文/房胜男 王俊修 公安部第一研究所
一、引言
近几十年来，全世界各地的重大突发事件层出不穷，主要包括人类无法预先控制的自然灾害如地震、海啸等，也包括恐怖袭击、群体安全事故等人为事件。这些突发事件不仅对人民群众的生命财产安全造成了严重损害，而且给国家经济发展和社会稳定带来了极大威胁。面对突发性公共应急事件，为了迅速有效地处置急情，公安应急物资保障部门需要调配用途合适、数量合理的应急物资为一线提供后勤保障，而应急物资的需求具有多面性，譬如突发性、时间紧迫性、随机性等特点。这些特点使得应急物资保障需求存在四难：预测难、采购难、调配难、运输难。因此，想要最大限度地减少应急事件造成的人员伤亡和财产损失，降低其造成的负面影响，就必须在事件发生后的最短时间内，根据现场获得的信息预测事发地应急物资的动态需求情况，提供合理有效的应急物资调配方案和物资运输导航路线。
基于此，公安部装备财务局提出要研发基于大数据的公安应急物资保障智能推演系统，提高我国公安应急事件处置环节的智能化水平和装备保障的系统化支撑；增强应急处置环节的装备保障调拨方案的科学性，建立完善的评估和反馈机制，提高应急物资储备的针对性和精准程度，从而使保障过程更科学、更快速，应急物资储备更精准，进而提高各级公安机关应急保障能力和水平。本文在国内外公开文献的基础上，对突发事件下的应急物资预测和调度方法分别进行梳理，分析并总结出主要理论和相关方法。
二、应急物资需求预测
1．基本理论
应急物资是指应对突发事件过程中所必需的物资保障，对其需求的准确预测是应急工作中的重要基础，预测内容包括物资种类和数量。针对不同突发事件，所需应急物资的具体种类千差万别，但按用途大致可以划分为三大类：一是保障受灾群众生活的基本物资，二是应对突发事件的救援人员所使用的工作物资，三是处理特殊事故所需的特定物资，不同于通用应急物资，它们针对性强，日常物资储备量较少。
确定应急物资种类后，还需估计各类物资的具体数量。通常情况下，突发事件的级别、影响范围、受灾地人口密度和造成的经济社会损失等是影响物资数量的主要因素，应急物资需求数量与这些因素大多呈正相关。应急物资需求预测的思路流程如图1所示，其中预测方法的选取及预测模型的建立是关键步骤。
图1 应急物资需求预测流程
2．算法综述
近年来，国内外学者们针对应急物资需求预测展开了多方面的研究，本文分析总结现有文献，总结出如下几类主流的预测方法。
（1）基于人工智能的应急物资需求预测
案例推理（Case-based reasoning, CBR）是人工智能领域中的一种重要的研究方法，其技术最早起源于1982年美国耶鲁大学Roger Schank教授的著作《Dynamic Memory》。CBR的核心思想是相似性原理，在一个新案例求解的过程中，首先根据案例特征检索出与其较为相似的历史案例，学习历史求解方法的经验，再结合新旧案例的差异对历史方案做出调整，得出新案例的解决方案。将此新案例加入案例库，以此类推，通过不断学习更新，系统的经验会愈加丰富。印度学者Baisakhi Chakraborty在火灾事件消防应急处理系统中使用基于元数据项表示的案例推理技术，辅助消防管理人员对火灾救援所需应急资源作出决策。韩国首尔国立大学研究人员利用军事建设项目的案例数据，开发了基于CBR的军事物资成本估算系统。
近年来，国内的学者们也纷纷将CBR引入应急物资需求预测的研究中，取得了不少研究成果。王兰英等引入直觉模糊集来描述案例的不精确属性，构建了源案例的特征因素矩阵，提出了基于模糊案例推理的应急物资需求预测模型。《基于范例图例的灾害性地震应急物资需求预测研究》一文基于CBR理论，利用最近相邻法和粗糙集理论搜索相似度最高的主震历史范例，采用马尔科夫法搜索余震历史范例，进而预测震期应急物资需求量。张国军等针对地震应急救援决策问题，提出了基于CBR的地震应急救援决策方法，根据案例的不同特征属性解决传统最近相邻算法中属性值缺失的问题，采用主客观综合权重获取方法优化权重分配，提高案例匹配性。《基于特征加权的案例推理在消防救援中的应用》针对CBR的相似案例检索策略，提出一种新的特征权重计算改进方法，对占有权重较大的属性赋予较合理的权重，提高了消防救援物资预测中的案例检索准确性和高效性。
机器学习是人工智能领域的一大研究热点，包括传统的统计学和神经网络算法。近年来，机器学习逐渐被应用于应急物资需求预测，新西兰学者Natt使用采用随机森林方法进行特征选择和参数优化，对空中救护飞机所需数量及相应时间进行预测。日本Tsuyoshi教授考虑人口统计数据、区域社会经济和医院条件等相关因素，提出一个二部图卷积神经网络模型来预测医院-地区对之间的紧急医疗资源需求。
