2025年CIE SCI2区TOP，灾害响应中医疗资源的战略分配：考虑风险与成本的多目标非线性动态模型，深度解析+性能实测

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1.摘要

为确保灾害救援效率，优化应急医疗资源配置至关重要，本文构建了一个多目标非线性动态模型，以最小化系统总成本（涵盖医院拥挤、患者待诊、车辆运营及人力成本）并最大化预期幸存者数量为目标。采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行求解，并通过与帕累托局部搜索算法的对比实验验证了其优越性。基于2013年雅安地震真实数据的仿真结果表明，该模型与算法能有效实现资源战略配置，显著提升救援效率、缓解医院超负荷、降低运营成本。

2.问题描述

针对大规模伤亡事件，论文构建了一个应急医疗资源分配数学模型，模型统筹考虑伤员分诊转运、医务人员调度与医院容量限制等核心要素，旨在优化灾后救援效率。研究设定在灾害区域（集合J）与周边医院（集合I）构成的救援网络内。救援行动在路网G=(V,E)上展开，并划分为连续时段T。采用START检伤分类法，重点关注需医院手术的紧急伤员与可现场处置的延迟伤员。模型假设包括务人员单时段内仅执行一类任务、救护车同质化且返回医院、医务人员乘常规车辆前往灾区、忽略装卸时间、救援启动后无新增伤员。

模型考虑最小化整体系统救援成本与最大化预期幸存者数量，假设$f_{\lambda }(t),f_{ϵ}(t)$分别表示紧急类与延迟类伤员的生存概率:

$$f_{\lambda }(t)=\frac{{\beta }_{0,\lambda }}{{\left(t/{\beta }_{1,\lambda }\right)}^{{\beta }_{2,\lambda }}+1}$$

$$f_{\epsilon }(t)=\frac{{\beta }_{0,\epsilon }}{{\left(t/{\beta }_{1,\epsilon }\right)}^{{\beta }_{2,\epsilon }}+1}$$

3.NSGA-II算法多目标优化

采用实数编码的NSGA-II算法进行多目标优化，染色体编码对应核心决策变量集 { x , y , z } \{x, y, z\} {x,y,z}，分别表示从医院$i$到灾区$j$在时段$t$内派遣的救护车数量、医疗人员数量及返回的医护人员数。种群初始化阶段通过随机生成染色体来保证多样性。在NSGA-II算法中，主要采用模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异（PM）两种进化算子。在处理优化过程中的约束条件时，本论文采用罚函数法以确保解的有效性与可行性。

采用超体积（HV）指标评估帕累托前沿的质量，该指标通过计算目标空间中参考点与帕累托前沿所围成的空间体积，综合评价解集的多样性和覆盖范围。

4.结果展示

5.参考文献

[1] Cui N, Liu Q, Dong J, et al. Strategic Allocation of Medical Resources in Disaster Response: A Multi-Objective Nonlinear Dynamic Model with Risk and Cost Considerations[J]

6.代码获取

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7.算法辅导·应用定制·读者交流

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