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1、有限产能批量生产调度与设备维护集成优化研究中文摘要硕士学位论文（学术学位）论文题目有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究研究生姓名李志颖指导教师姓名杨宏兵专业名称工业工程研究方向复杂系统建模与仿真论文提交日期2020.04III有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究中文摘要有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究中文摘要有毒重气泄漏事故危害严重，容易导致大范围内的中毒伤亡及环境污染，具有强烈的破坏性和潜在的风险，然而现阶段对有毒重气泄漏事故应急救援资源的调度研究都无法满足应急救援管理的需要。因此，论文对有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度问题进行研究。论文首先对有毒重气泄漏事故应急

2、救援路径选择问题进行研究，构建最优路径选择模型，并利用改进的Dijkstra算法求解最佳路径及其通行时间；然后以平原、郊区（非城市）环境为研究对象，对于处于轻伤区和吸入反应区的事故区域，构建以应急救援运输成本最小为目标的多供应点、多需求点、多物资类型的单目标应急救援资源调度模型，并设计了粒子群算法对模型进行求解；在此基础上，对处于致死区和重伤区的事故区域，构建了以应急加权总时间最短和应急救援运输成本最小的多目标应急救援资源调度模型，并设计了多目标粒子群算法对模型进行求解，应急救援决策者可以根据救援的实际情况选择不同的应急救援方案。在上述研究的基础上，对更为复杂的城市环境下有毒重气泄漏事故的应急

3、救援资源调度问题进行了深入的研究。首先构建了应急救援总成本体系表，通过序关系分析法确定了各级指标的权重值并将其进行量化计算；对于轻伤区和吸入反应区的事故区域，构建以应急救援总成本最小为目标的单目标集成优化模型，引入天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search, BAS）对粒子的选择过程进行扰动，仿真结果表明了BAS-PSO算法的有效性；接着对致死区和重伤区的事故区域，构建了以应急加权总时间最短、应急救援总成本最小为目标的多目标模糊需求模型，利用改进后的多目标粒子群算法对模型进行求解，并通过一组算例对应急救援过程中的动态调度问题进行了说明，从非支配解个数、解集质量、空间分布等方面

4、对改进后的多目标粒子群算法进行了分析和评价。最后，基于上述研究成果，以Matlab GUI和Access数据库为基础，搭建了有毒重气泄漏事故应急救援决策支持系统，方便应急救援决策者获得更加丰富、直观的决策依据。关键词：有毒重气；应急资源调度；路径选择；多目标优化；决策支持系统作 者：李志颖 指导老师：杨宏兵 Research on dynamic scheduling of emergency rescue resources for toxic heavy gas leakageAbstractResearch on Dynamic Scheduling of Emergency Rescu

5、e Resources for Toxic Heavy Gas Leakage AbstractLeakage of heavy gas leakage will cause serious accidents, such as poisoning casualties and environmental pollution in a large range, which has strong destructive and potential risks. However, at present, the research on emergency rescue resource sched

6、uling of toxic heavy gas leakage accident can not satisfy the needs of emergency rescue management. Therefore, this paper studies the dynamic scheduling of emergency rescue resources for the leakage of toxic heavy gas.First of all, the paper studies the selection of emergency rescue path, constructs

7、 a path optimization model, and uses the improved Dijkstra algorithm to achieve the optimal path and the shortest travel time. After that, the plain and suburban (non city) environments are selected as the research object. For the minor wound areas and the inhalation reaction areas, a single objecti

8、ve emergency rescue resource scheduling model with multiple supply points, multiple demand points and multiple material types which will be constructed, which aims to minimize the transportation cost of emergency rescue. A particle swarm optimization algorithm is designed to solve the model. On the

9、basis of these, a multi-objective emergency rescue resource scheduling model is constructed for the accident area in the lethal areas and the seriously injured areas, which aims at the shortest weighted total emergency time and the lowest transportation cost of emergency rescue. The model is solved

10、by using the multi-objective particle swarm optimization algorithm designed before. The decision-makers of emergency rescue can choose different emergency rescue schemes according to the actual situation of rescue.After the completion of the above research, the scheduling of emergency rescue resourc

11、es for the leakage of toxic heavy gas in the urban environment will be further studied. First of all, the table of the total cost system of emergency rescue is constructed, and the weight values of all levels of indicators are determined and quantified by the order relation analysis method. For the

