城市應急救援中心選址及車輛路徑優化研究評述與展望

王付宇　張亞楠

[摘 要]針對緊急突發事件下的應急救援中心選址及車輛路徑優化問題研究是近年來新興的研究熱點之一，其研究成果可以有效減少區域自然災害和城市突發性緊急事件所帶來的人員傷亡和財物損失。對國內專家學者在該領域的研究成果進行了系統的歸納整理，從傳統確定性條件下到不確定情景下的應急救援中心選址及車輛路徑優化研究中所涉及到的研究方法、模型、求解方法等方面進行了綜合評述。另外還討論了應急物流研究發展歷程中存在的一些問題，最后展望了我國智慧城市建設情景下應急救援問題的研究趨勢。

[關鍵詞]應急救援； 選址； 路徑優化； 智能算法； 綜述與展望

[中圖分類號]TP391；TP301.6[文獻標識碼]A[文章編號]1009—2234（2015）10—0088 — 04

近年來，我國各地發生自然災害及人為突發性事件的頻率越來越高，給人們帶來的生命威脅以及財產損失也越來越大〔1-2〕。如：2012年5月10日，甘肅岷縣發生特大冰雹山洪泥石流自然災害，導致40人死亡，直接經濟損失達68億元。除了大規模自然災害以外，城市內部的突發性緊急事件也層出不窮，特別是人為的公共場所危害事件。如：2014年3月1日昆明火車站發生嚴重暴力恐怖事件，致使33人死亡130人受傷；2014年12月31日晚，上海外灘群眾自發跨年夜活動過程中發生嚴重踩踏事件，造成36人死亡49人受傷等。

由于該類事件的突發性、不確定性、復雜性決定了其救援工作難度遠遠超過了常規物流配送，政府和救援機構只能依靠現有的應急救援系統做好突發事件發生后的緊急救援工作，從而減少人員傷亡和財物損失。科學可行的城市應急救援中心選址和資源調度體系建設中，需要更多地結合地理空間信息以及突發事件相關信息來分析需求點的分布特征和突發事件的發生概率，運用最優化理論和啟發式算法實現“智慧”應急救援。并且近年隨著我國智慧城市建設的逐步推進和完善，智能交通和高效應急救援體系也是成為智慧城市建設必不可少的重要組成部分。基于此，為了適應我國智慧城市建設需要，確保城市發生各種突發事件時城市應急救援中心能夠及時響應、智能化調度救援車輛、選擇最佳救援路線、實施高效救援，面向智慧城市建設的不確定情景下城市應急救援中心的選址和車輛路徑優化問題成為目前亟待解決的課題〔3-5〕。

1 應急救援中心選址問題研究綜述

國內諸多文獻對該領域的研究主要分為兩方面：一是傳統確定性條件下的應急救援中心選址問題，該研究是建立在需求點位置及需求量、路網通行狀況等參數已知的基礎上，其相關的研究及算法已經發展的比較成熟；二是不確定性環境下的選址問題，伴隨著城市規模不斷擴大，人口快速膨脹，城市突發事件包含的不確定信息也日趨復雜，因此建立符合現代城市應急特點的救援中心必須要綜合考慮相關不確定因素。目前對于前者研究文獻主要有，方磊〔6〕等人就需求點位置和需求點之間距離已知的狀況下，把城市應急服務設施選址問題轉化成了線性規劃問題，并采用對偶單純形法進行了有效求解。韓強〔7〕等人提出了成本最低、救援時間最短多目標選址模型，并且通過仿真證明了模擬退火算法對求解該問題的有效性。葛春景〔8〕等人運用改進的多重數量和質量覆蓋模型，使得模型更符合實際情況，并采用改進的遺傳算法進行了求解。

不確定環境下的應急救援設施選址研究主要有，陳鑫〔9-10〕等人針對應急救援點需求狀況為模糊隨機變量的救援中心選擇問題，引用了不確定規劃理論和模糊集理論，建立了以總運輸成本最小同時滿足時間緊迫性的選址模型，并運用Matlab編程對算例進行了模擬計算實驗。陶莎等人〔11〕針對待救點需求以及救援路網狀況均不確定環境下的應急救援選址問題，采用期望值法和隨機模擬來量化物資需求量和道路通行能力等不確定性因素，并建立成本最小為目標的集合覆蓋選址模型。趙樹平等人〔12〕針對城市應急救援過程中各部門的不同決策問題，提出了一種基于TOPSIS和距離測度的多屬性應急設施選址群決策方法。馬祖軍〔13-14〕等人對洪災、地震等自然災害和城市公共突發事件下的應急救援中心選址及車輛路徑優化問題作了大量研究，提出應急物資配送中心定位與配送車輛路徑安排的聯合決策問題，并對此建立了模糊多目標定位及路徑優化模型。

