文章编号：１００３—１４２１（２０１３）０２—００５２—０５ 中图分类号：Ｕ２９４．１ ２；Ｕ２９８．６ 文献标识码：Ｂ 基于Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ的 铁路应急资源调度优化模型 Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅ［ｏｆ Ｒａｉｌｗａｙ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｓｏｕｒｃｅ Ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＴＯＰＳＩＳ 王东海 ，段力伟 ＷＡＮＧ Ｄｏｎｇ—ｈａｉ ，２ ＤＵＡＮ Ｌ ｗｅｉ 一（１．北京铁路局调度所，北京 １ ００８６０；２．西南交通大学交通运输与物流学院，，四川成都 ６１ ００３１） （１・Ｔｒａｆｆｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｏｆｆｉｃｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｒａｉｌｗａｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００８６０Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐ０ｒｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００３１，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ） 摘要：突发事件下铁路应急资源的调度问题涉及多出救点多资源的资源分配问 题。针对由于救援紧迫性导致初期应急资源不足的情况，首先运用ＴＯＰＳＩＳ模型确定 、事故点的救援优先权；其次以资源调度总时间、总成本及惩罚成本最小作为目标 函数，构建应急资源调度模型，并将事故点的优先权以时间系数和成本系数的形 式加入到模型中，确保优先权较高的事故点优先获得应急资源；最后以自然灾害 导致的区域铁路网内的多处事故为例，通过建模并运用ＬＩＮＧＯ１ １ｏ软件求解，验证 ．模型的可行性和适用性。 关键词：铁路应急管理；事故点优先权；ＴＯＰＳＩＳ模型；资源调度优化；惩 成本 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｎｄｅｒ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙｒａｉｌｗａｙ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｈａｓ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｃｎ ，ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓａｖｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｏｕｒｃｅｓＴａｒｇｅｔｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｏｕｒｃｅ ．ｄｅｆｉｃｉｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｉｎ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｔａｇｅ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｂｙ ｒｅｓｃｕｅ ｕｒｇｅｎｃｙｆｉｒｓｔｌｙ，ｒｅｓｃｕｅ ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｏｆ ａｃｃｉｄｅｎｔ ，ｐｏｉｎｔｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ＴＯＰＳＩＳ ｍｏｄｅｌ；ｓｅｃｏｎｄｌｙｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｔｉｍｅ，ｔｏｔａｌ ｃｏｓｔ ，ａｎｄ ｍｌｍｍｕｍ ｐｕｎｉｓｈｍｅｎｔ ｃｏｓｔ ｏｆ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ａｓ ｏｂｊｅｃｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ａｄｄｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｏｆ ａｃｃｉｄｅｎｔ ｐｏｉｎｔ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｒｍ ｏｆ ｔｉｍｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｓｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏ ａｓ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ａｃｃｉｄｅｎｔ ｐｒｉｏｒ ｐｏｉｎｔ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｉｏｒｉｔＶ ，ｃｏｕｌｄ ｏｂｔａｉｎ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｏｕｒｃｅ；ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ，ｔａｋｉｎｇ ｍａｎｙ ａｃｃｉｄｅｎｔｓ ｉｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒａｉｌｗａｙ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｂｙ ｎａｔｕｒａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒ ａｓ ｅｘａｍｐｌｅｓ，ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｓｏｌｖｉｎｇ ｂｙ ＬＩＮＧＯ１ １０ ｓｏｆｔｗａｒｅ． ．ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ． Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｒａｉｌｗａｙ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；Ａｃｃｉｄｅｎｔ Ｐｏｉｎｔ Ｐｒｉｏｒｉｔｙ；ＴＯＰＳＩＳ Ｍｏｄｅｌ；Ｓｏｕｒｃｅ Ｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＰｕｎｉＳｈｍｅｎｔ Ｃｏｓｔ 目 ＾ ・ｎ ＾ ＾Ｊｍ 基于ＴＯＰＳＩＳ的铁路应急资源调度优化模型王东海等 １概述 铁路运输网络中发生应急灾害后，考虑到救 援的紧迫性，以及应急资源的调度受到距离和时间 的限制，初期所调度的应急资源总量不一定能够满 足事故点的全部需求，这样就不可避免地会出现某 个事故点的某种应急资源需求得不到满足的情况。 因此，对优先权较高的事故点进行优先调度十分必 要，从而降低由资源不足带来的损失。 目前，根据事故点的数量与资源类型的不同， 可以将应急资源调度问题分为单事故点单资源、单 Ｐ ㈩ 事故点多资源、多事故点多资源的应急资源调度问 ‘。 。范化向量 ≤ 组成的规范化矩阵Ｆ： （２） Ｆ＝ 其中，提出在事故点优先权不同情况下应 急资源调度方案的求解思路，并未给出确定事故点 优先权的有效方法和合理的资源调度模型【３］；以运 输成本最小为优化目标，构建单事故点多出救点多 资源的应急资源调度模型，并将事故点对应急资源 （３）定义第ｋ（ｋ＝１，２，３，４）个指标的熵值 为 ＝（∑ Ｉｎ ）／ｌｎｎ（０≤ ≤１）。将熵的互补值 １ 需求的紧迫度这一参数加入模型中，提高了应急资 源的调度效率，但是并未给出资源需求紧迫度的确 定方法 ；利用ＴＯＰＳＩＳ模型，对不同群组的受灾 （１一 ）进行归一化处理后 加 ，作为第七个指标的 ４ ４ 地点的救援优先权进行计算，并提出了应急救援物 客观权重 ：资的调配模型，而利用ＴＯＰＳＩＳ模型确定事故点救 （１一 ）／∑（１一 ）０≤ ≤１，∑ ｊ＝ｌ ｋ＝ｌ １ （３） 援优先权的方法，对于确定救援顺序、确保物资合 理分配具有很好的借鉴意义 。 因此，以铁路应急资源调度问题为研究对象， 针对地震、洪水、飓风等大规模自然灾害的发生造 （４）确定理想解Ｈ 与负理想解Ｈ一。