李茂平

（大連財(cái)經(jīng)學(xué)院 遼寧大連 116622）

重大突發(fā)事件具有爆發(fā)突然、破壞力強(qiáng)、傳播速度快、影響范圍廣、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年爆發(fā)的甲型H1N1流感、及2020席卷全球的新冠疫情等事件，都是典型的重大突發(fā)事件。面對(duì)自然災(zāi)害和疫情，對(duì)食品、藥品、救援物資的應(yīng)急物流運(yùn)輸，往往關(guān)系到災(zāi)民的生命安全，及對(duì)災(zāi)情的控制進(jìn)度[2-3]。因此，提高應(yīng)急物流的反應(yīng)速度和信息傳播速度，并提前規(guī)劃和選擇好物流的行進(jìn)路線，能夠?yàn)榫仍ぷ髭A得寶貴時(shí)間，最大限度地減少人員傷亡和降低經(jīng)濟(jì)損失[3]。

一、應(yīng)急物流整合平臺(tái)的總體框架設(shè)計(jì)

重大突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，要求應(yīng)急平臺(tái)快速做出反應(yīng)，為救援贏得寶貴的時(shí)間，因此在平臺(tái)設(shè)計(jì)時(shí)還要考慮到平臺(tái)的事前預(yù)警性能和信息資源共享性能。整合平臺(tái)設(shè)計(jì)基于互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)，是一種以信息傳播和交流為基礎(chǔ)的應(yīng)急平臺(tái)，平臺(tái)在總體框架結(jié)構(gòu)上由三部分構(gòu)成，即綜合調(diào)度平臺(tái)、信息疏導(dǎo)平臺(tái)和運(yùn)作執(zhí)行平臺(tái)，整體框架設(shè)計(jì)見圖1：

圖1 應(yīng)急整合物流平臺(tái)的整體框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

其中，綜合調(diào)度平臺(tái)是應(yīng)急物流整合平臺(tái)的大腦中樞，后臺(tái)有大量的管理人員根據(jù)災(zāi)情進(jìn)展而制定應(yīng)急預(yù)案、調(diào)度計(jì)劃、選擇行進(jìn)路徑和配送方案等；信息疏導(dǎo)平臺(tái)是應(yīng)急物流整合平臺(tái)的核心構(gòu)成部分，完成全部的信息采集、信息傳遞、指令傳達(dá)和信息交互功能。信息疏導(dǎo)平臺(tái)以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，將整個(gè)救援過程形成一個(gè)高效的信息網(wǎng)絡(luò)，以減少各個(gè)救援環(huán)節(jié)的延遲，將重大突發(fā)事件的救援時(shí)間控制到最低；運(yùn)作執(zhí)行平臺(tái)負(fù)責(zé)將準(zhǔn)備好的救援物資按設(shè)計(jì)好的路徑，及時(shí)傳遞到災(zāi)區(qū)一線，具體的救援過程執(zhí)行包括物資的籌集、物資的運(yùn)輸和物資的分配。重大突發(fā)事件救援方案和應(yīng)急物流調(diào)度策略的制定，需要基于受災(zāi)地區(qū)的實(shí)施情況和已有成熟的救援方案制定。

二、應(yīng)急物流整合平臺(tái)的模塊化設(shè)計(jì)

（一）綜合調(diào)度模塊。綜合調(diào)度模塊負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)救援活動(dòng)的策劃、指揮及方案制定，模塊的具體功能見圖2：

圖2 綜合調(diào)度模塊的功能分類

1.信息處理功能：從災(zāi)區(qū)采集到的數(shù)據(jù)信息具有多源異構(gòu)的特征，調(diào)度模塊需要具有大數(shù)據(jù)處理功能，即利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算工具快速地分析和處理采集到的前方數(shù)據(jù)，以做出合理的救援計(jì)劃。2.救援方案的制定以一線數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，并結(jié)合已有的成熟方案。由于具體救援的過程較為復(fù)雜，且災(zāi)區(qū)的情況也處于實(shí)施調(diào)整與變化當(dāng)中。因此制定的救援計(jì)劃是一種動(dòng)態(tài)、可調(diào)整的計(jì)劃。3.在具體的信息調(diào)度方式上，可借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施在線調(diào)度，隨時(shí)傳遞指令和更新最新的救援方案，保證最佳的調(diào)度效果。4.考慮到救援現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)變化，綜合調(diào)度模塊借助計(jì)算機(jī)軟件模型模擬仿真出多種可能發(fā)生的情境，并在仿真環(huán)境下制定出輔助的決策預(yù)案。5.如果當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生的救援情況與仿真模擬方案趨同時(shí)，調(diào)度系統(tǒng)可直接調(diào)用仿真方案執(zhí)行，并同時(shí)生成該種方案下相關(guān)的救援路徑規(guī)劃，車輛調(diào)度和物資調(diào)度方案等。

