基于SEIR模型和需求紧迫度的应急医疗物资路径优化.pdf

摘要

近年来，类似新冠疫情等公共卫生事件发生的频率越来越高，因其传染性强，

严重威胁到人民的生命安全。为了降低因突发公共卫生事件造成的损失，防止疫

情进一步蔓延，应急管理人员需要在最短的时间内做出相对正确的决策，以保证

救援行动的合理性。然而，在救援早期，因传染病蔓延过程中存在众多不确定因

素，导致救灾资源的供求失衡，极大地增加了救灾工作的难度，从而降低了救援

工作的有效性，也给民众的生命和身体健康带来了极大的威胁。为此，为了应对

突发公共卫生事件中的医疗物资流动问题，实现对受灾地区的应急医疗物资的准

确、快速地提供，与传染病的蔓延特点相结合，对传染病的传染特征和病毒感染

过程进行科学的分析。本文提出一种区别于传统物流的应急医疗物资需求预测及

配送路径优化模型，具有十分重要的理论和实际意义。具体研究内容如下：

首先，针对各需求点所需应急医疗物资体量进行预测，基于传染病相关特点

AQSEIR

以及疫情实际情况，引入无症状感染者和隔离者对传统的模型进行相

应的改进，可有效的对受灾地区感染人数进行评估，进而通过定义应急医疗物资

∆

单元，确定感染人群单日应急医疗物资的需求体量。为了保证物资配送过程中

的公平性，以感染者数量、需求地物资满足率、人口密度、需求地规模和医护数

量为指标，基于熵值法与层次分析法，构建了应急医疗物资的需求紧迫度指标体

系，并以此作为进行应急医疗物资配送的决策依据。

其次，考虑应急医疗物资配送的强时效性和弱经济性，以及受灾人员心理的

动态变化，由此建立一个以整体服务时间最短、延迟处罚成本最小和受灾人员心

理成本最小为目标的多目标应急医疗物资路径优化模型，使应急物资配送过程中

更加具有合理性。运用改进的长鼻浣熊优化算法对模型进行求解，通过与其他5

种算法进行比较，验证了改进后的长鼻浣熊优化算法具有更好的性能。

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最后，结合湖北省个地级市的新冠疫情案例进行仿真实验，对各个需求点

所需物品数量和最优路径进行了科学的求解，以总体运输成本为评价指标。通过

I

沈阳大学硕士学位论文

实验结果表明，本文所建立的应急医疗物资需求预测以及路径优化模型具有良好

的适用性。

关键词：应急医疗物资，路径优化，SEIR模型，需求紧迫度，长鼻浣熊优化算

法

II

Optimizationofemergencymedicalsuppliespathbasedon

SEIRmodelandurgencyofneed

Abstract

Inrecentyears,thefrequencyofpublichealtheventssuchastheCOVID-19

pandemichasbeenincreasing.Duetotheirhighinfectivity,theyposeaseriousthreat

topeopleslives.Inordertoreducethelossescausedbysuddenpublichealth

emergenciesandpreventthefurtherspreadofepidemics,emergencymanagement

personnelneedtomakerelativelycorrectdecisionsintheshortestpossibletimeto

ensuretherationalityofrescueoperations.However,intheearly