国内研究人员一般结合两步法原理，即先通过机器学习算法预测突发事件造成的人员伤亡数，再根据人员与物资配比关系模型来间接估计应急物资需求。《大型地震应急物资需求预测方法研究》中运用BP神经网络对汶川地震灾后的伤亡人数进行了预测，结合库存管理知识估算了应急救援物资的需求量。赵一兵等根据支持向量机回归算法建立了地震人员伤亡预测模型，再结合库存管理模型对应急物资进行了估算。《基于IACO-BP算法的洪涝灾害应急物资需求预测》提出了一种改进蚁群优化BP神经网络智能算法，选取多种洪涝灾害指标为研究因素建立受灾转移人数预测模型，以此间接预测应急物资需求量。
（2）基于数学模型的应急物资需求预测
灰色模型是用以描述灰色系统内部事物连续变化过程的模型，它通过少量、不完全的信息建立灰色微分预测模型，对事物发展规律做出模糊性的长期描述。在应急物资需求预测领域中，灰色系统模型也得到了一定应用。宋晓宇等根据GM(1,1)的指数特性，通过对原始数据序列进行变换使其服从指数规律，用改进模型对应急物资需求量进行了预测。曾波基于灰色系统建模技术找到异构数据序列中最大灰度值所对应的信息域，推导并构建了灰色异构数据预测模型。胡忠君等提出一种改进GM(1,1)动态预测模型，结合库存管理方法构建针对洪涝灾害的应急物资需求模型。
除了常用的灰色模型外，学者们还运用到一些其他数学模型。回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系，在应急物资需求预测中得到广泛应用。《基于多元回归分析法的电网应急物资需求预测方法》提出利用历史数据训练获得各因素的影响系数，结合多远回归分析快速计算灾后电网系统的应急物资需求量。Sheu J B提出了一种在不完全信息条件下的大规模自然灾害应急救援需求管理模型，通过多源数据融合进行一定时间内的动态救援需求预测。《Relief Demand Forecasting in Emergency Logistics Based on Tolerance Model》一文受免疫系统处理病原体的高效结构和处理外部激励的耐受机制的启发，提出了一种基于容忍度模型的灾害应急需求预测方法。
三、应急物资调度
1.基本理论
相比于需求预测，应急物资调度是一个较为复杂的问题，其目标是在尽可能短的时间内，以尽可能低的成本运用适当的运输工具将物资运送至需求点。因此，它所涉及的研究包括物资分配、路径规划、运输车辆调度等多方面的内容。应急物资调度不同于一般物流调度，它具有紧急性、弱经济性、不确定性的特点。针对这些特点，应急物资调度一般要遵循两大原则，首先是时间第一原则：尽可能在最短时间内将所需物资调配至突发事件发生地；其次是动态调度原则：突发事件随着时间的发展会呈现不同的状态，对应的应急物资需求也会发生变化，调度方案也需要随之做出动态调整。总之，应急物资调度是一个综合性问题，其大致模型如图2所示。
2.算法综述
（1）调度模型
①单目标模型
单目标模型是指应急物资调度仅考虑单一的优化目标，主要包括路程最短、耗时最少、费用最低。应急物资调度整个过程中，路程最短是指，所有运输工具的行驶路径总长度最短，耗时最少是指调度所花费的时间最短，费用最低是调度所需成本最少。
②多目标模型
单目标模型对于应对突发事件的物资调度实用性较低，实际处理过程应考虑多个因素，权衡建模。除了路程最短、耗时最少、费用最低之外，一些文献还考虑了中转地最少、所用车辆最少、路径复杂度最低等其他因素，构建了多目标模型。
国内学者陈勤等遵循总用时最少、安全性指数最大、总配送费用最小，对军事应急物流调度建立了多目标优化模型。杜苗苗在配送时间和成本的基础上，考虑配送物资的种类、道路拥挤和驾驶员个人因素等情况，建立了物资分批运输模型。王晶等基于车辆路线安排的总路程和风险两个目标建立了调度模型，并且在风险值中加入了运输量要素。《Emergency transportation planning in disaster relief supply chain management: A cooperative fuzzy optimization approach.》建立了铁路、空运、公路运输三种配送模型，并考虑通用车辆和专用车辆的情况，基于时间、总消耗、总风险三个优化目标进行求解。
（2）优化算法
①基于精确优化求解的应急物资调度
