基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究.pdf
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1、第 卷第期交通科技与经济V o l N o 年月T e c h n o l o g y&E c o n o m y i nA r e a so fC o mm u n i c a t i o n sJ u l D O I:/j c n k i i s s n 基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究胡永仕,杜嘉玮(福建工程学院 交通运输学院,福州 )摘要:为减轻突发公共卫生事件对灾民的二次伤害,针对初期应急医疗物资供不应求的情况,采用证据理论结合优劣解距离法(T O P S I S)计算需求紧急度,确定医疗点的实际物资分配量和风险等级,以高风险区优先配送且总配送成本最小化为目标,建立考虑时间窗的
2、应急医疗物资配送模型,并应用头脑风暴算法(B S O)进行求解,通过算例验证模型的可行性和算法的有效性.结果表明,相较于传统配送模型,考虑需求紧急度的应急医疗物资配送模型可以保证所有高风险区优先配送,同时降低成本 .证明该模型可以有效改善应急配送的盲目性,兼顾应急医疗物资配置的公平、效率和成本.关键词:公路运输;应急调度;证据理论;T O P S I S法;头脑风暴算法(B S O);需求紧急度中图分类号:U 文献标识码:A文章编号:()R e s e a r c ho no p t i m i z a t i o no f e m e r g e n c ym e d i c a l s u
3、 p p l i e sd i s t r i b u t i o nb a s e do ne v i d e n c e r e a s o n i n gHUY o n g s h i,DUJ i a w e i(S c h o o l o fT r a n s p o r t a t i o n,F u j i a nU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y,F u z h o u ,C h i n a)A b s t r a c t:I no r d e rt or e d u c et h es e c o n d a r yd a m a
4、 g eo fp u b l i ch e a l t he m e r g e n c i e st ot h ev i c t i m s,f a c i n gt h er e a lc o n d i t i o no fe m e r g e n c ym e d i c a l s u p p l i e s i ns h o r t s u p p l y i nt h e i n i t i a l s t a g e,t h ee v i d e n c et h e o r ya n dT O P S I Sm e t h o da r eu s e dt oc a l c
5、 u l a t et h ed e m a n du r g e n c y,a n dd e t e r m i n e t h ea c t u a l s u p p l i e sa l l o c a t i o na n dr i s k l e v e l o f t h em e d i c a l p o i n t T h e n,t a k i n gt h ep r i o r i t yd i s t r i b u t i o n i nh i g h r i s ka r e a sa n dm i n i m u mt o t a ld i s t r i b
6、 u t i o nc o s ta st h eo b j e c t i v e,t h ee m e r g e n c ym e d i c a l s u p p l i e sa l l o c a t i o nm o d e lw i t h i nt i m ew i n d o ww a sp r o p o s e d B a s e do nt h eb r a i n s t o r m i n ga l g o r i t h m,t h ef e a s i b i l i t ya n dv a l i d i t yo f t h em o d e la n
