建模型和GA优化算法控制下的具体运输路径规划结果,见图5:
图5 应急救援物资运输路径的规划
从救援物资中心到救灾点都存在一条最经济、最高效的运输路径,在基于文中提出物资运输整合平台和GA算法所选择的路径,及运输单位成本统计,如下表1所示(运输成本为运输1单位物资的成本):
表1 基于整合平台和GA算法的路径规划成本
仿真结果显示,在现有的救灾节点分布情况下,文中设计的物流整合平台,能够从多个路径中优选出最经济和耗时最短的运输路线,为灾区救援赢得更多的宝贵时间。而在没有经过平台整合与路径规划的前提下,无法选择出最优的路径,相应的运输单位成本会增加,运输效率也会有所下降,统计结果见下表2
表2 基于传统物流平台路径规划成本
在具体的最优路径选择上,传统物流运输平台无法全部选择出最优的路线,而且在路线单位运输成本和运输时间上相对于整合平台也有不同程度的提升。
重大突发事件会给人们的生产生活,乃至人身安全造成严重影响,为最大限度地降低灾情损失、挽救灾区人民的生命财产安全,需要进一步完善应急物流平台功能,提高救援响应速度。尽管在移动互联网和信息通信产业的推动下,现有的重大突发事件应急物流平台在功能性方面已经有了显著提升,但仍有提升空间,需要从以下几个方面加以完善。
(一)以网络技术为基础,建立覆盖范围更广的物流应急指挥中心。在突发事件爆发时,会出现短时间内的救援物资奇缺现象,将现有有限的物资运输到最需要的一线,将成为挽救人员生命的关键。这就客观上要求扩大物流指挥中心的覆盖半径,以便在更大范围内实现救援物资的合理分配。
(二)提升物资运输中心和临时救援物资集散点的设置密度。提高物资集散点的密度不仅能够为救援赢得宝贵时间,还可以实现救援物资在各节点之间的合理调配。小型物资集散点的建设,可采用临时搭建和组装的方式,节能环保且成本更低。
(三)进一步提高计算机仿真软件和算法模型的应用范围和普及程度。借助计算机仿真能够更合理地规划出运输路线,缩短救援时间,提高救援效率。随着计算机软硬件功能的逐步完善,仿真软件的实用性也在不断提升,将在重大事件救援领域发挥更积极的作用。