從以上文獻可以看出，應急救援中心選址研究不斷更新完善的本質在于逐步挖掘影響救援效率的潛在因素，然后針對這些因素提出對應的解決方法，最后在現有文獻的成果之上再結合新問題新方法，從而建立更加優越的選址理論體系。雖然研究方向和創新思路都很明確，但目前國內對該領域的研究依然存在很多不足之處，如：地理坐標系的建立，現有文獻中幾乎都是利用計算機軟件構建方形的坐標系，這明顯和城市實際邊界不相符；需求點坐標的確定，能夠做到實地調研的文獻很少，而是利用軟件隨機生成；救援車輛行駛速度的確定，很少考慮城市本身隨時間變化而變化的道路擁堵特點。由此可見，國內在城市應急救援設施選址領域，理論結合實際方面思考的尚不夠深入，導致對城市應急選址能夠起到“拿來即用”的研究成果很少。

2.應急救援車輛路徑優化問題研究綜述

適當的應急救援中心雖然能將模糊的需求點位置全部覆蓋，并且在全局下達到成本最低、救援時間最短，但是對于部分或單個位置未知的需求點救援顯然不能確保做出精確的救援，所以繼選址確定之后的救援車輛路徑優化方案同樣起著舉足輕重的作用。

國內針對不確定環境下的應急救援物資配送車輛路徑優化研究主要有：吳瑤〔15〕針對城市突發公共事件爆發后的傷員救治問題，建立了以不同等級傷員等待救援加權時間和最小為目標的綜合數學模型。楊文國〔16〕等人對大規模災后傷員救助工作展開了研究，給出了總體救助時間最小化為目標的救護車分配優化模型，最后通過數值算例表明所給模型的有效性。劉春林〔17〕等人研究了應急物資連續供應條件下，分別以應急開始時間最早、出救點數目最少等為優化目標，并通過組合優化、模糊規劃、兩階段規劃等方法求解模型。鄭斌〔18〕等人以物資運達總時間最短和系統總成本最小為目標，建立了應急物資需求模糊的多目標定位-路徑問題（LRP）優化模型，并提出了一種多目標遺傳算法。范文璟〔19〕針對時變網絡環境下城市應急救援路徑優化問題，提出了一種城市路段行駛時間計算方法。孫華燦〔20〕為了提高多式聯運經營人運輸決策的科學性和可行性，提出了聯合運輸合理路徑概念。張雷等人〔21〕針對城市內澇災害救援過程中的救援車輛及隊伍指派工作進行了研究，采用反點法對建立的指派模型進行了求解。姜金貴等人〔22〕針對城市內澇突發情況下，引用連通系數和暢通系數來計算車行速度，建立相應的救援路徑優化模型。王新平等人〔23〕針對多疫區多周期環境下的應急物資配送協同優化問題做出了相關研究，構建出了多目標物資調度模型。馬昊等人〔24〕針對城市公路特征下的抗災救援點部署問題，分析了路段的可靠性與災害點受災等級，采用遺傳算法求得最優救援點部署方案。

從以上文獻具體內容可以看出，影響車輛行駛速度的不確定因素參數幾乎都無法用數字直接測量，對此多數學者選擇采用隨機模擬、模糊數學、不確定理論、層次分析、數理統計等方法進行分析處理。但是，不難發現每個文獻只在需求點位置及模糊需求量或者城市路網對車輛速度方面做了簡單的突破，而把兩者系統的結合在一起或者對單個方面進行深入研究的重大成果還沒有出現。所以，全面的考慮物資配送過程中的不確定因素，規劃多時段的車輛往返路徑還需進一步研究。

3.模型及算法研究綜述

應急救援中心選址和車輛路徑優化研究主要體現在選址模型、車輛路徑優化模型和模型求解算法三個方面。在選址模型方面的代表性研究有：趙小明等人〔25-26〕采用重心法進行了物資配送中心選址研究，以及孫翀〔27〕等人結合城市道路交通能力分析了重心法在物流中心選址中的應用。尤建新〔28-29〕等人建立了比傳統模型更加靈活的多目標模型，并根據提出的參數規劃加權法和約束法進行求解。段剛〔30-31〕等人運用定性與定量相結合的方法，采用模糊理論和雙層規劃模型解決了物流中心的選址問題。

應急救援車輛路徑優化模型主要體現在目標函數以及約束條件方面，以救援成本最低、車輛行駛時間最短、救援路徑最短等為目標建立數學函數，約束條件主要反映不同車型的容量、路況對車速的影響、車輛單程最遠行駛距離等限制因素。國內主要代表性研究有，朱文興〔32〕 等人提出了交通流密度圖的定義和城市動態交通網絡模型，同時還給出了動態交通網絡中OD對的路徑優化模型。楊兆升等人〔33〕分析了城市突發災害對路網造成不確定的道路損壞、交通擁堵程度，建立了時變下應急救援路徑選擇模型。徐琴等人〔34〕在文獻中引入弧阻尼系數，把路網圖中的固定弧權改為隨時間變化的動態弧權，來反映道路交通流量對車速的影響。張毅〔35〕等將多屬性決策理論與加權和法相結合構造決策效用函數。張銥瑩〔36〕在文獻中引入需求點危險權重系數，并建立綜合可靠性的多目標應急資源配送模型。

