技术特征：
1.一种应急物资的资源配置方法，其特征在于，包括：根据至少一种应急物资的资源配置方案，求解数学模型并获得每种应急物资的资源配置方案的目标值，所述目标值为最小化救灾成本，其中，所述应急物资的资源配置方案包括应急物资储备库的选址及规模、运输应急物资的运输方式、应急物资是否从应急物资储备库运输到受灾点及运输量、应急物资是否从应急物资供应商运输到受灾点及运输量，和应急物资是否从应急物资供应商运输到应急物资储备库及运输量；根据所述目标值，确定最优应急物资的资源配置方案；其中，所述数学模型为包括标识应急物资储备库选址及规模的第一决策变量、标识是否从应急物资储备库往受灾点运输应急物资的第二决策变量、标识是否由应急物资供应商往受灾点运输应急物资的第三决策变量、标识应急物资储备库与受灾点之间的应急物资运输量的第四决策变量、标识应急物资供应商与受灾点之间的应急物资运输量的第五决策变量、标识应急物资供应商运输应急物资到受灾点的物资空运比例的第六决策变量和标识应急物资供应商与应急物资储备库之间的应急物资运输量的第七决策变量之间关系的目标函数。2.根据权利要求1所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，所述目标函数表示为：其中，i表示应急物资储备库候选点的索引；i表示应急物资储备库候选点的集合；j表示受灾点的索引；j表示受灾点的集合；k表示应急物资供应商的索引；k表示应急物资供应商的集合；s表示灾害场景的索引；s表示灾害场景的集合；p表示应急物资种类的索引；p表示应急物资种类的集合；q表示应急物资储备库规模的索引；q表示应急物资储备库规模的集合；x
s
表示场景s出现的概率；d
ij
表示从应急物资储备库i到受灾点j的运输距离；d
kj
表示从应急物资供应商k到受灾点j的运输距离；
r
ij
表示陆运应急物资储备库i到受灾点j的交通拥堵系数；r
kj
表示陆运应急物资供应商k到受灾点j的交通拥堵系数；a1表示陆运的速度；a2表示空运的速度；f1表示单位距离陆运运输成本；f2表示单位距离空运运输成本；v
p1
表示第p类物资每个占陆运工具容量的比例；v
p2
表示第p类物资每个占空运工具容量的比例；g
iq
表示在候选点i建立规模为q的应急物资储备库的固定成本，q∈q；表示在场景s情况下，受灾点j对应急物资种类p的需求量；m表示在应急物资供应不足情况下的惩罚系数；t表示应急物资抵达时间成本系数；α
iq
为第一决策变量，表示在候选点i是否建立规模为q的应急物资储备库；为第二决策变量，表示是否从候选点i往受灾点j运输应急物资；为第三决策变量，表示是否从应急物资供应商k往受灾点j运输物资；为第四决策变量，表示场景s下，应急物资种类p从候选点i运输到受灾点j的运输量；为第五决策变量，表示场景s下，应急物资种类p从应急物资供应商k运输到受灾点j的运输量；ζ
kj
为第六决策变量，表示应急物资供应商k运输到受灾点j的物资空运比例。3.根据权利要求2所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，所述数学模型还包括所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：所述目标函数的约束条件，所述约束条件包括：
其中，h
j
表示受灾点j的人员数量；表示在场景s下，应急物资储备库i中物资受损系数，表示在场景s下，应急物资储备库i中物资受损系数，表示场景s对受灾点j的人员的影响系数，v
p
表示应急物资种类p的单位物资的体积；表示在候选点i建立规模为q的应急物资储备库的最大储存容量，q∈q；表示在候选点i建立规模为q的应急物资储备库的最小储存容量，q∈q；n
kp
表示应急物资供应商k能够供应应急物资种类p的数量；h
p