7、da l g o r i t h m w a sv e r i f i e dt h r o u g ha ne x a m p l e T h er e s u l t ss h o w st h a tc o m p a r e d w i t ht h et r a d i t i o n a la l l o c a t i o n m o d e l,t h ee m e r g e n c ym e d i c a l s u p p l i e sa l l o c a t i o nm o d e l c o n t a i n i n gd e m a n du r g e
8、n c yc a ne n s u r ep r i o r i t ys c h e d u l i n gi na l lh i g h r i s ka r e a s,a n dr e d u c e t h ec o s tb y I t i sp r o v e dt h a tt h em o d e lc a ne f f e c t i v e l yl i g h t e nt h eb l i n d n e s so fs c h e d u l i n g,a n dt a k ei n t oa c c o u n t t h e f a i r n e s s,e
9、 f f i c i e n c ya n dc o s to f e m e r g e n c ym e d i c a l s u p p l i e sa l l o c a t i o n K e yw o r d s:r o a dt r a n s p o r t a t i o n;e m e r g e n c ys c h e d u l i n g;e v i d e n c et h e o r y;T O P S I Sm e t h o d;b r a i ns t o r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m(B S
10、O);d e m a n du r g e n c y收稿日期:基金项目:福建省自然科学基金高校联合资金项目(J )第一作者简介:胡永仕(),男,教授,博士,研究方向:物流与供应链管理突发公共卫生事件是指突然发生,造成或可能造成公众健康危害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他危害公众健康的事件.在突发公共卫生事件初期,一方面由于患者数量激增,当地医院的物资储备无法满足需求;另一方面,各地药厂出现医疗物资挤兑现象,导致医院不能及时获取必需的医疗物资,导致患者病况加重,传染规模扩大,伤亡人数增多.为减少伤亡,配送中心需要及时配送医疗物资到医疗点.但各医疗点灾情存在差异性
11、,且配送中心的医疗物资有限,不能立刻满足所有医疗点的物资需求.因此,配送中心需要对医疗点的需求紧急度进行评估,根据需求紧急度进行合理的物资配送,保证有限的医疗物资公平高效地配送至各医疗点.在对需求紧急度的研究中,张莉等通过建立基于需求紧急度的需求可拆分的应急调度模型,实现了应急物资的高效配送;宋英华等通过需求紧急度的分级,构建了考虑灾情差异化分级的应急调度模型.为保证结果科学、客观,在评估体系上,王莉芳通过环境因素、物资需求和人口因素个维度进行评估;赵建有等通过以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为指标量化需求紧急度;Z h a o等以病患数量、开放的床位数
12、量、医生数量和医疗设备需求量为指标,构建了重大突发公共卫生事件初期的应急物资需求紧急度评估体系.在评估方法上,R i v e r a R o y e r o等利用主观经验赋值法量化医疗点的需求紧急度,但结果受决策者主观因素影响较大;为消除决策者的主观因素,王英等应用博弈论马氏距离 T O P S I S法求解需求紧急度,多属性指标使决策更加客观全面;冯江博 基于受灾区需求量的差异性,通过B型关联度结合T O P S I S法确定需求紧急度,实现了应急物资的公平配送.关于应 急 调 度 方 面,为 高 效 配 送 应 急 物 资,Z h o u等 构建了多周期的动态应急物资调度模型;C a o等