12、minor wound areas and the inhalation reaction areas, a single objective integrated optimization model is constructed, which aims to minimize the total cost of emergency rescue. The Beetle Antenna Search algorithm is introduced to disturb the particle selection process. The simulation results show th

13、at BAS-PSO algorithm is effective. Then, the multi-objective fuzzy demand model is constructed for the lethal areas and the seriously injured areas, which aims at the shortest weighted total emergency time and the lowest total emergency rescue cost. The improved multi-objective particle swarm optimi

14、zation algorithm is used to solve the model, and then the dynamic scheduling problem in the emergency rescue process is illustrated by a set of examples. The improved multi-objective particle swarm optimization algorithm is analyzed and evaluated from the aspects of the number of non-dominated solut

15、ions, solution set quality, spatial distribution, etc.Finally, the above research results are integrated, and based on Matlab GUI and Access database, a decision support system for emergency rescue of toxic heavy gas leakage accident is buil. It is convenient for emergency rescue decision makers to

16、obtain more abundant and intuitive decision basis. Keywords: Toxic Heavy Gas; Emergency Scheduling of Resource; Path Selection; Multi-objective Optimization; Decision Support System;Written by：Zhiying LiSupervised by：Hongbing Yang目 录第一章 绪论11.1研究背景和意义11.2国内外研究现状21.2.1国外研究现状21.2.2国内研究现状41.2.3相关研究小结61.

17、3研究内容和论文结构61.3.1研究内容及方案61.3.2论文结构8第二章 相关理论简介102.1应急资源调度概述102.1.1基本术语102.1.2应急资源调度的特点及分类112.1.3有毒重气泄漏事故应急救援资源分类122.2图论与Dijkstra算法142.2.1图论142.2.2 Dijkstra算法152.3粒子群算法172.3.1 单目标粒子群算法172.3.2 多目标粒子群算法202.4天牛须搜索算法222.4.1 天牛须搜索算法原理222.4.2 天牛须搜索算法流程232.5本章小结25第三章 非城市环境下有毒重气泄漏事故的应急资源调度研究263.1应急救援路径选择研究263.

18、1.1 路径优化模型263.1.2 最优路径算法设计273.2单目标应急资源调度研究283.2.1 应急资源调度模型283.2.2 粒子群算法的改进313.2.3 单目标算例分析323.3多目标应急资源调度研究353.3.1多目标应急资源调度模型353.3.2多目标粒子群算法的改进363.3.3多目标算例分析383.4本章小结43第四章 城市环境下有毒重气泄漏事故的应急资源调度研究444.1调度总成本指标体系的建立444.1.1 调度总成本影响因素分析444.1.2 各级指标权重的确定454.1.3 调度总成本估算474.2单目标应急资源调度研究484.2.1 问题描述及假设484.2.2 单

19、目标集成优化模型494.2.3 BAS-PSO算法设计504.2.4 单目标算例分析514.3多目标应急资源调度研究544.3.1 多目标模糊需求集成优化模型544.3.2 多目标模糊需求模型求解564.3.3 多目标模糊需求算例分析574.3.4 多目标求解算法评价624.4本章小结64第五章 有毒重气泄漏事故应急救援决策支持系统开发655.1系统总体框架及设计步骤655.2系统功能设计665.2.1 系统登录模块设计675.2.2 系统主界面模块设计695.2.3 路径选择模块设计705.2.4 非城市环境模块设计735.2.5 城市环境模块设计765.3系统测试775.4系统发布785.

20、5本章小结79第六章 总结与展望806.1总结806.2展望81参考文献83攻读学位期间本人出版或公开发表的论文89致 谢90有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究第一章 绪论第一章 绪论在重大安全事故的应急救援环境下，如何保证各类应急资源可以安全、高效、快速地从资源供应点运输到需求点，对于整个应急救援工作成功与否至关重要。论文将以有毒重气泄漏事故为背景，对城市/非城市两种环境下的应急救援资源调度过程进行研究，为应急救援决策者提供一个科学、合理的应急救援方案，以达到尽量减少泄漏事故所造成的各种损失。1.1研究背景和意义近年来，由于制药、石化、能源、生物、材料及水厂等行业的迅猛发展，市场上的

