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        基于熵值法和單目標(biāo)規(guī)劃的物資分配模型*

        2021-04-13 00:36:46焦薈蓉朱敬華奚赫然
        科技與創(chuàng)新 2021年6期
        關(guān)鍵詞:分配滿意度

        焦薈蓉,朱敬華,奚赫然

        基于熵值法和單目標(biāo)規(guī)劃的物資分配模型*

        焦薈蓉,朱敬華,奚赫然

        (黑龍江大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150080)

        新冠肺炎疫情造成各省物資短缺。根據(jù)所定的屬性,利用熵值法計(jì)算各個(gè)資助點(diǎn)所在區(qū)域的緊急救援權(quán)重。然后通過單目標(biāo)規(guī)劃的方法,以需求滿意度為目標(biāo),結(jié)合熵值法得出的權(quán)重,得到最大化災(zāi)區(qū)整體需求滿意度函數(shù),從照顧范圍和風(fēng)險(xiǎn)程度雙方面考量,最終得出合理的解集。最后對此算法進(jìn)行了驗(yàn)證,證明該方法對于物資分配提出的方案合理可行。

        物資分配模型;熵值法;單目標(biāo)規(guī)劃;數(shù)值實(shí)驗(yàn)

        為了給各待資助點(diǎn)進(jìn)行評級,通過分析發(fā)現(xiàn)影響一個(gè)待資助點(diǎn)的待資助程度的因素主要有該待資助點(diǎn)的災(zāi)民恐慌度、當(dāng)月感染人數(shù)、當(dāng)月死亡人數(shù)、待資助點(diǎn)擁有的醫(yī)院數(shù)量、待資助點(diǎn)擁有的醫(yī)護(hù)人員數(shù)量、待資助點(diǎn)本年GDP和救災(zāi)物資未滿足度這些屬性。以疫情嚴(yán)重的2020年為例,將上述屬性的數(shù)據(jù)從國家統(tǒng)計(jì)局提取出。下面對這些數(shù)據(jù)先進(jìn)行預(yù)處理,無量綱化處理后,利用熵值法分析出各個(gè)待資助點(diǎn)的緊急救援權(quán)重。

        1 熵值法對各資助點(diǎn)需要資助程度進(jìn)行評價(jià)

        假設(shè)在一個(gè)區(qū)域中,有多處地點(diǎn)需要資源幫助。一些地區(qū)可能歸屬于同一個(gè)省份,本文將屬于一個(gè)省份的所有受災(zāi)點(diǎn)抽象為一個(gè)待資助點(diǎn)。

        在各項(xiàng)指標(biāo)中,災(zāi)民恐慌度、感染新冠肺炎人數(shù)、當(dāng)月死亡人數(shù)和救災(zāi)物資未滿足度為正向指標(biāo),其余是負(fù)向指標(biāo)。負(fù)向指標(biāo)在這里指代越小,該待資助點(diǎn)越需要物資來幫助;正向指標(biāo)指代值越大,該待資助點(diǎn)越需要物資來幫助。由于各指標(biāo)數(shù)量級等并不統(tǒng)一,因此要對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除量綱。具體方法如式(1)(2)所示。其中,右側(cè)ij為第個(gè)待資助點(diǎn)的第個(gè)評價(jià)屬性的實(shí)際值,左側(cè)ij為第個(gè)待資助點(diǎn)的第個(gè)評價(jià)屬性的歸一化結(jié)果,下文中ij都指代歸一化后的ij;為31個(gè)內(nèi)陸省份;為上述7個(gè)評判屬性。

        正向指標(biāo)公式:

        負(fù)向指標(biāo)公式:

        熵值法的指標(biāo)權(quán)重值通過熵的計(jì)算得到,由樣本數(shù)據(jù)本身決定,具有客觀性和科學(xué)性。熵值法的步驟如下。

        第一步,將各指標(biāo)同度量化后的結(jié)果取出,計(jì)算第個(gè)待資助點(diǎn)的第項(xiàng)屬性指標(biāo)值占所有待資助點(diǎn)該屬性指標(biāo)值的比例ij,如式(3)所示。得到第個(gè)待資助點(diǎn)某個(gè)指標(biāo)在所有待資助點(diǎn)的該指標(biāo)中所占比例。

        第三步,計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)i。對于第項(xiàng)指標(biāo),指標(biāo)值ij的差異越大,對方案的評價(jià)需要資助的力度的作用越大,熵值就越小。差異性系數(shù)i的計(jì)算如式(5)所示。因此,i越大指標(biāo)越重要。

        j=1-j(5)

        第四步,定義權(quán)數(shù)j,權(quán)數(shù)計(jì)算公式如式(6)所示。在這里得到的權(quán)數(shù)是每個(gè)屬性所占的權(quán)數(shù)。

        第五步,得到每個(gè)待資助點(diǎn)的權(quán)重i。利用算出的ij與屬性權(quán)重j相乘并求和,得到最終的每個(gè)資助點(diǎn)權(quán)重,如式(7)所示:

