邓菊丽:一种基于演化模型的应急服务网络优化方法论文

邓菊丽:一种基于演化模型的应急服务网络优化方法论文

摘 要:针对应急服务网络优化问题,提出一种基于演化模型的应急服务网络优化方法。对一定规模的应急服务网络施加扰动,比较施加扰动前后物流网络的参数变化,从而获得网络的增长、蜕化、平衡演化方法。仿真实验结果表明,该方法符合应急服务网络的实际情况,边和结点的变动会对应急服务网络产生重要的影响。

关键词:应急管理; 网络建模; 扰动控制; 应急服务网络

0 前言

应急管理是指政府及其他公共机构在突发事件的事前预防、事发应对、事中处置和事后善后恢复过程中,通过建立必要的应对机制,采取一系列必要措施,应用科学的技术规划与管理等手段,保障公众生命、健康和财产安全,促进社会和谐健康发展的有关活动。由于应急网络规划布局不够合理,我国现有的应急服务中心和应急物流基地,服务效率并不高。同时,盲目投资兴建各种功能大而全的应急服务基地的情况还时有发生,造成社会资源的浪费。我们应该从全局的角度规划应急服务网络的布局,避免社会资源的浪费,提高应急救援效率和事故应对效率。关于应急服务网络规划和建设,学者们主要从应急服务网络建模和服务基地的选择等方面作了研究。

(1) 应急服务网络建模方面的研究。赵林度等人构建了基于弹性的城际重大危险源应急网络协同机制,并分别从风险弹性、信息弹性、资源弹性的角度对城际应急网络的协同弹性水平进行了研究[1]。宋琪通过对地震应急协同物流网络进行复杂系统分析,建立了多Agent模型结构及Agent交互规则[2]。陈涛等人以北京为例,开展了城市运行与应急管理技术架构与应用模式研究,提出城市运行和应急管理融合的技术框架[3]。李阳研究了面向城市应急管理的情报能力建设问题[4]。

(2) 应急服务基地的选择方面的研究。陈国荣等人基于对应急物流的研究,提出了一种基于成长的物流网络建模方法[5]。郑斌等人以汶川大地震应急物资配送为背景,设计了一种震后应急物流动态选址-联运问题的双层规划模型[6]。王沛等人结合商品车运输“库前移”模式的运作特点,开展了基于“库前移”模式的铁路商品车物流基地分层动态选址优化研究[7]。刘洁研究了铁路乘用车物流基地作业区布局优化研究[8]。

中医学历史悠久,其治疗效果经过临床的充分验证。采用中药治疗重症肺结核不失为一种良好的选择。中医学理论认为,以机体正气虚弱为本,痨虫乘虚而入,导致肺阴损伤、正气亏耗,病情缠绵不愈[10]。脾为肺之母,肺气虚后子损及母,导致脾肺两虚。因此对于重症肺结核的治疗应在补虚的基础上注重清热肃肺[11]。

上述方法的不足之处是,对于网络的规划和研究基本上停留在应急服务基地结点数量和应急网络连接保持固定不变的状态,不能适应网络规模不断成长和网络结构变化的趋势。文献[5]中提出了一种基于成长的物流网络建模方法NGM(Nodes Growing Model),解决了应急物流网络成长过程的建模问题。

本次研究是在文献[5]的基础上,通过施加一定的扰动,使网络产生形变,从而得到一种新的演化效果。通过比较演化情形,从中获取一种较优的应急服务网络效果,以实现网络的最优控制。

1 应急服务网络的演化模型

考虑应急服务网络的实际情况,假定所研究的网络不存在结点自身到自身的连接,也不存在2个结点之间的重复连接。另外,本次研究中对边的删除只是基于网络图的正常演化过程,不考虑网络图的突变。

1.1 基于优先连接和赋权边的结点增长模型

上述结果最终表现在熵变dA上。一方面,如果dA>0,意味着网络具有较好的增长动力;且当dA≫0时,结点很有可能发生突变,产生新结点和新边。另一方面,如果熵变dA<0,说明该结点无法达到预定的运行效果;且当dA≪0时,结点及其相应的边入不敷出,进入蜕化程序在所难免。