21、各类化学品以惊人的速度增长，而这些化学品中不乏有毒有害的危险性气体，一旦这些危险性气体发生泄漏事故，将会造成无法弥补的损失 1。在所统计的相关案例中，因各类危险性气体而造成的重大事故不在少数。其中中毒人数最多（约800人严重中毒）的是1979年温州电子厂液氯泄漏事故，同时造成59人死亡2；影响范围最广的是，2004年，重庆天元化工厂发生氯气泄漏，受灾最严重的地区是半径一公里的15万居民被疏散，造成9人死亡，3人受伤3；2012年，一辆载有液氨的罐车在安徽省206国道路段翻车，导致罐车阀门泄漏，致使周边地区1000多人疏散4；位于天津的海瑞国际物流有限公司造成的死亡人数最多（165人死亡），其用

22、于储存危险品的仓库在2015年8月12日发生火灾和爆炸，另有8人失踪5。由上述介绍的一系列案例可知，危险化学品泄漏事故，对人民生产和生活安全有着巨大的影响，事故所造成的后果也是难以估计的。在危险性气体中，有毒重气的密度高于周围空气的密度，其危害尤为严重。发生泄漏后易塌陷下沉，在浓度梯度和风力的作用下，在很短的时间内快速大规模扩散6。容易造成环境污染和人员中毒伤亡，甚至会引发火灾、爆炸等一系列的连锁反应。鉴于有毒重气泄露事故强烈的破坏性和潜在的风险，在有毒重气泄露事故发生后，对于不同的危害区域，应在最短的时间内为不同严重程度的危险区域调度准确数量的应急救援物资。由此可见，一个良好的应急救援资源调

23、度决策对于保障事故发生地人民生命财产安全、降低环境污染的风险都具有重要的现实意义。此外，从安全生产监督的现实出发，这一问题也是亟待研究解决的。随着生物、医药品、纳米、能源、化学等生产研究企业的飞速发展，有毒重气泄露的安全生产事故导致的人身伤害和环境污染事故也呈多发趋势。由于有毒重气泄露的不确定性强、事故后果严重、事故联动复杂等特点，一旦发生有毒重气体泄漏，将会出现一系列连锁问题，包括造成大量人员伤亡、环境污染等。从国家、省、市三个层面对预防有毒有害重气体泄露事故的发生工作都十分重视，先后出台相应的法律法规、规章文件，以确保有效预防有毒重气体泄露重特大事故的发生，减少由此造成的损失。然而现实情况

24、是，由于缺少不确定情况下的应急救援资源动态决策理论方法的支持，严重影响了有毒重气泄露事故应急救援资源的运作质量和运作效率，导致运送到资源需求点的应急物资不能满足其救援的需要。因此，对有毒重气泄漏事故应急救援资源的调度研究，确保有毒重气泄露事故发生后人员的安全和健康以及财产损失最小，这也是政府有关部门和研究人员迫切需要解决的一个重要问题。总而言之，现阶段对有毒重气泄漏事故应急救援资源调度决策的研究水平和应用效果都无法满足有毒重气泄露事故应急救援管理的需要，无论是政府监督管理部门，还是生产经营企业，都迫切需要对有毒重气泄漏事故的应急资源决策理论进行探索研究。因此，本课题在有毒重气泄漏扩散浓度实时预

25、测方法研究的基础上，对发生有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度问题进行研究。1.2国内外研究现状非常规事件发生后，应急资源调度的情况将直接影响到应急救援的效果，通过对国内外相关领域研究现状的学习、总结和概括，将对后续研究工作的开展起到积极推动作用。1.2.1国外研究现状国外学者对于应急资源调度的研究工作要早于国内学者的研究，对于应急救援资源调度的研究工作主要包括两个方面，一是应急救援路径的优化选择问题，另一个是应急救援物资的分配调度问题。外国科学家最先研究了应急救援车辆的路线选择问题，Kolesar P等7首先建议将应急救援车辆的再次配置问题同应急部门联系起来，并建立了一个双向非线性编程模型

26、。Gendreau M等8在救援过程中考虑了救援队的重新部署，并且针对该问题建立了一个动态非线性模型。Dadkar Y等9针对高速公路设施性能的随机性，设计开发了一个K最短路径算法，在此基础上还设计了一个混合整数程序来识别路径的子集。Corley等10对带有矢量权重的路网进行研究，给出了一个用于求解多目标最短路径的算法。Andrea P等11提出了一种基于拓扑重叠的CoNL路径选择模型，设计了一组枚举路径的自动识别和相应的路径选择概率的算法，对CoNL路径选择模型进行求解，最终得到令人满意的结果。Wang Y和Bi J等12针对纯电动汽车（BEV）充电距离大、充电设施不足、充电时间长的特点，构

27、建了出行和充电的多目标优化模型，多对象优化问题通过近似和模糊偏好方法转化为单对象问题，并通过遗传算法加以解决。Altay N等13对灾害后的应急救援特点进行了相关的研究，将应急救援问题转换为求解最短路径的问题，并给出了网络流的求解算法。Barbarosoglu等14主要研究了在应急救援过程中直升机派遣及飞行路线选择问题，为了促进研究，将这个问题分为两个子问题，并为这两个子问题建立了一个混合方案求解模式。Takeo Yamada15把某座城市模拟为一个无向概念，并提出了两种优化城市无向图中网络流的方法，求得了该图上的最短路径，进而得到了最短的疏散计划。Ali Haghani等16在考虑具有不同容

28、量的多辆车辆、实时服务请求和需求节点之间的变化，用遗传算法提出并解决了车辆随时间变化行驶问题的动态模型。Kim H等17根据现代建筑物的规模、功能和复杂性越来越高的特点，开发了一种基于人的特征的主动路径选择模型，并将其运用到危险环境下的人群疏散中。对于应急救援路径选择的研究，将会为后续的应急资源调度提供相关支持，对于应急救援工作的顺利展开具有很重要的意义，它是应急救援工作中不可缺少的一部分。应急物资分配调度是指将药品、食物、服装、救援设施等各类应急救援物资如何有效分配到各个事故需求点18-19。国外学者对于应急物资分配调度问题做了大量的研究，List20在考虑距离需求点最近的出救点的基础上，提

29、出了多种危险品的应急物资分配模型。Hong C21等构造了一个非线性的应急资源调度时效性评价函数，该评价函数分别是关于两批物资到达数量和时间的单调递增函数和单调递减函数，该函数包含一个物资需求点、多个物资供应点。应急救援资源的优化分配问题是一个典型的NP-hard问题，针对其模型的求解算法也是研究的一大热点。Fiedrich等22对强震后搜救阶段的资源最佳配置方法进行研究，提出了以死亡总人数最少为目标的动态优化模型，并给出了一种求解该模型的方法。Hong Y23建立了一个协同应急资源调度模型，该模型以最小化资源调度时间、成本及最大化资源质量为目标，并提出了一种改进的HPSO算法来解决多目标应急

30、资源调度问题。Liu H等24对城市应急管理中的应急物流调度问题进行了研究，构建了存在多个需求点的多目标救援模型，并采用基于云理论的遗传算法来解决城市应急物流调度问题。Yawen Zhou等25 首先设计了一个多周期动态应急资源调度模型，然后采用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行求解，将结果与NSGA-II算法进行比较，验证了算法和模型的有效性。Liu J等26在化学危险品的应急泄漏事故中，提出了一种与时间效益和用改进的遗传算法(IGA)求解成本协调的有效物资调度模型。Tian G等27分析了野火应急调度的特点，在救援车辆有限及火灾传播速度模型的约束条件下，构建了一种新的多目标应急救

31、援调度模型，此外还提出一种多目标混合微分进化粒子群算法(MHDP)求解该多目标模型；而Wu P等28则以最小化灭火总时间和消防车数量为目标，提出了一种以有限数量的消防车为最优灭火调度的双目标救援车辆调度问题，并且提出了精确动态规划算法和快速贪婪启发式算法的求解方法。Bodaghi B等29提出了一种双目标混合整数规划方法，该方法可使总需求点的加权完工时间和总紧急救援工作的最大完工时间最小化，此外，还提出了解决MIP两主体问题的两步法。Duan X30等建立了应急车辆规划模型，将动态应急车辆系统与应急时间、事故严重程度和事故发生时间相结合，并作为关键因素，为了解决应急车辆的动态调度问题，提出了一

