一种考虑受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址方法与流程

本发明属于医疗救援技术领域，涉及一种灾害发生后的应急救援选址方法，具体涉及一种考虑灾后受灾点需求紧迫性、最大化受灾点需求满足率之和的最优选址方法。

背景技术：

随着经济的快速发展，人类也给生态环境带来了一定程度的破坏，自然灾害时有发生，这反过来也给人类的生命财产安全造成了严重的威胁。然而，在灾害发生初期，可供分配的医疗资源往往是有限的，并且各个地区受灾情况和伤势轻重不易判断，在这多种因素的共同影响之下，考虑多个因素的医疗救援点的选址问题研究就显得尤为重要了。将医疗救援点定址在最优的位置，不仅可以降低运输成本，增大应急物资的时效性，更可以缩短救援时间和避免更大的损失，对于减少人员伤亡、保证人民的生命安全、维护社会的和谐稳定具有重大的意义。

近年来，国内外也有很多学者对配送中心选址进行了研究。相对于国外60多年的研究历史，我国学者从2003年才开始正式关注，起步相对较晚。医疗救援点的选址可归为医疗配送中心选址问题一类，在这方面，学者们提出了层级选址模型、连续选址模型、多目标的规划模型等。其中，连续选址模型适用于物流配送中心的地点可以选在平面上的任意点，典型方法代表是重心法；离散模型选址方法适用于物流配送中心的备选地点是有限的几个场所，典型方法代表是整数或混合整数规划法等；张玲等人根据分级的原则，分析两种级别下各个灾区应急物资的需求，建立了一个多需求点、多救助点多目标的规划模型。实际上受灾点的受灾程度是不一样的，这些模型对受灾点的需求紧迫性无分级或者分级较少，对于受灾点需求紧迫性差距较大的灾害是不适用的。

总的来说，我国应急救援配送中心的选址问题研究已经取得了一定的突破与进步，但是还有很多实际问题考虑不全面。针对当前应急救援选址研究的不足与需求，迫近需要建立一个考虑受灾点多种分级的模型，从而保证灾害发生后可以及时配送医疗物资，减少人员的伤亡、维护社会的稳定。

技术实现要素：

本发明结合受灾点需求紧迫性不同的特点，弥补常规平均向受灾点分配医疗物资的缺陷，提供了一种考虑灾后受灾点需求紧迫性、最大化受灾点需求满足率之和的最优选址方法，用于解决灾后医疗物资利用效率不高的问题，最大程度满足各受灾点的医疗物资需求，减少灾害的损失，维护人们的生命财产安全。

本发明所采用的技术方案是：一种考虑受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址方法，假设灾害发生后，某区域内出现了I个受灾点，n个备选临时救援点，各受灾点受灾程度、需求紧迫程度不同，各受灾点的物资总需求大于各救援点的物资总供给，依据满足率最大及救助总时间最小，从n个备选临时救援点中选择出m个最优救援点；I∈Z，n∈Z，m≤n；

其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：确定备选救援点的相关参数，包括有效备选救援点的数量、各备选救援点医疗物资数量；所述有效备选救援点是能提供物资，且不会损失其他对象的利益的救援点；

步骤2：计算各受灾点的需求紧迫性；

根据受灾地区受灾属性进行区域划分，统计各受灾点的受灾指标信息，并利用层次分析法分析五个受灾指标在该受灾点需求紧迫性Rj中所占的权重；

所述受灾指标信息包括人员受伤程度uj1、建筑物受损程度uj2、道路受损程度uj3、备灾能力指数uj4和灾害衍生可能性uj5；

步骤3：通过GIS地图软件判断各受灾点中心到各备选救援点的距离dij；

步骤4：建立包括备选救援点地理坐标、受灾点地理坐标、救援点可提供医疗物资数量、受灾点所需要医疗物资数量的点信息索引表；

步骤5：根据实际路网状况确定任意一个受灾点和救援点之间的路段是否联通，构建可联通的路段覆盖矩阵；

步骤6：利用考虑灾后受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址模型来进行求解，得出最优的若干医疗救援点，计算出各次输送的医疗物资分配量。