13、 则以救援时间最短、成本最小、效用最大为目标,建立多目标应急调度优化模型;Z h a n g等 建立了三阶段随机规划模型,以此优化时间、成本和物资未满足度个目标.随着研究的深入,学者发现缺乏公平性的应急调度可能对灾民造成二次伤害,C h i u等 针对物资的优先级建立应急物资调度模型,并认为信息的不完全性是应急数据处理分析的重要研究方向;T z e n g等 通过最小满意度最大化来体现公平性,建立了多医疗点多种类物资多式联运的应急配送模型;Z h u等 通过相对剥削成本来体现应急配送的公平性,提出了在应急物资有限情况下的混合运输方案;L i等 通过时间最小化量化公平性,并基于不确定理论构建了总
14、成本最小和需求影响率最大的应急调度模型.通过分析上述文献,不同专家在应急配送问题的研究中取得了一定的成果.但仍存在以下问题:)研究学者主要以成本为主要因素,但由于不同区域的受灾影响程度不同,对应急医疗物资的数量及紧急需求程度不同.基于此,文中通过需求紧急度划分风险等级,构建以总配送成本最小、高风险区优先配送为目标的应急医疗物资配送模型,旨在实现应急医疗物资的供需精准、高效匹配,减少突发公共卫生事件初期因医疗物资配置不合理导致的损失.)大多学者对需求紧急度的评估是建立在精确的评估指标上,实际情况中,指标评估很难用精确数值表示并且存在评估信息的缺失.因此,文中对于应急医疗物资配送中模糊且不完整的评
15、估信息,采用证据理论结合T O P S I S法进行处理,确保需求紧急度客观和精准.需求紧急度评估 评估体系构建需求紧急度通常受到受灾人数、死亡人数、灾难强度、地理位置、医疗水平等因素的影响,但不同突发事件的影响因素不尽相同.文中参考 突发公共卫生事件应急条例 等文件,结合突发公共卫生事 件 特 点,将 需 求 紧 急 度 的 影 响 因 素 分 为项,具体评估流程如图所示.图需求紧急度评估流程)人力资源.在突发公共卫生事件初期,医疗点人力资源的初始评估越高,说明该医疗点有能力接受更多患者,也说明该点医疗物资压力增大,对医疗物资的需求紧急度越大.)物资储备.医疗点的医疗物资储备较大,则第一时间
16、可以接受更多患者,但由于物资消耗过快,其对医疗物资的需求程度逐渐增大.)感染情况.医疗点的感染人数越多,则对医疗物资的需求程度越高.)基础设施.医疗点内基础设施的初始评估越高,表示医疗点设备越完善,有能力接收更多病患,因此需要更多的医疗物资.)经验积累.医疗点的应急经验越丰富,代表有能力医治更多的病患,但医疗物资的补给压力随之增大,对医疗物资的需求程度增大.需求评估值矩阵建立证据理论适用于不完整、不精确、不确定的信息评估问题 ,文中利用证据理论构建需求评估交通科技与经济 第 卷值矩阵.)初始信息评估.将医疗点的初始信息转换为基本可信度.定义设HH,HN 为辨识框架,医疗点的评价指标r(r,R)
17、被评价为属于Hn的区间信度为(Hn,n,r,n,r),n,N,其若是 合 理 区 间 信 度,则n,r及Rrn,r,n,rn,r,n,r;否则,需要对不合理区间信度进行修正.定义设(Hn,n,r,n,r),n,N为合理的区间评价信息,如果医疗点的指标r评价信息n,rn,r,n,r 满足Rrn,r,则为信度分布完整的评价信息;否则为信度分布不完整的评价信息.定义设(Hn,n,r,n,r),n,N为医疗点的评价指标r基于区间形式的不完全评估信息,则 其 不 完 全 区 间 部 分 为 H,r,H,r,其 中H,rm a x,Rrn,r(),H,rRrn,r.假设专家i(i,u)对医疗点j(j,v)
18、的R个指标进行初始评估,将评估信息根据式()()转换为基本可信度.(mn,r)imr(Hn)i(mn,r)i,(mn,r)i(wr)in,r,(wr)in,r()(mH,r)imr(H)i(wr)i()(mH,r)imr(H)i(mH,r)i,(mH,r)i(wr)iH,r,(wr)iH,r()Rr(wr)i()式中:(wr)i为评价指标r的权重,由专家i根据医疗点的实际情况确定;(mH,r)i是权重(wr)i的线性函数,表示未被分配到任意等级Hn所剩余的基本信度值,仅受到权重(wr)i决定的影响;(mH,r)i是由评价指标r的评估信息引起的不完整性,在完整的信度分布下,存在(mH,r)i.)
19、需求评估值确定.对初始信息评估后,由于评估信息存在区间形式,所以合成的需求评估值为区间形式,通过非线性优化模型确定合成后需求评估值的上界及下界.(Um a x)i jN nU(Hn)(n)i jU(Hn)(n)i j(H)i j()(Um i n)i jNnU(Hn)(n)i jU(H)()i j(H)i j()s t(H)i j(mH)i j(mH)i j(n)i j(mn)i j(mH)i j(mn)i jki jRr(mn,r)i j(mH,r)i j(mH,r)i j)Rr(mH,r)i j(mH,r)i j)(mH)i jki jRr(mH,r)i j(mH,r)i j)Rr(mH,