（二）信息疏導(dǎo)模塊。信息疏導(dǎo)模塊是應(yīng)急物流整合平臺(tái)的核心模塊，由多個(gè)業(yè)務(wù)層面構(gòu)成，該模塊整合系統(tǒng)內(nèi)部、外部的全部信息資源，負(fù)責(zé)對(duì)采集到救援現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的處理，為綜合調(diào)度模塊提供數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析功能。按照功能特點(diǎn)分類，信息疏導(dǎo)模塊共分為用戶層、技術(shù)層、數(shù)據(jù)層、決策層和執(zhí)行層，詳見圖3。

圖3 信息疏導(dǎo)模塊的功能層次分類

信息疏導(dǎo)模塊作為重大突發(fā)事件應(yīng)急物流整合平臺(tái)的神經(jīng)中樞，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)資源的采集、整合、分析、及指令傳達(dá)。信息疏導(dǎo)模塊的層次功能設(shè)定以大數(shù)據(jù)框架為基礎(chǔ)，為后臺(tái)管理員提供決策上的支持，包括系統(tǒng)仿真模擬、專家決策輔助、和應(yīng)急預(yù)案的實(shí)施等。物流整合平臺(tái)信息疏導(dǎo)模塊從前端信息采集開始到后臺(tái)指令傳達(dá)的終止，形成一個(gè)循環(huán)。從災(zāi)區(qū)現(xiàn)場(chǎng)采集到的原始信息要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、分類、去冗余后，存儲(chǔ)于本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)庫(kù)自帶軟件備份功能，如果數(shù)據(jù)規(guī)模較大可上傳到云端存儲(chǔ)。應(yīng)急物流整合平臺(tái)自帶數(shù)據(jù)分析處理功能，若數(shù)據(jù)規(guī)模較大或結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜，也可上傳到云端借助云計(jì)算工具處理。在信息疏導(dǎo)模塊的技術(shù)功能設(shè)計(jì)中帶有模擬運(yùn)行功能和預(yù)警功能，負(fù)責(zé)一系列基礎(chǔ)設(shè)施功能模擬實(shí)施，為后臺(tái)調(diào)度模塊提供數(shù)據(jù)上的支持和決策上的依據(jù)。

（三）執(zhí)行模塊。物流執(zhí)行模塊負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的救援任務(wù)，一方面通過信息疏導(dǎo)模塊具體執(zhí)行后臺(tái)管理系統(tǒng)的指令；另一方面實(shí)時(shí)地將任務(wù)完成進(jìn)度情況反饋給物流調(diào)度系統(tǒng)，以便根據(jù)前端救援情況的變化，隨時(shí)調(diào)整下一步的救援方案。應(yīng)急物流執(zhí)行過程具體包括救援物資的籌集、物資的運(yùn)輸及救援物資在終端的配送。執(zhí)行模塊的任務(wù)執(zhí)行在綜合調(diào)度模塊的統(tǒng)一指揮下進(jìn)行，物流平臺(tái)同時(shí)負(fù)責(zé)多個(gè)執(zhí)行模塊的物資調(diào)度工作，具體根據(jù)前方災(zāi)情程度采集和傳遞救援信息，并將最新的救援信息傳遞給物資采購(gòu)部門、物資存儲(chǔ)部門、物流運(yùn)輸保障部門等，保證物資運(yùn)輸路徑的暢通。借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)提高前端信息和后臺(tái)指令的傳遞效率，并提高救援物資的運(yùn)輸、分配效率，消除各部門之間信息溝通障礙，并將救援物資盡快運(yùn)輸?shù)阶钚枰臑?zāi)區(qū)現(xiàn)場(chǎng)。當(dāng)重大事件突發(fā)時(shí)，最關(guān)鍵是提高反應(yīng)速度，縮短籌備時(shí)間，減少由于信息溝通之后導(dǎo)致的救援延誤。應(yīng)急物流整合平臺(tái)采用了模塊化的設(shè)計(jì)方式，將信息采集、信息傳遞、指令傳達(dá)、路線選擇、和物資運(yùn)輸融合為一體，最大限度地提高了物資的周轉(zhuǎn)運(yùn)輸效率，為災(zāi)區(qū)救援贏得寶貴時(shí)間。

三、應(yīng)急調(diào)度模型的構(gòu)建及運(yùn)輸路徑選擇

設(shè)整個(gè)應(yīng)急物流運(yùn)輸整合平臺(tái)是一個(gè)簡(jiǎn)單的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)圖G，表示為：

