基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究.pdf

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 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 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 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 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 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 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 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 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,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 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)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)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.)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,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 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()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,个体表示为(vS)的随机排列,形成初始种群.假设 配 送 网 络 中 有个 医 疗 点,编 号 为,配送中心最多允许辆车进行服务,为体现具体的分配路径,配送中心用来表示,将其插入个医疗点的排列中,例如,则个医疗点被分割成条配送路线:第一条配送路线:,第二条配送路线:.S t e p:聚类操作.文中采用k m e a n s聚类方法对个体的目标函数值进行聚类.将M个个体分类并聚成f个类,计算每个个体的适应度值并选出各类中的最优个体作为聚类中心.S t e p:替换操作.随机生成(,)之间的数pa,将其与给定的概率p比较大小,若小于给定的概率p,则随机选择一个中心个体替换.S t e p:更新操作.在B S O算法中,其核心步骤交通科技与经济 第 卷是种群更新.首先,产生一个(,)之间的随机数pb,将其与给定的概率参数p比较大小.)若pbp,随机选择个聚类,生成(,)之间随机数pc,将其与给定概率参数p比较,若pcp,则选择此类的聚类中心进行交换操作得到新个体;否则,随机选择此类中个体进行交换,比较个个体的适应度,选择适应度值更优的个体.)若pbp,随机选择个聚类,生成(,)之间的随机数pd,将其与给定的概率参数p比较,若pdp,则选择个聚类的聚类中心进行交叉操作得到新个体;否则,随机选择个聚类中各个个体进行交叉,比较新个体和原个体的适应度,选择适应度值更优的个体.在全部个体进行更新操作后,进行S t e p,否则,返回S t e p.S t e p:输出最优解.若算法达到最大的迭代次数,则 终 止 算 法,输 出 最 优 解;否 则,转 入S t e p.算例分析 需求紧急度评估假设某地爆发新冠疫情后,各医疗点的应急医疗物资紧缺,配送中心远不能满足各医疗点的需求,位专家对各医疗点的评价指标进行初始评估,专家对医疗点的各评估属性权重如表所示,医疗点的原始评价信息如表所示.建立辨识框架:轻微(P)、较低(A)、中(G)、较高(V)、高(E),评估效用为U(P),U(A),U(G),U(V),U(E).表不同评价指标下专家权重分布专家人力资源 物资储备 感染情况 基础设备 经验积累i i i 表医疗点原始评价信息医疗点人力资源物资储备感染情况基础设备经验积累(V,)(E,)(G,)(V,)(P,)(A,)(A,)(G,)(A,)(G,)(V,)(E,)(A,)(G,)(A,)(G,)(P,)(A,)(G,)(V,)(V,)(E,)(P,)(A,)(A,)(G,)(A,)(G,)(G,)(V,)(V,)(E,)(A,)(G,)(A,)(G,)(P,)(A,)(G,)(V,)(V,)(E,)(P,)(A,)(P,)(A,)(A,)(G,)(G,)(V,)(V,)(E,)(G,)(V,)(P,)(A,)(A,)(G,)(P,)(A,)(V,)(E,)(V,)(E,)(A,)(G,)(P,)(A,)(A,)(G,)(V,)(E,)(A,)(G,)(A,)(G,)(P,)(A,)(G,)(V,)(V,)(E,)(A,)(G,)(A,)(G,)(A,)(G,)(G,)(V,)(G )(V,)(A,)(G,)(A,)(G,)(A,)(G,)(G,)(V,)(G,)(V,)(P,)(A,)(P,)(A,)(V,)(E,)(G,)(V,)(V,)(E,)(A,)(G,)(A,)(G,)(P,)(A,)(G,)(V,)(V,)(E,)(G,)(V,)(A,)(G,)(P,)(A,)(A,)(G,)(G,)(V,)(A,)(G,)(A,)(G,)(P,)(A,)(G,)(V,)(V,)(E,)(A,)(G,)(P,)(A,)(P,)(A,)(G,)(V,)为得到各医疗点的评估值,首先在表的专家权重下,利用式()()将表中的信度或区间信度转换为基本概率质量或基本区间概率质量.以专家评估医疗点的人力资源为例,存在(m,)(m,)(m,)(m,)m(V)(),(m,)m(E)(),(mH,)()(mH,)同时,(m,)(m,)(mH,).在基本概率质量和基本区间概率质量的基础上,通过式()求得不同专家对医疗点的聚合区间第期胡永仕,等:基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究分布评估,以专家为例,如表所示.表专家对各医疗点的聚合区间值分布评估医疗点轻微(P)较低(A)中等(G)较高(V)高(E)未分配辨识框架(H),在不同专家对医疗点的聚合区间分布评估基础上,根据式()()求得各专家对不同医疗点的需求评估值,并由区间数来表示,该区间的上、下界分别代表专家i对医疗点j的最大需求评估值和最小评估值,为便于计算,取均值作为各专家i对医疗点j的需求评估值,如表所示.