20、r)i j(mH)i jki jRr(mH,r)i j()ki jNnRr(mn,r)i j(mH,r)i j(mH,r)i j)(N)Rr(mH,r)i j(mH,r)i j)(mn,r)i j(mn,r)i j(mn,r)i j(mH,r)i j(wr)i j(mH,r)i j(mH,r)i j(mH,r)i jNn(mn,r)i j(mH,r)i j(mH,r)i j()其中,U(Hn)(n,N)为评价等级Hn的评估效用.目标函数计算结果即为专家i对医疗点j的需求评估值,为便于计算,文中取均值构建医疗点的需求评估值矩阵Wi j.需求紧急度确定针对需求评估值矩阵Wi j,采用T O P S
21、 I S法(优劣解距离法)进 行 分 析.对 医 疗 点j而 言,wj(wj,wj,wu j),且存在最优理想值wj和最差理想值wj.其中wj(,)表示医疗点j不受影响的情景;wj(,)则表示医疗点j受影响程度最大的情景.假设Dj是医疗点j的需求评估值与wj的相对距离,如式();Dj是与wj的相对距离,如式().通过医疗点j的需求评估值与理想值的相对距离得到需求紧急度j,如式(),其中i表示第i个专家的权重,利用熵权法确定.Djuii(wi jwi j)()Djuii(wi jwi j)()jDjDjDj()第期胡永仕,等:基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究模型建立 医疗点风险等级确立参考
22、突发公共卫生事件初期的特点,利用需求紧急度对医疗点的风险等级进行评估,并将各个医疗点分为一级风险区和二级风险区.由于突发公共卫生事件的突发性和复杂性,在其爆发初期,医疗点的风险等级在短时间内不会发生改变.问题描述与基本假设在突发公共卫生事件初期,各医疗点受影响程度差异大、医疗物资消耗快,当地配送中心不能充分满足各医疗点需求,因此,需要对医疗物资进行合理分配且高效送达.考虑医疗点风险等级存在差异和配送中心物资不足的情况下的应急医疗物资配送优化问题.为方便研究,做出以下假设:)配送中心位置确定,有且只有一个配送中心;共有v个医疗点,且位置确定.)配送中心共有S辆车,车辆型号相同,且允许多种物资同时
23、混装.)为节省配送资源,一个医疗点只由一辆车服务且只被服务一次.)每辆车从配送中心出发,将医疗物资运送到各医疗点,最后返回配送中心.)根据医疗点风险等级的不同,提出不同的时间窗惩罚成本,惩罚费用与总配送成本正相关.参数说明在模型中,C为车辆单位距离运输成本;dj l为车辆从医疗点j到点l的距离;xsj l为变量,若车辆s从点j到点l,xsj l为,反之为;C表示车辆超载时的单位惩罚成本;ysj为变量,若车辆s对点j进行配送,则ysj为,反之为;qj表示医疗点j的物资分配量;qm a x表示车辆的物资容量;C表示车辆发生延误时的单位惩罚成本;Tj表示车辆实际到达点j的时间;T表示医疗点j的要求送
24、达时间;Q表示配送中心医疗物资总量;C、C分别表示一级和二级风险区的车辆延误惩罚成本.目标函数模型构建文中以一级风险区优先配送和总配送成本最小化为目标,其中总配送成本Z包括:车辆运输成本、车辆超载惩罚成本和不同风险等级下车辆延误惩罚成本,目标函数如下:m i nZvjvlSsCdj lxsj lSsCm a x(vjqjysjqm a x,)vjCm a x(TjPj,)()Ssvj,jlxsj l,lv()Ssvj,ljxsj l,jv()vlxslvjxsj,sS()s t qjjvjjQ()SssS()C(C,C)()xsj l(,),j,lv,jl,sS()ysj(,),jv,sS()
25、式()表示目标函数;式()()表示各医疗点仅由一辆车运输且只经过一次;式()表示车辆从配送中心出发,完成任务后需返回;式()表示医疗点的实际分配物资量;式()表示配送车辆数不能超过配送中心拥有的车辆总数;式()表示当医疗点的风险等级是一级时,时窗惩罚成本取C,当医疗点的风险等级是二级时,时间窗惩罚成本取C;式()()为变量约束.头脑风暴算法头脑风暴算法(B S O)是一种全局优化的启发式算法,通过模拟人们头脑风暴的方法得到最优解的过程,具体流程如下:S t e p:种群初始化.采用整数编码方式,将配送中心和医疗点在个体中同时进行体现,若种群数目为M,医疗点有v个,最多允许S辆车进行配送,个体表
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- 基于 证据 推理 应急 医疗 物资 配送 优化 研究
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