定义1:当图G中的任意两结点i和j之间需要增加新的连接边时,必须考虑择优原则,即新增加的连接边必须使得网络图中任何两结点之间的距离更短。

(2) 产生第2个结点。由于更多应急服务需求的增加,决定在该地建立新的应急服务结点,两个结点之间用一条边连接起来。

(3) 随机化增加结点。异地应急服务需求的进一步增加,产生更多的结点。

Pd=min{Pui},(0<i<n)

(1)

其中

上述算法构造的网络成长过程如图1所示,其成长网络度分布服从式(2)规律:

新结点与原有网络中结点,按照Pi从大到小的顺序连接;t为结点度和边的权重调节参数,0≤t≤1,其值取决于实际网络的具体需求。权重越大,该路径在网络中的重要度、两结点的相关度、被选择连接的可能性就越大。

P(k,r,t) ∝2n2(ktr1-t)-3

(2)

式中:n为网络结点的总数;k为结点的度;r为边的权重。

图1所示为向有19个结点的网络中增加1个结点的情况。其中,应急服务网络具有幂率特性,按照指数规律进行成长。需要讨论的是,这种成长方式是否是我们需要的,以及应该从哪些方面进行优化。

1.2 增长型演化过程的加边效应

(1) 产生第1个结点。根据产业需求建设第一个应急服务基地,并将其作为网络第一个结点和起点。

图1 向有19个结点的网络中增加1个结点

网络中各结点的度分布如式(3)所示:

K=[k1,k2,…,kn]

(3)

网络中结点之间的距离dui如式(4)所示:

本文基于智慧商圈功能建设,阐述智慧商圈系统的功能架构和若干关键技术,通过该系统的应用,实现对商圈的“智慧+”。

(4)

(5)

忽略结点本身对边权重的影响,并假定边的成本为权重的倒数。在定义1的基础上,如果网络图G中的结点u需要增加一条边,并给定了新增连接边的边权重r,则由式(1)得式(6)和式(7):

(6)

Pa=max{Pui},(0<i<n)

(7)

因此,边的增长过程如下:

(1) 确定需要增加边的结点u。

对照组:常规治疗,即注射胰岛素或口服降糖药控制血糖,并指导患者进行足部护理、合理饮食、适当运动,同时给予中药足部泡洗。

(2)计算网络中各结点到结点u的距离dui。

(3)按照式(6)计算并确定与结点u相连的max{Pui},(0<i<n)。

政策四:9月29日,财政部发布《关于跨境电子商务综合试验区零售出口货物税收政策的通知》。《通知》称,对综试区电子商务出口企业出口未取得有效进货凭证的货物,同时符合一定条件的,试行增值税、消费税免税政策:电子商务出口企业在综试区注册,并在注册地跨境电子商务线上综合服务平台登记出口日期、货物名称、计量单位、数量、单价、金额。出口货物通过综试区所在地海关办理电子商务出口申报手续。出口货物不属于财政部和税务总局根据国务院决定明确取消出口退(免)税的货物。

(4) 比较rui和r的关系,考查有无增加连接边eui的必要。如果rui>r,则结点u和结点i之间的连线eui即为网络图中新增加的边,且增加新边后的网络图的度分布为:K=[k1,k2,(ki+1) ,…,(ku+1),kn]。如果rui≤r,即新增边的重要度不够,则增加新边不能对网络产生优化效果,因而没有必要增加这一条重要度为r的边。

(5)如果结点u和结点i之间出现重边,则删除边eui。

可以初步分为专业岗位(通讯、云计算、软件、财务等)、管理岗位(营销、行政、客服等)、公务岗位(教师、公务员、军官等)、私有岗位(创业者、自由职业等)四级,按照不同的岗位层级进行分类培养。

人才队伍的转型升级。通过内部培养、外部延揽等方式,建设一支包含领军人才、骨干人才、一线人才的人才队伍,形成由资本、内容、技术、运维、管理等人才所构成的人才体系,重视发挥领军人才、骨干人才、年轻干部的关键性作用,建立起“实干、实效、实绩”的考评体系,全面推进数字出版从业者的转型升级,通过人员素质的提升,带动转型升级各方面、各层次的推进和落地。

“由于燃油成本约占货运成本的三分之一,沃尔沃卡车将继续竭尽全力,寻找降低卡车燃油消耗的新方法。”沃尔沃卡车总裁Claes Nilsson表示。“而这次,我们在不影响卡车性能和生产力的前提下,结合技术改良,为客户创造更高的利润空间。”