        2 單目標(biāo)規(guī)劃

        本文的規(guī)劃目標(biāo)為需求滿意度。簡單來說,滿足待資助點(diǎn)需求的量越多,需求滿意度越大。因?yàn)橐咔榫哂型话l(fā)性,所以第一時(shí)間可供應(yīng)急的物資有限,應(yīng)急物資短缺現(xiàn)象嚴(yán)重。算法的決策結(jié)果希望最大化滿足應(yīng)急物資需求。參考了文獻(xiàn)[1]的相對需求比例函數(shù)表示需求滿意度,將待資助點(diǎn)的需求滿意度()定義如式(8)所示,式中的表示待資助點(diǎn)集合。={1,2,…,},∈;i表示初始時(shí)刻待資助點(diǎn)對應(yīng)急物資的需求量;i表示到待資助點(diǎn)的實(shí)際應(yīng)急物資運(yùn)送量;i表示待資助點(diǎn)所在區(qū)域的緊急救援權(quán)重,這里,權(quán)重的值由上述熵值法來確定。

        式(8)中:i為待資助點(diǎn)的實(shí)際物資滿足量與需求量之比。

        式(9)中:為各類物資的編號。

        由于結(jié)合了各待資助點(diǎn)需要資助的力度,確保了最終的需求滿意度既不會因?yàn)榧庇跐M足過多要求而忽略了風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重地區(qū)的呼聲,又避免了對高需求地區(qū)的單一分配而忽略其他地區(qū)的需求。得到的最優(yōu)結(jié)果綜合了照顧的范圍和風(fēng)險(xiǎn)程度,是一個(gè)較為合理的分配結(jié)果。

        式(10)中:為最大化災(zāi)區(qū)整體需求滿意度。

        約束條件表明sum事件發(fā)生的背景屬于大規(guī)模突發(fā)事件,因此在進(jìn)行初始資源配置救援方案時(shí)應(yīng)急資源供不應(yīng)求。sum表示可支援的總量。在這里抽象為只有一個(gè)地點(diǎn)可以支援。各待資助點(diǎn)資助數(shù)量只能為整數(shù)。具體約束條件如下所示:

        3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        本文所構(gòu)建的模型和算法已在多個(gè)示例上進(jìn)行了計(jì)算,均獲得較滿意的結(jié)果。在此模擬一個(gè)較簡單的三個(gè)待資助點(diǎn)的算例說明根據(jù)這個(gè)算法資源分配問題的求解過程。設(shè)計(jì)算例如下。

        各臨時(shí)救援點(diǎn)的物資需求向量為:i=(1,2,3)=(10,14,17)??少Y助總量為30。各待資助點(diǎn)的各屬性如表1所示。

        若影響待資助點(diǎn)的屬性有3個(gè),分別為attribute1、attribute2、attribute3。若attribute1、attribute2為正向指標(biāo),attribute3為負(fù)向指標(biāo)。

        表1 計(jì)算屬性權(quán)值屬性

        待資助點(diǎn)1待資助點(diǎn)2待資助點(diǎn)3 attribute132.926 567.721 912.312 4 attribute20.8470.630.921 attribute3524439842

        首先,根據(jù)原始數(shù)據(jù),利用式(3)、式(4)、式(5)、式(6),計(jì)算出ij、熵值、j和j的值,如表2所示。

        表2 第一步計(jì)算后的表格

        待資助點(diǎn)1 p值待資助點(diǎn)2 p值待資助點(diǎn)3 p值熵值差異性系數(shù)屬性權(quán)重 attribute10.271 20.727 9830.000 70.537 30.462 60.382 7 attribute20.427 00.000 5720.572 40.625 30.374 60.309 9 attribute30.440 80.558 5680.000 50.628 50.371 40.307 2

        根據(jù)表2計(jì)算出的數(shù)據(jù),代入式(7),利用表2中ij和j,得到最終的權(quán)值結(jié)果,最終結(jié)果如表3所示。

        表3 各待資助點(diǎn)權(quán)重值

        待資助點(diǎn)名稱權(quán)值 待資助點(diǎn)10.37 待資助點(diǎn)20.45 待資助點(diǎn)30.18

        下面利用C語言編程,代入單目標(biāo)規(guī)劃給出的各個(gè)方程,按照算法給出的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,得到了如下結(jié)果:算法給出的分配方案是i=(1,2,3)=(0,13,17)。

        4 結(jié)語

        本文制定了一個(gè)合理可行的物資分配方案,這對全國物資分配問題有較大的參考價(jià)值。同時(shí),本文將熵值法與單目標(biāo)規(guī)劃結(jié)合的模型還可以推廣到更多的領(lǐng)域,對確定一個(gè)合理解有重要意義。

        [1]王旭坪,董莉,陳明天.考慮感知滿意度的多受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急資源分配模型[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào),2013,22(2):251-256.

        2095-6835(2021)06-0041-02

        F251

        A

        10.15913/j.cnki.kjycx.2021.06.013

        焦薈蓉(1999—),女,黑龍江鶴崗人,本科,研究方向?yàn)槲镔Y分配。朱敬華(1976—),女,山東泰安人,博士,教授,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘。奚赫然(1980—),男,滿族,黑龍江五常人,碩士,講師,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘。

        國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(編號:202010212005)

        〔編輯:嚴(yán)麗琴〕

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