9、五角模糊环境下考虑成本和时间最小化的受灾感染人群灾后迁移模型

五角模糊环境下考虑成本和时间最小化的受灾感染人群灾后迁移模型

1. 引言

灾难是不可预见的灾难性事件，会对大量人口造成严重伤害。近年来，自然灾害和人为灾害的发生频率显著增加，这些灾难不仅导致人员伤亡，还对公共和私人基础设施造成破坏。例如，2013 年印度北阿坎德邦的洪水、2015 年尼泊尔的地震、2017 年阿萨姆邦的洪水以及 2021 年钦奈的洪水，都使数百万人的生活遭受重创。基础设施的破坏会导致向受灾人群提供基本生活物资的工作延迟。

受灾人群包括感染人群和非感染人群，其中感染人群的转移面临更大挑战，因为他们的健康状况可能恶化，且存在将疾病传播给非感染人群的风险。为应对灾后感染人群转移过程中的挑战，构建了一个多目标固体运输（MOST）模型，用于将感染人群从受灾地区转移到救济中心。该模型基于固体运输问题（STP）的核心概念，而 STP 是 F. L. Hitchcock 在 1941 年提出的运输问题的扩展。

灾后转移过程存在诸多挑战，如预算有限、交通工具不足、救济中心床位有限等。所构建的模型包含两个关键目标函数，即总旅行时间（受灾人群从源地到救济中心使用不同交通工具的运输时间）和服务时间（受灾人群的旅行时间、装卸时间以及在救济中心安置的时间）。目标函数的设计旨在使用最少的资源并及时安置感染人群。

由于灾难后果的不可预测性，模型的数学公式在考虑源点、救济中心和交通工具时，运输的准确成本、到达救济中心的时间、装卸时间和安置时间等难以精确预测。为应对现实场景中的不确定性，将输入数据视为五角模糊数（PFN）。该模型在钦奈洪水案例中得到应用，使用全球准则法（GCM）和模糊目标规划（FGP）等折衷解决方案技术，并在 LINGO 优化软件中求解。

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