32、种改进的蛙跳式算法(ISFLA)。由上述国外学者对应急救援资源调度研究现状可知，应急救援资源调度的主要研究内容就是研究应急救援物资的运输、配送方式及其优化问题31-33。1.2.2国内研究现状国内科学家关于应急救援资源调度研究的主要目标是实现最短的救援路线、最低的成本和最短的耗费时间34。虽然工作开始较晚，但也取得了许多研究成果。在优化应急救援路径选择的过程中，樊玲35 开发了一个基于层次分析的GIS灾难救援系统，该系统能够在安全状况允许的情况下尽快将应急资源运送到应急站。金保华等36研究了发生地震灾害后的应急救援路径选择问题，构建了地震灾害应急救援路径优化模型，将优化后的蚁群算法对模型进行求

33、解，其研究成果可用于发生灾害时最快找到应急救援路径。范文璟等37提出了解决不同网络环境下城市应急路径选择问题的方法，该方法符合先进先出的原则，并设计了一种改进后的遗传算法对问题进行求解。宋洋等38将危险品运输中的安全需求和经济性要求考虑在运输路线选择过程中，以运输风险和运输成本最小为目标建立了路径选择模型，最后将路权值引入求解算法中，使得构建的模型更加接近实际情况。谈晓勇等39建立了一个多目标的救援车辆优化模型，最小限度地降低了道路风险、成本和距离，并基于混沌扰动的方式改进蚁群算法，提高了算法的求解质量和速度。施蓓琦等40对城市路网下的旅游医疗救援路径的选择问题进行了研究，构建了救援路径的安全

34、性、时效性和合理性为目标的TR-LRP模型，利用多目标规划法对TR-LRP模型进行求解。孙佳等41对直升机失事事故后的救援路线选择问题进行了研究，在考虑事故所造成的次生灾害对救援路线选择的影响，构建了以最小通行时间和当量长度为目标的优化模型，基于启发式算法的思想设计了求解这一模型的双目标优化算法。朱莉等42依据受灾区待救人员的受伤程度来表征受灾情形，建立的紧急救援路径选择模型是为了尽量减少紧急救援车辆行程中的总时间，而蚁群算法则是为了解决计算实例。龚星宇等43对煤矿井下发生火灾事故的应急救援路径优化问题进行了研究，在考虑事故发生后各个影响因素的重要程度的条件下，建立了煤矿井下抢险路线选择影响因

35、素的层次模型，并采用蚁群算法解决该模型，最优解表明算法具有良好的收敛性。郭鹏辉等44对有多个受灾地需要救援的应急救援路线优化问题进行研究，建立了综合考虑救援时间耗费和路线安全的应急救援路径选择优化模型，模型由遗传算法通过精英保留策略解决。在应急救援物资分配调度方面，何建敏等45-49首先对应急救援物资分配问题进行了研究，他们首先选择区间数字网络中的最小风险路径，选择模糊网络中的最大满足路径，并选择不确定条件下的多点救援方案。耿泽飞等50针对多受灾点，为了解决多个紧急出口点的紧急资源规划问题，建立了一个数学模型，以尽量减少紧急救援的时间和成本，并利用运筹学中的表上作业法对模型进行求解，实现了应急

36、救援物资分配方案在整体上的优化。邬开俊等51研究了应急物资在时间限制条件下的分配情况，建立了一个最低总成本的数学模型，目的是解决缓慢的传统优化算法、求解质量差的缺点，提出了一种基于高斯函数的粒子群算法。杨勃等52针对应急救援过程中应急救援时间的不确定性的特点，采用模糊数描述了运输时间，建立了以最小化最大应急救援时间和应急出救点最少为目标的模糊数学模型。潘芳等53研究了多种应急救援资源在多应急供应点单物资需求点的资源分配问题，构建相应的应急救援资源调度数学模型，并利用粒子群算法进行求解。在应急救援物资分配过程中，存在着物资竞争的问题，针对该问题杨继君等从多个受灾点的应急资源需求出发，分别构建了非

37、合作博弈模型54、联合调度博弈模型55、博弈调度模型56及其求解算法。杜雪灵等57为了解决多应急需求点和多资源供应点在铁路紧急情况下的问题，建立了一个多界限数学模型，旨在最大限度地实现公平和最低限度地降低应急调度总成本，并设计了并列选择遗传算法对模型进行求解；而陈治亚等58针对铁路突发事故应急救援资源紧缺的情况下，首先利用层次分析法得到了各受灾点的权重值，然后在此基础上建立了以应急资源缺失损失最小、应急救援运输成本最小为目标的数学模型，最后利用遗传算法与模拟退火算法混合的方法进行求解。1.2.3相关研究小结基于上述对国内外应急资源调度相关研究文献的综述，可以发现目前对于应急救援路径的选择、应急