基于上述步骤,对结点C17增加边,如图2所示。

图2 对结点C17增加边的过程

1.3 蜕化型演化过程

定义2:当图G中的任意两结点i和j之间需要删除连接边时,必须考虑择劣原则,即每次被删除的边的重要度对于给定结点rij为最低。

本次研究中,对于边的删除不考虑网络图的突变,而是仅基于网络图的正常演化过程。从定义2可看出,删除边与增加边的计算过程相同,只是边eui所对应的结点u和结点i的连接概率Pd由概率矩阵集合中的最小值min{Pui} 确定,即

(3)按照式(6)计算并确定与结点u相连的Pd。

(4) 基于优先序和赋权边的网络连接,新结点与已知结点i通过带权的路径相连接的概率Pi、结点i的度ki、权重ri之间满足式(1):

(8)

综上所述,边的删除过程如下:

(1)确定需要删除边的结点u。

(2)计算网络中各结点到结点u的距离dui。

再次,美国认为缅甸仍在基于实用主义奉行中立,没有完全倒向西方,对其不够信任。缅甸既想同英美发展密切的关系,但又对后者心存疑虑,这向美国释放了不确定的政治信号。缅甸既有与美方接触、讨论与西方全面结盟的一面,又表现出反帝、不信任西方的一面,不愿意承担美方要求的义务以换取更多的军事援助。[38]对于缅甸的军援要求,美国国务院菲律宾和东南亚事务办公室提出反对意见,理由是缅甸政府还没有准备在冷战中完全改变其中立政策,成为积极反苏的盟友。[39]

(4)删除连接概率Pd对应的边eui,更新结点度的集合K=[k1,k2,(ki-1) ,…,(ku-1) ,kn]。

(5)如果删除eui后出现孤点,则将相应的结点一并删除,并更新结点的集合和结点总数n。

物化意识的双重特性是相互推动的。商品结构化生成了物化意识,这是当下社会的现实,这种意识介入并实施着对人的普遍物化;而这种普遍性使得人的主体性自觉被紧紧地束缚在物化意识的框架之内,根本无法看到自我正逐渐走向并进一步实现着自身的物化。“意识的物化”即是卢卡奇关于物化批判的主体维度。

基于上述步骤,删除结点C19与C2之间的连接边,如图3所示。

图3 对结点C19删除边的过程

1.4 平衡演化过程

前面着重强调了结点增长型演化过程和结点蜕化型演化过程。但在实际情况下,不断有新的结点加入现有的应急服务网络,也不断有旧结点蜕化和消失,因而整个网络在不断发生动态变化。很明显,应急服务网络满足耗散结构体的基本特性,因而具有耗散结构的相关特性。即,网络的平衡属于动态平衡,需要外界的输入和输出予以供养。

为了判断网络是否达到平衡,下面定义结点的熵变dA。

定义3:对于给定的结点,如果市场需求变化为dD,结点所能供给的需求变化为dS,则该结点的熵变dA可通过式(9)来计算:

dA=dS-dD

(9)

定义3表明,熵变dA是网络与外界之间进行物质和能量交换的结果。其中,dD为市场的需求变化,可正可负。如果dD为正,表示应急服务需求呈增长态势;反之,如果dD为负,表示应急服务需求可能萎缩。dS为结点的供给能力,对于一个给定的结点来说,其能力有一个最大限值dSmax,超出此限值时给定结点将无法满足市场的需要;然而,如果市场需求远不能满足该结点的能力,由于成本等因素的影响,可能会运行不下去。

结点的增长参考了文献[5]中提出的成长模型,算法如下:

2 仿真实验分析

为了验证本应急服务网络建模方法的正确性,我们建立了一个实验网络模型。考虑结点增长效应,向结点数为19的网络中增加1个新结点,即第20个结点,其有关数据如表1所示。表1中,R为新增结点边权重;K19为结点C19的度;Kr为基于边权重的演化网络;Kk为基于结点的度的演化网络数;Kr,k为基于边权重和结点度的演化网络数;Pr为基于边权重的演化网络加边概率;Pk为基于结点度的演化网络加边概率;Pr,k为基于边权重和结点度的加边概率;Cr为基于边的聚类系数;Ck为基于结点的聚类系数;Cr,k为综合聚类系数。

由表1中的数据以及式(2)可知:赋权化的网络度分布为幂指数方程,因而该模型建立的网络属于幂律分布网络。

一辆公交车到达某个站点时,下去了一半的人,又上来18位乘客,最后车上的人数是原有人数的两倍。请问公交车到达该站点前,原有多少人?

