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本文引用信息
罗治洪, 李婷. 数据驱动下应急医疗物资需求预测及物流选址-分配优化[J]. 控制与决策, 2024, 39(9): 3117-3125.
2024年第9期封面文章推荐
数据驱动下应急医疗物资需求预测及物流选址-分配优化
罗治洪，李婷
本文创新点：
对应急医疗物资需求预测和选址-分配进行联合优化，保证选址-分配决策的制定根据需求预测的结果进行。
建立改进易感-潜伏-感染-康复(SEIR)模型，基于数据驱动的思想对模型中的部分参数进行周期性更新，从而刻画疫情的扩散演化规律，将需求量构建为感染规模的函数，实现应急医疗物资需求量的预测。
建立选址-分配模型，并引入公平约束，使得模型能同时兼顾效率与公平；提出遗传禁忌混合的改进思路，先用遗传算法生成临时区域分拨中心与需求点间的初始分配方案，再通过禁忌搜索进行优化，并设计自适应交叉变异概率，克服早熟问题。
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研究背景
重大疫情中物资配置问题得到良好解决的前提是对疫情演化规律的科学刻画，动力学模型是研究传染病传播机理的重要方法，模型中感染率、发病率、恢复率等参数的取值对疫情演化规律预测的准确性有重要影响，用周期性更新的疫情数据对模型中的重要参数进行动态更新，能有效满足疫情发展初期应急医疗物资调度实时调整的要求。应急物流具有强时效性，合理规划应急物流网络，能显著缩短应急物资的运输时间，从而对疫情的防控工作产生积极影响。突发公共卫生事件发生后应急物资的公平分配也受到越来越多的关注，疫情发生后，需求会在短期内激增，物资供不应求，公平分配能避免分配不均、等待时间过长造成的负面情绪的出现。因此，本文对疫情背景下需求点的需求量进行预测，并以此对应急医疗物资分配方案进行优化。
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研究内容与数据
2.1 传播动力学模型设计及物流选址-分配模型构建
改进SEIR模型不同仓室之间的状态转移关系如图1所示。以加权运输距离最小化为目标、公平分配等为约束，建立选址-分配模型。
图3 数据驱动参数更新下疫情数据预测结果
2.3.2 物流选址-分配案例分析
选取湖北省17个地市州作为需求点，编号C1 ∼ C17，结果如表1和表2所示。
表1 临时区域分拨中心的位置及其与供应源间物资配送情况
表2 临时区域分拨中心与需求点间物资配送情况
2.3.3 算法性能分析
表3 GA与IGA性能比较
以5×25规模为例，图4为算法迭代曲线对比图，相较于GA，IGA用较少的迭代次数便可收敛于一个 更高质量的解，表明IGA具有更优异的性能。
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主要结论
1) 基于数据驱动参数更新的方法对疫情数据有较好的预测效果,平均相对误差为3.8%；
2) 所设计的选址-分配模型能同时兼顾效率和公平，决策者可以通过不同θ取值在二者间进行权衡；
3) 通过对不同规模算例的求解表明所设计算法能得到更高质量的解，验证了算法的有效性。
作者介绍
李婷，硕士生，研究方向为物流与供应链管理。
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