大规模灾害下应急物流运作的动态救灾需求管理
（2010年）
摘 要：本文提出了一种在大规模自然灾害中，不完全信息条件下应急物流运作的动态救援需求管理模式。所提出的方法由三个步骤组成：（1）通过数据整合来预测多地区的救援需求；（2）用模糊聚类方法为受灾地区分组；（3）用多标准决策对受灾地区进行优先次序排序。对不同的实验方案的测试结果表明，整体预测误差低于10%，因此推断该方法在不完全信息下的动态救灾需求预测和分配能力有利于应急物流的运作。
关键词：应急物流运作；救灾需求管理；多元数据整合；模糊聚类
在不确定条件下防汛应急物流准备问题的情景规划方法
（2007年）
摘 要：本文的目的是建立一个决策工具，可以由政府机构应用在防汛应急物流当中。在这篇文章中，带有不确定性的洪水应急物流问题被用公式描述成两个随机规划模型，该模型考虑到了城市洪涝灾害中的救助资源分配系统。决策变量包括救援组织结构，救援资源仓库定位，在容量限制情况下分配救灾资源，以及救援资源的分布。通过应用数据处理和地理信息系统的网络分析功能，可以估算救援需求的可能地点和救援设备所需的数额。并使用一个样本平均近似方案，对提出的模型进行求解。最后，用一个防汛应急物流的真实例子说明了该模型的意义和所提出解决方案的功效。
关键词：应急设施选址；救援资源分配；情景规划；地理信息系统 应急物流规划的稳健优化：在人道主义救济供应链中的风险缓解
（2010年）
摘 要：本文提出了一个能产生稳健物流计划的方法，该方法可以缓解人道主义救济供应链中的不确定性。具体来说就是，我们对动态分配应急响应和与时间相关需求不确定的疏散交通流问题进行稳健优化。本文在系统最优的动态交通分配模型基础上研究了细胞传输模型（CTM）。采用最小最大准则和扩展的稳健优化方法来调整动态优化的问题，既AARC方法。仿真实验表明，相对于确定性的解决方案和基于随机抽样的编程解决方案，AARC的解决方案最为优异。稳健优化和运输的一般见解也许会在人道主义救济供应链中有更广泛的应用。
关键词：稳健优化；动态交通分配；需求不确定；应急物流