由式(1)和(2)可知,尽管新结点的连接倾向于选择“富”结点,但由于边权重因素的影响,优先连接的现象也非常普遍。当t= 0时,结点的度无关紧要,起决定作用的是边的权重;当t=1时,网络中结点的重要性完全取决于结点的度;当 0<t<1时,结点的度和边的权重同时起作用,其中权重因素使网络具有收敛性,向“富”结点集中,但边的权重影响使得“富”结点的分布不能全部集中在某一“富”结点,而是分化形成多个中心。式(2)表明,“一个核心结点、少量中心结点、大量外围结点”的层次结构模式,是结点度和边权重相互作用的结果。实际情况下,应急服务网络经常表现出局部聚类的特征,例如产业布局、地域限制、成本和时间等因素导致应急服务需求集中在某一地区。

表1 第20个结点后参数值的变化情况

结点RK19KrKkKr,kPr PkPr,kCr CkCr,kC1967660.087 40.061 20.084 80.036 80.031 60.031 6C2866660.077 70.061 20.079 90.031 60.031 60.031 6C39101111110.087 40.102 00.109 50.057 90.057 90.057 9C41131314130.009 70.132 70.041 60.068 40.073 70.068 4C58141415150.077 70.142 90.122 10.073 70.078 90.078 9C6912110.087 40.010 20.034 60.010 50.005 30.005 3*C7255550.019 40.051 00.036 50.026 30.026 30.026 3C8177770.009 70.071 40.030 50.036 80.036 80.036 8C9844440.077 70.040 80.065 30.021 10.021 10.021 1C10733330.068 00.030 60.052 90.015 80.015 80.015 8C117101010110.068 00.102 00.096 50.052 60.052 60.057 9C12811110.077 70.010 20.032 60.005 30.005 30.005 3*C13733330.068 00.030 60.052 90.015 80.015 80.015 8C14933330.087 40.030 60.060 00.015 80.015 80.015 8C15322220.029 10.020 40.028 30.010 50.010 50.010 5C16422220.038 80.020 40.032 60.010 50.010 50.010 5C17211110.019 40.010 20.016 30.005 30.005 30.005 3*C180333300.030 600.015 80.015 80.015 8v19144440.009 70.040 80.023 10.021 10.021 10.021 1v203000000.015 8

注:加背景底纹的数值表示该列极大值,即具有优先连接特性的结点;带“*”数字为该列极小值,即优先退化边

根据定义2所述的择优加边原则,与结点u相连接的结点i的概率Pa,由概率矩阵集合中的最大值max{Pui},(0<i<n) 确定。如果rui>r,结点u和结点i之间的连线eui即为网络图中新增加的边,且增加新边后的网络图的度分布为:K=[k1,k2,(ki+1) ,…,(ku+1) ,kn];如果rui≤r,则新增加的边的重要度不够,表明增加新边不能对网络产生优化效果,因而没有必要增加这一条重要度为r的边。由于式(6)与式(1)一样,都考虑了边的权重和结点的度,因此,增加新边后网络的结构仍然保持为层次结构。考虑加边效应,在选择结点时,选择结点C5的可能性最大(见图2)。

根据定义2所述的择劣删边原则,与结点u相连接的结点i的概率Pa,由概率矩阵集合中的最小值min{Pui},(0<i<n) 确定。式(8)和定义2都考虑了边的权重和结点的度,因此,删除劣边后网络的结构不会被改变。从经济性的角度考虑,在表1中,删除结点首选结点C6、C12、C17,因为这些结点的成长能力较小。

定义3考虑了市场的需求和网络结点的供给能力,给出了网络增长和蜕化的动力,因而对网络的结构不会产生破坏作用。

该模拟试验系统可进行掘进机机身位姿测量试验、不同形状断面自动截割轨迹规划模拟试验、掘进机智能控制试验等。

3 结 语

针对应急服务网络的发展规律,提出了应急服务网络的演化模型:

(1) 对于结点的增长过程,提出了应急服务网络的成长模型,给出了定量和定性的计算方法和结点增长步骤。

研究区位于大东山—桂东EW向构造带与NE方向构造的复合部位,沿两构造带均有与成矿关系密切的燕山期岩浆岩侵入。侵入岩主要有大东山、高山和宝山黑云母花岗岩体,此外有出露规模较小的下塘黑云母斜长花岗岩体、下塘爆破角砾岩筒、一六岩脉群和玄武岩脉等。区内矿床的空间展布主要受构造岩浆活动控制,金属矿床类型为岩浆热液型矿床(主要有岩浆矿床、接触交代型矿床、热液矿床)。

结果显示,入院后6~12小时两组患者SAS、SCL-90、SDS和VAS评分差异均无显著性(P>0.05),见表1~3;围手术期对患者进行心理护理后于出院前一天对两组再次进行心理评估,干预组SAS、SCL-90、SDS评分较对照组明显下降,差异有显著性(P<0.05);VAS评分差异无显著性(P>0.05)。

(2) 对于边的增加,推导了基于择优原则的边增长定量计算方法。

(3) 考虑到边和结点的删除情况,给出了基于择劣原则的边和结点的删除过程。

(4) 考虑网络的平衡演化过程,建立了网络的耗散结构模型。

对上述方法进行仿真,结果表明该建模方法符合应急服务网络的实际情况,边和结点的变动不会影响应急服务网络结构的稳定发展。

参考文献

[1] 赵林度,程婷.城际重大危险源应急网络协同弹性研究[J].软科学,2008(3):68-72.

[2] 宋琪.基于CAS理论的地震应急协同物流网络演化与仿真研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2012:30-45.

[3] 陈涛,阮杨志,孙雪萍,等.城市运行与应急管理技术架构与应用模式研究[J].中国安全生产科学技术,2019(4):5-11.

[4] 李阳.面向城市应急管理的情报能力建设思考[J].现代情报,2019(5):17-23.

[5] 陈国荣,鄢萍,彭军,等.一种基于成长的物流网络建模方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2008(5):24-29.

[6] 郑斌,马祖军,周愉峰.震后应急物流动态选址-联运问题的双层规划模型[J].系统管理学报,2017(2):326-337.

[7] 王沛,张晓东,何杰,等.基于“库前移”模式的铁路商品车物流基地分层动态选址优化研究[J].铁道学报,2017(9):1-9.

[8] 刘洁.铁路乘用车物流基地作业区布局优化研究[D].北京:北京交通大学,2018:24-35.

An Evolutionary Model Based Emergency Service Network Optimization Method

DENGJuli1WANGYan2CHENGuorong2

(1. College of Chemistry and Chemical Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China; 2. College of Smart Technology and Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China)

Abstract:In order to optimize the emergency service network, an evolutionary model based optimization method of emergency service network is proposed. By applying perturbation to a certain scale of emergency service network and comparing the parameter changes of logistics network before and after applying perturbation, the method of network growth, degeneration and balanced evolution is obtained. The simulation results show that the method accords with the actual situation of emergency service network and the changes of edges and nodes have an important impact on the emergency service network.

Keywords:emergency management; network modeling; disturbance control; emergency service network

收稿日期:2019-05-30

基金项目:国家自然科学基金项目“业务主线约束性制造系统的关系网络分析与资源优化配置方法”(51275547);重庆市技术创新与应用示范重点项目“重庆市安全生产大数据关键技术研究及应用示范”(CSTC2018JSCX-MSZDX0118)、“触控一体显示屏智能工厂关键技术研究与应用示范”(CSTC2018JSZX-CYZD0761)、“汽车智能电控系统离散型制造智慧工厂技术开发与示范应用”(CSTC2017RGZN-ZDYFX0008)

作者简介:邓菊丽(1975 — ),女,硕士,高级工程师,研究方向为安全与环境。

通信作者:陈国荣(1974 — ),男,博士,教授,研究方向为智慧安全。

中图分类号:TP393

文献标识码:A

文章编号:1673-1980(2019)04-0084-05

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邓菊丽:一种基于演化模型的应急服务网络优化方法论文
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