表专家对医疗点的需求评估值编号 i i i 在确定不同专家对医疗点的需求评估值后,为保证评估的客观性,利用熵权法确定专家权重分别为 、,根据T O P S I S法,通过 式()()求得各医 疗 点 的 需 求 紧 急 度,如 表所示.表各医疗点的需求紧急度编号 需求紧急度 配送路径仿真数据根据需求紧急度,将各医疗点分为一级风险区和二级风险区.文中假设需求紧急度大于等于 为一级风险区,需求紧急度小于 为二级风险区,现有 个医疗点需要医疗物资援助,考虑到不同风险等级的医疗点对物资配送要求存在差异,随机择取s o l o m o n标准算例中 个点并加以修正,配送中心有 t的医疗物资,根据式()可获得各点实际交通科技与经济 第 卷物资配送量,同时配送中心最多有辆车可供使用,车型一致,每辆车的标准车载量为 t,车辆的油耗为元k m,车辆的运输速度为k mm i n,车辆发生超载后的惩罚成本是元k g,二级风险区配送延误的时间惩罚成本是元m i n,一级 风 险 区 配 送 延 误 的 时 间 惩 罚 成 本 是 元m i n,各点的基础信息如表所示(点为配送中心).表医疗点基础信息编号地理坐标x/k m地理坐标y/k m风险等级应急物资/t最晚到达时间/m i n 二 二 二 一 二 二 一 一 一 二 二 一 一 二 二 结果分析 算例结果基于MAT L A B平台,文献 将参数p、p、p、p设为 、,运行B S O算法求解算例,结果 共 有条 配 送 路 径,其 总 配 送 成 本 为 元,具体行驶路径和方案如图所示.考虑风险等级配送和传统V R P TW(有时间窗车辆路径问题)对比为进一步验证考虑风险等级的配送模型有效性,将文中模型与传统的V R P TW进行对比.将高风险等级的时间惩罚参数去除,其他参数保持不变,原问题演变为传统的V R P TW问题,使用B S O算法求解,如表所示.将求得的最优配送路径代入考虑风险等级的V R P TW,计算一旦需要高风险图车辆行驶路径区优先运送时的配送成本.结果显示,高风险等级医疗点 不能在规定时间内送达物资,同时,总配送成本为 元,比文中模型高出 .因此,考虑风险等级的配送模型有效解决了高风险区优先配送问题和总配送成本优化问题.表不考虑风险等级的医疗物资配送方案路线序号车辆路径配送路线配送路线 配送路线配送路线 配送路线 配送路线 需求紧急度评估方法的有效性分析为进一步验证文中提出的证据推理结合T O P S I S的评估方法有效性,在保证其他参数不变的情况下,利用传统的证据推理对文中算例的需求紧急度进行计算,结果如表所示.相较于文中的评估方法,传统的证据推理对于多专家的需求紧迫度评估普遍偏低,同时其对 号需求点的评估是二级风险区,发生风险等级评估失误,进而会导致 号需求点应急医疗物资的配送时间发生延误.因此,文中提出的证据推理结合T O P S I S评估方法更适合处理多专家评估需求紧急度的情况,使得评估结果更客观合理.算法有效性分析遗传算法(g e n e t i ca l g o r i t h m,GA)可以有效解决V R P问题,并且文中采用的B S O算法中,其更新操作应用了GA算法中的变异和交叉操作.因此,文中设置GA算法中种群数量为,最大迭代数目为 ,交叉和变异概率分别为 、.将其第期胡永仕,等:基于证据推理的应急医疗物资配送优化研究表传统证据推理的需求紧急度编号 需求紧急度 运算结果与B S O算法进行对比,如表所示.在高风险区优先配送方面,B S O算法和GA算法都可以保证所有的一级风险区在规定时间内送达,但B S O算法的配送延迟点比GA算法少个;在配送成本方面,GA算法的配送成本为 元,比B S O算法高 .因此,B S O算法可以保证高风险区优先配送的同时节约配送成本.表各算法运行结果算法GA算法B S O算法配送路线配送路线 配送路线配送路线 配送路线 配送路线 配送延迟点、总成本/元 结论)传统的需求紧急度评估以具体数值为主,不能有效地反映现实情况.文中采用证据理论融合各指标的区间信度和不完整信度,很好地弥补了传统需要紧急度的不足.通过T O P S I S法对不同专家的需求评估值进行划分,将其与传统的证据推理评估方法对比,结果表明,文中的方法降低了主观因素的影响,实现了需求紧急度的精准评估.)考虑需求紧急度应急医疗物资配送模型可以在保证高风险区优先获得较多物资的同时降低总配送成本,有效解决突发公共卫生事件初期应急医疗物资的供需矛盾和送达时间冲突,满足应急配送的“时间短、分配准、成本低”的现实需求.)文中的研究可以针对实际情况中受灾程度不同的医疗点,及时确定最优物资配置方案.在运输车辆准备离开某一医疗点,预计去往下一医疗点的时段内,决策部门可以提前做好该路段的“绿色通道”部署,可以有效改善配送的盲目性,减轻由于应急医疗物资延迟送达导致的损失.文中的模型具有一定的普适性,但实际应急调度过程中物资种类、配送中心数量、时间窗要求等会有变化,因此,后续会对多重时间窗下多配送中心、多种类的动态应急物资调度问题展开研究.参考文献:国务院突发公共卫生事件应急条例(年月日修正版)J中华卫生应急电子杂志,():邓玮,董丽云协同式应急:重大疫情中的医疗挤兑与合作治理:以新冠肺炎疫情为例J华南理工大学学报(社会科学版),():张莉,张惠珍,刘冬,等考虑紧迫度的应急物资调度及粒子群 算 法 求 解 J系 统 仿 真 学 报,():宋英华,白明轩,马亚萍,等考虑区域灾情分级的应急物资公平调度优化模型J中国安全科学学报,():王莉芳基于组合赋权与灰色改进T O P S I S方法的受灾点应急物质需求紧迫性分级评价J安全与环境工程,():赵建有,韩万里,郑文捷,等重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送J交通运输工程学报,():Z HAOYQ,Z HAN GLW A na d v a n c e ds t u d yo f u r b a ne m e r g e n c ym e d i c a l e q u i p m e n t l o g i s t i c sd i s t r i b u t i o nf o rd i f f e r e n t l e v e l so f u r g e n c yd e m a n dJ I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a l o f E n v i r o n m e n t a l R e s e a r c h a n d P u b