当建立了调度模型后，需要通过优化算法来求得模型的最优解。能够找到准确最优解的方法都属于精确优化法，常用算法有Dijkstra算法、分支定界算法、动态规划法等。
加拿大学者Azi 等为了解决带有时间窗约束的车辆行驶问题提出精确优化模型，首先生成所有的可行路线，然后对路线进行选择和排序。英国拉夫堡大学学者Knott提出了一个基于三个约束条件的救援食品调度的线性规划模型，以最小化运输费用和最大化运输食物数量为目标。Barbarosoglu等研究了直升机应急物资调度问题，设计了一个迭代计算步骤以协调上下层模型的目标值来求解整个模型的近似最优值。
国内学者杜苗苗利用Lingo内部的精确算法求解最短路径，解决了单源单汇问题。李宇飞提出考虑等待风险的时间依赖网络最短时算法和时间依赖网络综合最优算法，以求解军事物流配送的最优路径。此外，还有研究人员采用改进的动态聚类算法解决车辆分配问题，采用动态规划解决车辆路径问题。
②基于智能优化算法的应急物资调度
精确算法适用于相对简单的单目标优化问题求解，对于复杂模型，精确类求解方法难以获得最优值，因此，研究人员引入智能优化算法进行应急物资调度求解。智能优化算法又称现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。智能优化算法大多起源于国外研究著作，但国内学者们结合算法优势，在基础原理上合理扩展，很好地应用于物资调度领域。常用算法有：遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，最早由美国的 John holland于20世纪70年代提出。来自加拿大的Berkoune 等首先通过快速构建启发式算法生成一组可行解，用其输出的可行解作为遗传算法的初代解。法国学者Vidal 等提出了具有适应性差异控制的混合遗传算法，针对三种车辆调度模型进行求解。国内研究人员阎俊爱等采用变长度符号编码改进遗传算法，优化了初始种群选择和交叉变异过程，并在不同时刻进行了多次规划，解决了救援物资调度的多源单汇问题。陈勤等采用改进的带精英策略非支配-排序遗传算法进行单个配送中心、多车辆的路线规划问题求解。
粒子群算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法，由美国Eberhart 博士和kennedy 博士提出。国内学者王连锋等提出改进的约束多目标粒子群优化算法解决单配送中心问题，并引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。潘郁等人针对应急物资调度中的连续性消耗问题，基于粒子群算法对所建立的多目标调度模型进行求解。宋晓宇等人设计了混合多目标粒子群算法对应急物资调度问题进行求解。唐洪亮等对地震应急物资调度问题建立了带约束的三目标优化模型，基于进化状态评估的自适应多目标粒子群优化算法来求解。
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法，比利时布鲁塞尔大学Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁，觅食行为。郝瑞卿等提出了混合遗传蚁群算法，利用遗传算法进行全局快速搜索产生初始解，将其转化为蚁群算法的初始信息素分布进行高效求解。杨继君等人针对应急物资调度过程中的物资分配公平性问题，借助博弈理论对问题进行分析，设计了改进的蚁群算法对模型进行求解。
模拟退火算法是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法，美国IBM公司物理学家Kirkpatrick 在上世纪将退火思想引入到组合优化领域。俞武扬建立了基于时间满意度的应急物资中转运输模型，设计了一种嵌入迭代线性规划的模拟退火算法进行求解。刘雪萍等综合考虑了时间窗约束、运输方式及路网道路的脆弱性等因素，采用模拟退火求解应急物资车辆调度问题。
四、结语
针对突发事件的应急管理受到研究人员的广泛关注，本文聚焦于应急物资需求预测和调度，通过对国内外公开文献的梳理分析，归类总结了相关理论及方法，为实际救援工作中的应急物资预测及调度方法的选择提供决策依据。对于公安应急物资，其保障对象是一线救援民警，由于有基本的警力物资配备关系规则参考及较规范的历史案例集，所以案例推理法适合解决公安应急物资需求预测问题；而突发事件的紧急性、不确定性使得公安应急物资调度较为复杂，智能优化算法适合解决此类规模大、条件复杂的调度优化问题。