38、救援物资分配调度的相关研究呈现以下特点：(1)针对应急救援路径选择问题，国内外学者对应急救援路线选择问题进行了大量的研究，也考虑了各种不确定的因素，构建了适合不同环境下的路径选择模型，并且对问题的求解算法也进行了相关的研究。但是从文献综述中可以发现，鲜有研究将应急救援路线的选择问题参考实时的交通路网信息，依据大数据的分析及相关交通流量的预测对应急救援路线进行选择，也很少有文献将应急物资的分配问题和应急救援路线选择问题进行综合考虑，实现救援路线的动态选择。(2)在应急救援物资分配调度问题研究方面，国内外的研究学者依据不同的事件背景，构建了不同目标函数的应急救援资源分配调度模型，物资类别、限制条件

39、、优化目标等也多种多样59-60，但在求解时不少学者将多目标问题松弛为单目标问题进行求解，并且对多个受灾点、多个需求点、多种救援物资类型、多个救援目标的应急救援资源动态调度问题的研究较为有限，同时对于有毒重气泄漏事故的应急救援资源调度问题的相关研究也非常匮乏。1.3研究内容和论文结构1.3.1研究内容及方案针对现阶段对有毒重气泄漏事故的应急救援资源调度研究的不足，现有的研究水平和应用效果都无法满足有毒重气泄漏事故应急救援管理的需要，论文在课题组前期对有毒重气泄漏扩散浓度实时预测方法研究的基础上，对有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度问题进行研究。其动态性主要体现在一是随着救援的进行或是气象条

40、件的变化，如风速、风向的变化导致受灾区域的毒气浓度发生改变，进而需要在原有调度方案的基础上进行下一阶段的调度；二是在救援物资运输过程中发生的一些突发事件，如交通事故等导致的救援路线的动态调整。本文在构建问题模型时，采用静态建模动态求解的方法，其主要研究内容如下：(1)非城市环境下的有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究；根据非城市环境下(平原郊区环境)有毒重气泄漏浓度预测的结果，在确定其浓度等级的情况下，首先对应急救援路线的选择问题进行研究，然后对应急资源调度模型进行研究。浓度等级通常分为四级：致死区、重伤区、轻伤区和吸入反应区，考虑到不同等级下的应急救援资源的需求不一样其模型目标也不一样

41、，因此将泄漏事故分为两种情况进行研究。对于轻伤区和吸入反应区的应急救援，其应急救援需求对时间要求不是特别高，因此，在充分考虑应急车辆数及其载重的限制基础上，为了最大限度地降低应急运输成本，建立了一个多需求点、多供应点和多种物资类型的应急救援资源调度模型。对于致死区和重伤区的应急救援，则构建了以最小化应急加权总时间和最小化应急以运输成本为目标的多需求点、多供应和多物资类型的应急救援资源调度模型。改进的粒子群算法和多目标粒子群算法分别用于解决这两个模型，并通过仿真实验验证了模型和算法的有效性。(2) 城市环境下的有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究；城市环境下的有毒重气泄漏事故的应急救援资源

42、调度不同于非城市环境，建模时在考虑(1)中的情况下，增加了对人员伤亡损失、环境污染及环境治理等成本的考虑，构建了应急救援成本体系表，在此基础上建立了应急救援资源调度模型，它是针对不同毒气泄漏浓度等级的单目标与多目标的多需求点、多供应点、多物资类型的。对于模型的求解算法，在(1)的基础上引入天牛须算法(BAS)对粒子群算法寻优过程进行优化，提高了算法的求解质量；对于多目标粒子群算法则在(1)的基础上进行进一步的改进，对学习因子的更新方式进行了设计，加快了算法的求解速度，提高了非劣解集的质量，并从多个方面比较了算法改进前后的优劣。(3)应急救援决策支持系统的开发；在(1)、(2)研究成果的基础上，

43、基于Matlab GUI和Access数据库设计开发了有毒重气泄漏应急救援决策支持系统，系统共包含五个功能模块，功能分区明确、人机交互性良好，并可与web GIS相连，能够根据实时交通状态，实现对救援路线的实时动态调整，并通过实例对系统的使用进行说明，方便应急救援决策者获得更丰富、更直观、更精确的决策依据。针对上述研究内容，本论文拟定的研究方案如图1-1所示。图1-1 论文研究方案1.3.2论文结构根据本文的研究内容，建立了相对应的问题模型，遵循理论与仿真验证相结合的研究思路，设计了求解算法。论文共分为六章，具体内容如下：第一章，绪论部分主要介绍了本文的研究背景和意义，详细阐述了国内外学者对应