其中集合A物流運(yùn)輸系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)集合：

其中，a0代表初始的救援物資配送中心，a1-an代表n個(gè)物資配送點(diǎn)。B代表由各配送節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的邊的集合，表示為：

假定配送中心共有p個(gè)單位的救援物資，m量運(yùn)輸工具每輛運(yùn)輸工具的最大承載物資為q個(gè)單位，用tij代表車輛從邊b(ai,aj)經(jīng)過所耗費(fèi)的時(shí)間，Qi代表待救援的節(jié)點(diǎn)i需求的救援物資數(shù)量，Ti表示從物流中心到第i個(gè)節(jié)點(diǎn)所需要的時(shí)間，γi為由于缺貨1個(gè)單位而造成的損失成本。設(shè)立模型的目的是要將損失成本降低到最低，并將整體運(yùn)輸過程中所耗費(fèi)的時(shí)間降到最少?；谏鲜黾僭O(shè)，所構(gòu)建的救援物資配送模型ξ表示為：

其中，k表示運(yùn)輸車輛的標(biāo)號(hào)，yik為第k臺(tái)運(yùn)輸車輛為節(jié)點(diǎn)ai配送物資的數(shù)量，但模型需要滿足如下條件：

在路徑規(guī)劃救援車輛的路徑規(guī)劃方面，基于所構(gòu)建的救援物資配送模型ξ，并借助啟發(fā)式算法中的GA算法（遺傳算法）規(guī)劃具體每一次的運(yùn)輸路徑。GA算法與其他啟發(fā)式算法相比優(yōu)勢(shì)在于，能夠采用局部逼近最優(yōu)的方式在全局范圍內(nèi)尋優(yōu)，而不易陷入局部最優(yōu)解。GA算法優(yōu)化算法將可能會(huì)出現(xiàn)了每一個(gè)解作為一個(gè)染色體，并將這些染色體加入種群，然后基于選定的適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每個(gè)解作系統(tǒng)評(píng)估。選擇評(píng)估結(jié)果中高適應(yīng)度值個(gè)體用于下一步的變異和交叉，這樣選擇的種群具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力?；贕A優(yōu)化算法選出的救援車輛行進(jìn)路徑即為最優(yōu)路徑，運(yùn)行GA算法共分為編碼、適應(yīng)度函數(shù)選擇、遺傳操作等三個(gè)步驟，當(dāng)種群迭代到最大次數(shù)、且適應(yīng)度函數(shù)值不在更新，此時(shí)應(yīng)及時(shí)終止遺傳操作。

Step1編碼：將物資集散點(diǎn)和目標(biāo)配送的救災(zāi)點(diǎn)混合編碼，如果存在6個(gè)救災(zāi)點(diǎn)染色體編碼至1-6，存在3個(gè)物資集散點(diǎn)編碼至7-9，染色體混合編碼后的結(jié)果見下圖4：

圖4 染色體混合編碼結(jié)果

最先出現(xiàn)的集散點(diǎn)是系統(tǒng)隨機(jī)選擇的路徑，不一定是最佳路徑，但通過種群的優(yōu)化和變異，經(jīng)過多次迭代以后可以得到最后的規(guī)劃路徑。

Step2適應(yīng)度函數(shù)選?。?/p>

經(jīng)過混合編碼后的每一條染色體都是一個(gè)解，選用合適的適應(yīng)度函數(shù)判定解的質(zhì)量。在公式（4）和公式（5）所構(gòu)建的模型基礎(chǔ)上，采用線性加權(quán)求和法計(jì)算種群中每個(gè)個(gè)體的響應(yīng)時(shí)間。令κmax和κmin是染色體響應(yīng)的最大值與最小值，按照響應(yīng)時(shí)間的長(zhǎng)短對(duì)全部染色體排序，得到的第i個(gè)染色體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)?(i)表示為：

由于在物流運(yùn)輸中，成本因素也會(huì)影響到最優(yōu)路徑選擇決策，因此同樣獲取在處理應(yīng)急物流整合平臺(tái)總成本時(shí)，每條染色體的適應(yīng)度函數(shù)c(i)：

其中，κmax和κmin是運(yùn)輸過程中總成本統(tǒng)計(jì)時(shí)染色體響應(yīng)的最大值與最小值。最終的綜合適應(yīng)度值函數(shù)τ(i)由染色體響應(yīng)因素和成本因素按照適度比例分配而獲得：

其中α為權(quán)重因子，具體取值由后臺(tái)決策管理人員按照災(zāi)區(qū)的實(shí)際情況和歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定

Step3：遺傳優(yōu)化操作。確定適應(yīng)度函數(shù)后計(jì)算適應(yīng)度值，優(yōu)選下一代個(gè)體。如果種群的規(guī)模為N，第i個(gè)染色體被選中的概率P(i)表示為：