由于自然灾害具有突发性、不确定性、严重性和衍生性等特点，当地的应急管理部门必须及时开展医疗救援以防止给人们带来更为严重的伤害。医疗救援的迅速性就意味着我们不能把物资运送费用放在第一位，默认医疗物资运送均是一样快的速度，所以该技术方案存在没有考虑不同路线运送速度不同的缺陷。本发明提供了一种基于“需求紧迫性”、“满足率”以及“时间距离”的医疗救援点选址方案，更加适用于地震、洪涝等受灾范围广的自然灾害。本发明综合考虑受灾点人员受伤程度、建筑物受损程度、道路受损程度、备灾能力指数和灾害衍生可能性五大因素确定受灾点对于医疗物资的需求紧迫性，同时对每个受灾点的需求满足率进行加权最大化，使整个灾害的医疗救援更加的有效。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图；

图2为本发明实施例的灾害地区图例；

图3为图2中灾害区域对应构建的救灾网络图，实心三角形表示受灾点中心，圆形表示备选救援点中心。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

首先，对本发明的救援点选址的方法的前提条件及涉及的部分名称进行解释如下：

1：本规划方法是在已知备选救援点选址的情况下通过确保各受灾点需求满足率最大选出若干的最佳救援点。

2：基于突发灾害的特点，本方法摒弃传统的平均分配原则，以受灾点需求满足率、点距离为度量来对医疗物资进行相对公平的分配。

3：本方法采用图的存储结构表示道路网，用实心三角形表示受灾点，用圆形表示备选救援点，把存在的主要道路以实线的方式连接表示道路网。

4：为方便迅速计算，此处采用点距离来反映时间距离，并用加权点距离最小的方式对医疗物资配送加以约束。

请见图1，本发明提供的一种考虑受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址方法，假设灾害发生后，某区域内出现了I个受灾点，n个备选临时救援点，各受灾点受灾程度、需求紧迫程度不同，各受灾点的物资总需求大于各救援点的物资总供给，依据满足率最大及救助总时间最小，从n个备选临时救援点中选择出m个最优救援点；I∈Z，n∈Z，m≤n；

包括以下步骤：

步骤1：确定备选救援点的相关参数，包括有效备选救援点的数量、各备选救援点医疗物资数量；有效备选救援点是能提供物资，且不会损失其他对象的利益的救援点；

请见图2，为本实施例中灾害地区图例，假设该地区发生洪涝灾害；请见图3，为灾害区域对应构建的救灾网络图，实心三角形表示受灾点中心，圆形表示备选救援点中心；在灾害发生地区，选择医院和医疗物资储存点为备选救援点，且保证该区域不偏僻，容易进行医疗输送。备选救援点医疗物资有数据统计，灾害应急管理指挥小组应立刻联系备选救援点负责人，确定他们的医疗物资储备量。救援点i的医疗物资储备数量表示为：

si＝{s1,s2,s3…|i∈Z}

步骤2：计算各受灾点的需求紧迫性；

根据受灾地区受灾属性进行区域划分，统计各受灾点的受灾指标信息，并利用层次分析法分析五个受灾指标在该受灾点需求紧迫性Rj中所占的权重；

受灾指标信息包括人员受伤程度uj1、建筑物受损程度uj2、道路受损程度uj3、备灾能力指数uj4和灾害衍生可能性uj5；

需求紧迫性Rj为：

Rj＝αuj1+βuj2+θuj3+γuj4+δuj5；

uj2＝bj，

uj4＝dj，

uj5＝ej，

其中，α、β、θ、γ、δ分别表示人员受伤程度、建筑物受损程度、道路受损程度、备灾能力指数和灾害衍生可能性这五个方面因素在受灾点需求紧迫程度中所占的权重，α+β+θ+γ+δ＝1；受灾点j的受伤人数、建筑物受损程度、道路受损面积、备灾能力指数和灾害衍生可能性分别表示为aj、bj、cj、dj和ej，uji∈[0,1]，i＝1,2,3,4,5，j∈Z。