l i cH e a l t h,():R I V E R A R O Y E R O D,G A L I N D O G,Y I E P I N E D ORAd y n a m i cm o d e l f o rd i s a s t e rr e s p o n s ec o n s i d e r i n gp r i o r i t i z e dd e m a n dp o i n t sJS o c i o E c o n o m i cP l a n n i n gS c i e n c e s,():王英,苏柏林,闫鹏,等基于改进T O P S I S的受灾点需求紧迫 性 分 级 研 究 J安 全 与 环 境 学 报,():冯江博考虑受灾点差异性的应急物资配送方案研究J交通科技与经济,():,Z HOUY W,L I UJ,Z HANGYT,e t a l Am u l t i o b j e c t i v ee v o l u t i o n a r ya l g o r i t h mf o rm u l t i p e r i o dd y n a m i ce m e r g e n c yr e s o u r c es c h e d u l i n gp r o b l e m sJT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hP a r tE L o g i s t i c sa n dT r a n s p o r t a t i o nR e v i e w,():交通科技与经济 第 卷 C A OJ,HAN H,J I ANGYP,e ta l E m e r g e n c yr e s c u ev e h i c l ed i s p a t c hp l a n n i n gu s i n gah y b r i da l g o r i t h mJ I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fI n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y&D e c i s i o nM a k i n g,():Z HAN GJ,L I U H,YU G,e ta l At h r e e s t a g ea n dm u l t i o b j e c t i v es t o c h a s t i cp r o g r a mm i n g m o d e lt oi m p r o v e t h es u s t a i n a b l er e s c u ea b i l i t yb yc o n s i d e r i n gs e c o n d a r yd i s a s t e r s i ne m e r g e n c y l o g i s t i c sJ C o m p u t e r s&I n d u s t r i a lE n g i n e e r i n g,():CH I UYC,Z HE N G HR e a l t i m em o b i l i z a t i o nd e c i s i o n sf o rm u l t i p r i o r i t ye m e r g e n c yr e s p o n s er e s o u r c e sa n de v a c u a t i o ng r o u p s:m o d e l f o r m u l a t i o na n ds o l u t i o nJT r a n s p o r t a t i o n R e s e a r c h P a r t E L o g i s t i c s&T r a n s p o r t a t i o nR e v i e w,():T Z E NGGH,CHE NGHJ,HUANGTDM u l t i o b j e c t i v eo p t i m a lp l a n n i n gf o rd e s i g n i n gr e l i e fd e l i v e r ys y s t e m sJT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hP a r tE,():Z HUL,G ON GY M,XUYS,e t a l E m e r g e n c yr e l i e f r o u t i n gm o d e l s f o r i n j u r e dv i c t i m s c o n s i d e r i n ge q u i ta n d p r i o r i t yJ A n n a l s o f O p e r a t i o n s R e s e a r c h,():L I J,X I ON GYY,J I ANGB D i s t r i b u t i o nf a i r n e s s i ne m e r g e n c ym a t e r i a l v e h i c l es c h e d u l i n gb a s e do nu n c e r t a i nt i m ea n dd e m a n dJ J o u r n a lo fU n c e r t a i nS y s t e m s,():白东疫情背景下应急医疗物资分配及车辆路径规划研究D北京:北京交通大学,王红伟我国突发公共卫生事件应急管理体系建设研究J卫生经济研究,():WANGY M,YAN GJB,X UDL,e t a l T h e e v i d e n t i a l r e a s o n i n ga p p r o a c hf o rm u l t i p l ea t t r i b u t ed e c i s i o na n a l y s i su s i n gi n t e r v a lb e l i e fd e g r e e sJE u r o p e a nJ o u r n a lo f O p e r a t i o n a l R e s e a r c h,():WANGY M,YAN GJB,X UDL E n v i r o n m e n t i m p a c ta s s e s s m e n tu s i n gt h ee v i d e n t i a lr e a s o n i n g a p p r o a c hJ E u r o p e