基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置_王飞跃1

本文是关于基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置的研究，由王飞跃等人发表在《中国安全生产科学技术》2020年第2期上。该研究针对自然灾害频发导致的严重损失，特别是地震、台风等大型灾害可能引发的次生灾害，探讨了如何有效配置应急资源以降低灾害损失。 在应急资源分配问题中，研究者考虑了两个关键因素：物流成本和系统损失。他们建立了一个基于路况的多目标应急资源配置模型，旨在最小化救灾行动的成本同时最大化有限的救灾资源分配效率。这涉及到在不同灾情下，如何合理分配救援物资、人力和设备，以确保快速、有效地响应灾害。 为了解决这个复杂的多目标优化问题，作者引入了元胞遗传算法。这是一种进化计算方法，通过模拟生物进化过程中的遗传和突变机制来搜索问题的最优解。相较于传统的遗传算法，元胞遗传算法在处理多目标优化问题时具有更好的求解性能，能更好地探索帕累托前沿（Pareto front）并计算超体积（hypervolume），这两个指标是评价多目标优化算法性能的关键。 实验结果显示，元胞遗传算法在求解多目标、多周期的应急资源配置模型时表现出色，其性能优于传统的遗传算法。通过运用该算法，可以为决策者提供不同灾情下的应急决策参考，帮助他们制定更科学、更有效的资源调度策略。 总结来说，这篇研究提出了一个结合路况的多目标应急资源配置模型，并利用元胞遗传算法进行优化求解。这种方法对于提升灾害应对的效率和效果具有重要意义，尤其是在复杂多变的灾情环境下，能够为应急管理和资源分配提供有力的决策支持。