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原文传递不确定性条件下城市医疗废物运输系统的选址-路径优化

论文题名：	不确定性条件下城市医疗废物运输系统的选址-路径优化
关键词：	运输系统;医疗废物;选址策略;路径规划;多目标优化
摘要：	随着我国人口老龄化的加强和医疗机构数量的增加，城市医疗废物的产量逐年增长。通常，医疗废物是毒性、感染性和放射性等危险特性的废弃物质，在运输过程中管理不善，都将诱发病毒扩散与传播，严重威胁城市环境健康和公共卫生安全。因此，加强城市医疗废物运输系统的安全管理，具有重要的现实价值。另外，城市医疗废物运输系统优化，会受到诸多不确定性因素的影响，而国内外研究文献对不确定性条件下的运输系统优化方法和理论存在诸多不足。因此，探究城市医疗废物运输系统的不确定性优化问题，也具有重要的理论意义。鉴于此，本论文重点关注医疗废物产量和应急响应的不确定性条件，主要研究城市医疗废物运输系统选址-路径问题的优化建模与求解。首先，基于城市医疗废物运输系统结构和流程，明确不确定性条件的成因，并分析其对选址-路径优化建模的影响。其次，分析城市医疗废物运输系统的风险源，确定医疗废物风险定义，并构建风险度量模型。然后，借鉴双商品流建模和鲁棒优化方法等，构建不同的选址-路径多目标优化模型。根据模型的计算复杂度，设计多目标求解方法。最后，通过实例和测试算例验证模型和算法的有效性、参数敏感性和计算稳定性。　　考虑突发公共卫生事件下的医疗废物产量不确定性，本论文研究了城市医疗废物运输系统的选址-路径鲁棒优化建模与求解问题，旨在协同优化临时设施选址、车辆路径设计和车辆配置决策。首先，引入情景鲁棒优化方法，描述医疗废物产量的不确定性，采用双商品流建模方法，构建了城市医疗废物运输系统的双目标选址-路径非线性模型。针对模型计算复杂度，对模型进行了线性转化处理，并分别设计了权重目标规划、增广加权切比雪夫和增广ε-约束法共三种多目标求解步骤。通过测试对比分析，选取增广ε-约束法作为最终求解方法。将此方法和新建模型引入武汉市的医疗废物管理实践进行验证分析，求解结果表明：新模型和方法求得的优化方案，可以缓解公共卫生事件所带来的潜在威胁，使不同情景下的风险保持在可接受的范围内；优化方案可设置更多的临时设施，有效消除医疗废物处理设施的超负荷运行状态；相比原有方案，优化方案可以处理极端情况下所有的医疗废物量，使系统在最坏的情景下保证稳定运行，其中，处理中心负荷率降低了86.8%，其处理需求满足率增加了67.12%；优化方案同时采用直达和环式运输路线，减少了55%的车辆使用数量，分别降低了6.15%和40.79%的运输风险和运输成本；提高惩罚权重至4倍时，期望风险仅上升了约15%，但惩罚风险可降至零。　　针对城市现有的应急体系，本论文将应急响应的不确定条件设定为研究背景，采用传统鲁棒优化方法，构建含有暴露人口吨数时间风险度量模型的风险目标函数。在双商品流建模方法中，引入运量递增约束，建立了考虑应急响应不确定性的城市医疗废物运输系统选址-路径双目标鲁棒优化模型。针对模型的非线性特征，设计了基于对偶理论的鲁棒模型转化处理程序。根据模型特征，提出了两阶段的混合多目标求解算法，并通过测算不同规模的随机案例，证明了两阶段算法的有效性。最后，通过广州市的医疗废物管理实例和多个测试算例验证了模型和算法的有效性。计算结果表明：相比于暴露人口吨数风险度量模型，本研究构建的暴露人口吨数时间风险度量模型，能够在仅增加12%的暴露人口吨数风险和11.24%的求解时间情况下，降低25.47%的总成本和39.58%的暴露人口吨数时间风险；新模型和算法求得的优化方案，在鲁棒代价仅为5%和增加5.65%总成本的情况下，能够有效增加医疗废物运输系统面对应急时间不确定性的稳定性。
作者：	邬标华
专业：	土木工程
导师：	赵佳虹
授予学位：	硕士
授予学位单位：	广东工业大学
学位年度：	2023