表示每个人对应急物资种类p的需求量；z1表示受灾点的最大需求系数；z2表示受灾点的最低需求系数；m表示一个足够大的正数；为第七决策变量，表示场景s下，应急物资种类p从应急物资供应商k运输到候选点i的运输量。4.根据权利要求1所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，采用粒子群算法或变邻域搜索算法求解所述数学模型。5.根据权利要求4所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，若采用粒子群算法，则根据至少一种应急物资的资源配置方案，求解数学模型并获得每种应急物资的资源配置方案的目标值，具体包括：初始化粒子群；求解数学模型，将数学模型求解到的解作为当前迭代次数下每个粒子的适应度值；更新每个粒子的个体最优值和所有粒子确定的全局最优值；根据粒子群的速度公式和位置公式，更新每个粒子的速度和位置；判断是否存在越界的粒子，若存在越界的粒子，则将边界的速度和位置作为当前粒子的速度和位置，并返回重新计算所述每个粒子的适应度值；更新迭代次数，判断所述粒子群算法是否满足终止条件，若是，则输出算法搜索得到的最优解作为求解结果；否则返回重新计算所述每个粒子的适应度值。6.根据权利要求4所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，若采用变邻域搜索算法，则根据至少一种应急物资的资源配置方案，求解数学模型并获得每种应急物资的资源
配置方案的目标值，具体包括：设置迭代次数的初始值和最大迭代次数；获得所述数学模型的初始解，将所述初始解作为当前解，并将所述当前解作为当前最优解；判断当前解是否优于当前最优解，若是，则更新当前最优解，否则通过对所述当前最优解进行邻域扰动操作产生新的可行解，并将所述可行解作为当前解；改变邻域结构，通过变邻域下降算法遍历所述邻域结构进行解的搜索，寻找局部最优解；判断所述局部最优解是否优于所述当前最优解，若是，则更新当前最优解，将迭代次数置为初始值，并重新遍历所述邻域结构进行解的搜索；更新迭代次数，判断所述变邻域搜索算法是否满足终止条件，若是，则将所述当前迭代过程的所述当前最优解作为所述求解结果；否则返回重新进行邻域扰动操作。7.根据权利要求6所述的应急物资的资源配置方法：其特征在于，所述改变邻域结构包括：变异操作、突变操作、解的值的增加或解的值的减少中的至少一种。8.一种应急物资的资源配置装置，其特征在于，包括：目标值计算模块，用于根据至少一种应急物资的资源配置方案，求解数学模型并获得每种应急物资的资源配置方案的目标值，所述目标值为最小化救灾成本，其中，应急物资的资源配置方案包括应急物资储备库的选址及规模、运输应急物资的运输方式、应急物资是否从应急物资储备库运输到受灾点及运输量、应急物资是否从应急物资供应商运输到受灾点及运输量，和应急物资是否从应急物资供应商运输到应急物资储备库及运输量；确定模块，用于根据所述目标值，确定最优应急物资的资源配置方案；其中，所述数学模型为包括标识应急物资储备库选址及规模的第一决策变量、标识是否从应急物资储备库往受灾点运输应急物资的第二决策变量、标识是否由应急物资供应商往受灾点运输应急物资的第三决策变量、标识应急物资储备库与受灾点之间的应急物资运输量的第四决策变量、标识应急物资供应商与受灾点之间的应急物资运输量的第五决策变量、标识应急物资供应商运输应急物资到受灾点的物资空运比例的第六决策变量和标识应急物资供应商与应急物资储备库之间的应急物资运输量的第七决策变量之间关系的目标函数。9.根据权利要求8所述的应急物资的资源配置装置，其特征在于，还包括下述中至少一项：数据存储模块，用于存储受灾点的受灾状况信息，并将所述受灾状况信息发送至所述目标值计算模块；物资监控模块，用于实时监控应急物资储备库的应急物资情况，将应急物资情况发送至所述目标值计算模块；移动终端，用于将所述最优应急物资的资源配置方案发送至所述移动终端，并通过所述移动终端确认是否能够执行。10.一种服务器，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的应急物资的资源配置方法。
技术总结
本发明实施例涉及应急物资物流技术领域，公开了一种应急物资的资源配置方法，发明中的应急物资的资源配置方法包括：根据至少一种应急物资的资源配置方案，求解数学模型并获得每种应急物资的资源配置方案的目标值，该目标值为最小化救灾成本；根据目标值，确定最优应急物资的资源配置方案。本实施方式能够根据受灾实际情况，有效且快速地确定合理的应急物资资源配置方案，从而提高应急救援的时效性。从而提高应急救援的时效性。从而提高应急救援的时效性。
技术研发人员：王伯辰 周轶 吴爱枝 张鹏 时德轶 于富才 范立娜 刘耀峰
受保护的技术使用者：北京市应急管理科学技术研究院
技术研发日：2021.11.15
技术公布日：2022/1/21