通過交叉運(yùn)算生成新個(gè)體，新生成的染色體在特性上要由于上一代，通過多次迭代尋優(yōu)可以在全局范圍內(nèi)搜尋到最優(yōu)運(yùn)輸路徑。當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到最大或適應(yīng)度值不再更新以后，此時(shí)通過解碼得到的最優(yōu)解即為最佳的物資運(yùn)輸路徑。

四、仿真驗(yàn)證

在MATLAB仿真環(huán)境下，驗(yàn)證文中提出的應(yīng)急物流整合平臺(tái)的最優(yōu)路徑規(guī)劃結(jié)果，在500km*500km的仿真區(qū)域內(nèi)，包括1個(gè)物資存儲(chǔ)中心，6個(gè)救災(zāi)點(diǎn)和3個(gè)物資集散點(diǎn)，在文中構(gòu)建模型和GA優(yōu)化算法控制下的具體運(yùn)輸路徑規(guī)劃結(jié)果，見圖5：

圖5 應(yīng)急救援物資運(yùn)輸路徑的規(guī)劃

從救援物資中心到救災(zāi)點(diǎn)都存在一條最經(jīng)濟(jì)、最高效的運(yùn)輸路徑，在基于文中提出物資運(yùn)輸整合平臺(tái)和GA算法所選擇的路徑，及運(yùn)輸單位成本統(tǒng)計(jì)，如下表1所示（運(yùn)輸成本為運(yùn)輸1單位物資的成本）：

表1 基于整合平臺(tái)和GA算法的路徑規(guī)劃成本

仿真結(jié)果顯示，在現(xiàn)有的救災(zāi)節(jié)點(diǎn)分布情況下，文中設(shè)計(jì)的物流整合平臺(tái)，能夠從多個(gè)路徑中優(yōu)選出最經(jīng)濟(jì)和耗時(shí)最短的運(yùn)輸路線，為災(zāi)區(qū)救援贏得更多的寶貴時(shí)間。而在沒有經(jīng)過平臺(tái)整合與路徑規(guī)劃的前提下，無(wú)法選擇出最優(yōu)的路徑，相應(yīng)的運(yùn)輸單位成本會(huì)增加，運(yùn)輸效率也會(huì)有所下降，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見下表2

表2 基于傳統(tǒng)物流平臺(tái)路徑規(guī)劃成本

在具體的最優(yōu)路徑選擇上，傳統(tǒng)物流運(yùn)輸平臺(tái)無(wú)法全部選擇出最優(yōu)的路線，而且在路線單位運(yùn)輸成本和運(yùn)輸時(shí)間上相對(duì)于整合平臺(tái)也有不同程度的提升。

五、結(jié)論與對(duì)策

重大突發(fā)事件會(huì)給人們的生產(chǎn)生活，乃至人身安全造成嚴(yán)重影響，為最大限度地降低災(zāi)情損失、挽救災(zāi)區(qū)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全，需要進(jìn)一步完善應(yīng)急物流平臺(tái)功能，提高救援響應(yīng)速度。盡管在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和信息通信產(chǎn)業(yè)的推動(dòng)下，現(xiàn)有的重大突發(fā)事件應(yīng)急物流平臺(tái)在功能性方面已經(jīng)有了顯著提升，但仍有提升空間，需要從以下幾個(gè)方面加以完善。

（一）以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)，建立覆蓋范圍更廣的物流應(yīng)急指揮中心。在突發(fā)事件爆發(fā)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)短時(shí)間內(nèi)的救援物資奇缺現(xiàn)象，將現(xiàn)有有限的物資運(yùn)輸?shù)阶钚枰囊痪€，將成為挽救人員生命的關(guān)鍵。這就客觀上要求擴(kuò)大物流指揮中心的覆蓋半徑，以便在更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)救援物資的合理分配。

（二）提升物資運(yùn)輸中心和臨時(shí)救援物資集散點(diǎn)的設(shè)置密度。提高物資集散點(diǎn)的密度不僅能夠?yàn)榫仍A得寶貴時(shí)間，還可以實(shí)現(xiàn)救援物資在各節(jié)點(diǎn)之間的合理調(diào)配。小型物資集散點(diǎn)的建設(shè)，可采用臨時(shí)搭建和組裝的方式，節(jié)能環(huán)保且成本更低。

（三）進(jìn)一步提高計(jì)算機(jī)仿真軟件和算法模型的應(yīng)用范圍和普及程度。借助計(jì)算機(jī)仿真能夠更合理地規(guī)劃出運(yùn)輸路線，縮短救援時(shí)間，提高救援效率。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件功能的逐步完善，仿真軟件的實(shí)用性也在不斷提升，將在重大事件救援領(lǐng)域發(fā)揮更積極的作用。