44、急救援资源调度的研究现状；并对研究现状进行总结，对论文的研究内容、研究方案和及全文的组织架构进行介绍。第二章，主要介绍研究过程中所涉及的相关理论知识，主要包括应急资源调度的相关理论与定义、路径选择的相关理论及其求解算法、粒子群算法、天牛须算法、多目标粒子群算法等相关知识。第三章，对非城市环境下的有毒重气泄漏事故应急救援资源动态调度问题进行研究。首先研究了应急救援路线的选择问题，采用改进的Dijkstra算法解决了该问题，然后构建针对不同浓度等级下的多需求点、多供应点、多种物资类型的单目标与多目标应急救援资源调度模型。最后，利用改进的粒子群算法与多目标粒子群算法对应急救援资源调度模型进行求解，并

45、通过仿真实验验证了所提出模型和算法的有效性。第四章，对城市环境下有毒重气泄漏事故的应急救援资源调度问题进行研究。在在第三章的研究基础上，考虑到伤亡、环境损失和污染控制成本的增加，构建了城市环境下有毒重气泄漏事故应急资源调度问题的总成本体系表，并对不同级别体系中的权重占比进行计算，建立了适用于城市环境下的有毒重气泄漏事故的应急救援资源调度模型。为了加快算法的求解速度及其解集的质量，利用天牛须算法(BAS) 优化了单目标粒子群算法，并进一步改进了多目标粒子群优化算法。通过仿真实验和各种评价方法验证了所提模型和改进算法的有效性。第五章，将上述研究成果进行整理，设计开发基于Matlab GUI和Acc

46、ess的应急救援决策支持系统，系统包括登录模块、主界面模块和路径选择模块、非城市应急救援模块、城市应急救援模块五大模块，为应急救援决策者提供更丰富、直观、精确的决策依据。第六章，本文的工作总结与展望。总结了本文的主要研究成果和创新，以及后续开展相关工作的研究重点。1.4本章小结本章介绍了论文研究工作的基础和意义，总结了国内外相关学者的研究成果，根据现行研究现状分析了应急资源调度的研究状况，并根据有毒重气泄漏事故调度应急资源的特点，提出了研究内容、研究示意图和本文的组织结构。89有毒重气泄漏事故的应急救援资源动态调度研究第二章 相关理论简介第二章 相关理论简介2.1应急资源调度概述应急救援工作开

47、展中，按照一定的方式完成整体资源调配对于整个救援工作来讲是非常必要的，采用科学合理的方法来完成应急物资的分配工作，能够将人员生命及财产的损失降到最低程度。因此，本节主要对本文研究过程中所涉及的一些常用术语、应急资源调度的特点、调运方式及过程以及有毒重气应急救援物资种类进行介绍。2.1.1基本术语(1)应急资源定义：应急资源是指那些为了保证人民生命财产安全，保障正常的生产和生活以及应急救援所需的一切资源。通常来讲，我们所说的应急抢险资源主要包含以下几种类别，首先是各种情况下的救灾应急的资源保障，这其中主要涵盖了多种物资，同时还有一些与救援相关的人力、交通、技术、医疗卫生以及通讯等众多资源设施条件

48、61。而对于应急抢险资源狭义的理解主要为在救援过程中多种应急保障物资，但是不包含财力以及人力资源等。在本文中的主要研究对象就是狭义条件下的应急资源。(2)资源需求点：通常我们也将其称作受灾点或是事故点，一般来讲是指发生突发事件所在的区域。(3)单资源需求点：是指发生的突发事件所造成的事故区域比较小，仅仅需要对该点进行应急救援。(4)多资源需求点：是指发生的突发事件所造成的事故区域范围很广，在应急救援过程中仅对一个点进行救援，远不能满足其他区域的需求，可将该事故区域划分为多个应急资源需求点，对其进行应急救援。(5)资源供应点：也被称为资源出救点，是指那些为了保障应急救援工作顺利进行而提供各种资源的地点。(6)应急资源调度：是指由于灾害的发生致使受灾区域各种生产