對于模型的求解方面，羅鳳連〔37〕等人應用松弛算法研究了醫療急救中心的最優選址問題。覃鳳梅〔38〕在相關論文里研究了城市火災下的應急救援車輛路徑優化，采用改進的Dijkstra算法進行求解。朱昌鋒〔39〕利用模擬退火算法，求解了多式聯運條件下應急車輛調度的優化模型。程魁〔40〕等人根據螢火蟲智能優化算法針對平面選址問題做了求解，并通過與其它算法比較得出螢火蟲算法的優越性。李雙琳〔41〕等人針對震后應急物資配送的多目標選址—多式聯運優化模型，設計一種采用二維編碼的非支配排序多目標遺傳算法。謝小良〔42〕針對模糊需求信息條件下物流配送路徑優化問題進行了分析，并構造了一種改進的禁忌搜索算法進行求解。趙建民〔43〕為了克服并購算法在求解有時間窗物流配送路徑優化問題時局部最優的缺陷，提出了混合并購算法的構想。李紫瑤〔44〕針對應急救援車輛路徑優化模型，提出了基于精英螞蟻排序信息素更新方式的改進蟻群算法。

由此可以看出，應急救援系統中選址、路徑優化和求解算法三者有著相輔相成的緊密關系。在應急救援過程中所要考慮的不再是簡單的路徑最短問題，更主要是客觀條件的約束，特別是在自然災害救援中，城市道路受損狀況以及隨時間推移而可能發生的意外情況，都時刻影響著救援車輛的行駛方案。而在建立復雜的數學模型時還要考慮到求解算法的設計，先進的算法是實現模型價值的重要保證。從近年的文獻中可以發現，應急救援選址和路徑優化是復雜離散組合的NP難題，傳統的單純形法、爬山算法、標準遺傳算法已經淘汰，取而代之的是改進遺傳算法、群智能仿生算法、混合啟發式算法等。

4.研究動態分析

（1）城市道路“網格化、時段化”

現有文獻中對于路網通行能力的分析，只是簡單的分析了兩點之間道路是否損壞或交通擁堵程度，從而推算出車輛行駛速度。這種處理方法很大程度上簡化了城市道路交通對車速的實際影響。對此，應按照城市道路網絡將城市網格化，通過交通部門各路口視頻監控資料分析不同時間段各路段的車流量和擁堵情況。雖然調研工作量很大，但是其結果對于車輛路徑優化會起到實質性幫助，相信可以將車輛救援所耗時間精確到分鐘。如下圖所示，畫出城市邊界輪廓，計算各時段內每個單位路段對車速的影響系數（η）。

（2）運用GPS技術進行實時監控

對救援車輛配備GPS定位終端，通過GPRS模塊將車輛位置、容量等信息及時傳送到救援指揮中心，同時救援中心也可通過該方法獲得道路通行能力，從而對車輛的行駛路徑進行實時調度。由此可以看出這種信息收集及處理手段可對救援車輛路徑有著良好的優化能力，并有效降低車輛到達需求點所耗時間。

（3）危險品的運輸路徑規劃

企業在運輸石油、化學物品等過程中存在著很大的交通隱患，如何選擇一條安全的道路，即使發生事故也能夠得到及時的救援。對此交通部門可以進行有必要的干涉，通過禁止這類企業在城市主干道的通行或者指明其車輛行駛路徑，以此來避免大規模的人員傷亡事故，并提高某些路段的應急救援能力。

（4）物資分配的公平性

現實應急救援過程中仍然存在部分需求點實際需求量較少但被分配的物資量較多，而有些需求點實際需求量較大但實際被分配的物資較少甚至沒有得到救助。所以如何精確的劃分需求點的受災程度和需求程度，使得受災群眾能夠得到滿意的救助以及心里平衡，是今后需要重點研究的方向。

（5）啟發式算法的改進

該領域中所涉及的數學模型本質上是對非確定性多形式（NP難題）的求解，傳統的精確算法已經無法得到滿意解，因此必須使用智能啟發式算法。而遺傳、蟻群等算法本身求得這類數學模型的最優解也只是一個概率性問題，所以設計計算能力更加優越的智能算法也是今后該領域研究的重點之一。

5.結束語

應急救援系統必須要切實結合地區本身地理、經濟、交通等特征和緊急救護工作的不確定因素分析，構建出合理的符合該研究特性的數學模型，其得出的研究成果才能更好地指導實際救援工作。我國在“智慧”城市應急救援管理方面的研究還處于起步學習的階段，其理論體系和實踐技術都有待于進一步完善。對此國內的應急救援管理還需從以下幾點著手：（1）擴大研究視角，積極學習國外先進理論成果，整體來完善國內的方法和技術體系；（2）政府應積極主動吸收學者的科研成果，加快應急救援中心的建設，完善應急預案，以便更好的開展應急救援工作。

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〔責任編輯：陳玉榮〕