本实施例中，受灾点代表(下面简称为受灾点)则是根据地理和人口进行选取的，地理接近且人口较集中的地区就会被选取为受灾点代表，这里主要以大学、住宅校区为代表。受灾后受灾单位应立即统计本单位的受灾情况，包括受灾点受伤人数、建筑物受损程度、道路受损程度及备灾能力指数等，气象部门也要将特定受灾点的灾害衍生可能性进行科学估测并上报应急救援指挥小组。

结合此次武汉洪涝灾害发生地的特性，应急救援指挥小组中的专家们对这五个指标权重进行赋值打分，并利用层次分析法进行计算需求紧迫性Rj，通过计算得出α、β、θ、γ、δ的值分别为0.1397、0.2095、0.3142、0.1571、0.1796。

受灾点j的受伤人数、建筑物受损程度、道路受损面积、备灾能力指数和灾害衍生可能性分别表示为aj、bj、cj、dj和ej，则统计出受灾点j的受灾情况数据表示为：

aj＝{a1,a2,a3…|j∈Z}

bj＝{b1,b2,b3…|j∈Z}

cj＝{c1,c2,c3…|j∈Z}

dj＝{d1,d2,d3…|j∈Z}

ej＝{e1,e2,e3…|j∈Z}

然后，这些数据要经过归一化处理得出这五个指标因素的指数值，即：

uj2＝bj，j∈Z

uj4＝dj，j∈Z

uj5＝ej，j∈Z

经过这些计算可知Rj为一常数项，便于开展下面的求解模型。

步骤3：通过GIS地图软件判断各受灾点中心到各备选救援点的距离dij；

请见图3，各受灾点中心到各备选救援点的距离dij用于预测在各救援点与各受灾点之间运送物资时的时间，由于灾后的救援均为人道主义援救，不计成本，故认为各条路径均可以保证最快速度送达，速度相同。

具体表示为：

dij＝{d11,d12,d13…|i∈Z,j∈Z}

步骤4：建立包括备选救援点地理坐标、受灾点地理坐标、救援点可提供医疗物资数量、受灾点所需要医疗物资数量的点信息索引表；

本实施例中，使用现有的SuperMap自然灾害移动管理系统等系统软件，将以上数据纳入应急调配数据库，建立起包括备选救援点地理坐标、受灾点地理坐标、救援点可提供医疗物资数量、受灾点所需要医疗物资数量的点信息索引表。

步骤5：根据实际路网状况确定任意一个受灾点和救援点之间的路段是否联通，构建可联通的路段覆盖矩阵；

本实施例中，根据实际路网状况确定任意一个受灾点和救援点之间的路段是否联通，例如两个点之间存在路断障碍，且由于距离和区域大小限制无法派送直升机、货车等交通工具，则需要把该两点之间的运输路段去掉，最终构建一个可联通的路段覆盖矩阵。

步骤6：利用考虑灾后受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址模型来进行求解，得出最优的若干医疗救援点，计算出各次输送的医疗物资分配量；

本实施例中，考虑灾后受灾点需求紧迫性的医疗救援点选址模型，其目标函数为：

其中，dij表示救援点i到受灾点j的最短道路距离；xij表示救援点i给受灾点j是否有配送；yi表示是否选择救援点i；Qj表示受灾点j的医疗物资需求量；sij表示救援点i运到受灾点j的物资量；σ表示受灾点j的满足率；i＝1,2,3,4,5；

目标函数的约束条件：

sij≥0；

xij≤yi；

最终运用Matlab计算得最优解集，最优解集里元素的个数即为m的数值，相应救援点也可具体确定。

需要说明的是，个人查阅数据的局限性使得无法取得受灾点和救援点的具体数据，因此这里数据采用字母表示，不影响最终的模型结果。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。