其中： Ｈ ＝（ｍａｘ－厂 Ｉｋ＝ｌ，２，３，４）＝（厂 ， Ｊ ，／ ，厂 ） 成路网内出现多处运输事故的情况，给出确定不同 事故点优先权的方法，并构建多出救点、多资源的 应急资源调度模型，在保证高优先权事故点的应急 Ｈ一 （ｍｉｎｌ厂 ｌ七一１，２，３，４） （／ ，／ ，／ｊ，ｆ４） Ｊ （４） （５）计算事故点Ｇ，到理想解 与负理想解 一 与欧几里得距离进行加权来计算。定义事故点Ｇ，到 资源需求满足的前提下，使应急资源调度时间与调 的加权欧几里得距离，距离尺度通过将客观权重 度成本、惩罚成本之和最小。 理想解 的距离为Ｄ ，到负理想解 的距离 ２事故点优先权的确定方法 铁路网中多个地点同时发生应急事件时，由 为Ｄ 。即 于事故点所处的线网位置、受影响列车的类型、事 故点的破坏程度及人员伤亡／货物损失等情况的不 Ｊ［） ＝ 同，事故点之间的救援紧迫度也会有所差异。借助 基于熵权的ＴＯＰＳＩＳ评价模型¨ 乃Ｊ，通过设定线路 等级、列车等级、灾害程度、线路损毁程度４个评 价指标，计算不同事故点的救援优先权。 Ｄ＿ √Ｊ 厂 ４ 一 √ ／ 一 —————一 （５） （６）确定事故点 到理想解的相对贴近度 Ｅ。即 第３５卷第２期一 目 躺 基于ＴＯＰＳＩＳ的铁路应急资源调度优化模型王东海等 Ｄ ｉ Ｄ ＋Ｄ＿ｉ ０≤ ≤１ （６） 该模型的约束条件主要考虑两点：①事故 点Ｇ 所获得的应急资源总量不能大于其需求量，以 ． ，值越大，表示事故点Ｇ，的优先权越高；Ｅ，值 ． 免浪费宝贵的救援资源，即：∑ ≤ ；②出救点 越小，表示事故点Ｇ，的优先权越低。 ｆ １ Ｃ＇ｆ所输出的应急资源总量不会超过其可用量，即： ３应急资源调度模型的构建 ∑ １≤ ； ， １ 。 ３．１符号与变量定义 ３．３建立模型 设出救点集合Ｃ＝｛Ｃ ｌ ｉ＝１，２，…，ｍ｝，应急 根据上述分析，设０为时间成本转换系数，构 资源的种类集合 ＝｛ ＝１，２，…，ｇ｝。相关符号 建铁路应急资源调度优化模型如下。 和变量定义如下： 为灾害发生后事故点Ｇ，对 ，类 ｍｉｎＷ＝０。 ＋ｗ２＋ （１０） 资源需求量； 为救援开始后出救点Ｃ 对Ｒ，类资源 ．ｔ．Ｚｘ ≤ （１１） 可用量；ｆ ，为由出救点Ｃｆ调度到事故点Ｇ，的最短旅 ｉ＝１ 行时间；Ｐ，为 ，类应急资源的单位调度成本；Ｋ，为 ∑ ≤ １ （１２） １ ，类应急资源调度不足时的单位惩罚成本；Ｘ：，为救 Ｘ ０，且为整数 ㈣ 援过程中，由出救点ｃ 调度到事故点Ｇ，的Ｒ 类资 ≠ ≥０ （１４） 源量；其中，ｉ＝１，２，…，ｍ；Ｊ＝１，２，…， ； Ｐ，≥０（１５） ， １，２，…，ｑ。 ｆ １，２，…，， ；Ｊ １，２，…， ；， １，２，…，ｑ ３．２目标函数与约束条件 。（１６） 在只考虑由灾害导致的直接损失前提下，铁路 应急资源调度模型的构建目标，应考虑到救援的紧 ４算例分析 迫性，以救援时间（称之为“总调度时间”）最短作 ４．１基本条件设定 为主要考虑因素。同时，还应考虑到资源本身的价 假定某地区发生地震后，导致某铁路局范围 值和调配成本（称之为“总调度成本”），以及由于 内出现４处事故点，事故列车的类型、线路等级均 救援资源不能足量到达事故点而引起的进一步损失 有所不同，且分别造成了一定程度的人员伤亡、 （称之为“总惩罚成本”）。 货物损失、车辆损毁及线路中断，需从该地区的 由于不同优先权的事故点对于资源的需求程度 ７个应急资源储备点调集５种不同的资源，进行事 也不同，因此需要将事故点的优先权表示在目标函 故救援。则有：Ｇ＝｛Ｇ ，Ｇ ，…，Ｇ ｝，ｃ：｛Ｃ ， 数中。设。［，为事故点Ｇ，的调度时间及成本系数， Ｃ，，…，Ｃ７），Ｒ＝ ，Ｒ２，…，Ｒ ）。 ，为事故点 的惩罚成本系数（ｊ＝ｌ，２，…，，２）。 根据铁路应急资源的分类 引，设定此次救援 通过加入该系数，可以将由事故点优先权不同导致 所需的应急资源分别为：救援运输工具Ｒ （单位： 的损失后果不同反应在目标函数中。 辆，如救援列车、消防车、急救车等），救援工具 目标１：总调度时间 为 及机械 （单位：台，如液压剪、检毒设备、起重 ｑ ＝∑∑∑ ，ｆ ，Ｘ：， （７） 器械等），消防设施设备 （单位：套，如灭火器、 Ｆ１， １／＝１ 消防给水系统等），事故救援队 （单位：支，如专 目标２：总调度成本 为 业救援人员、军队、公安、消防等），救援医疗器 卅 ｑ （８） 械Ｒ （单位：套，如急救箱、呼吸器等）。 ＝∑∑∑ａｊｐ，Ｘ ＝１，＝１ ｌ＝１ 事故点应急资源需求量如表１所示，出救点应 目标３：总惩罚成本 为 急资源可用量如表２所示，不同应急资源的单位调 ｍ Ｈ ｑ ． ｗ３＝∑∑∑ （ ； ） （９） 度成本、单位惩罚成本如表３所示，出救点至事故 点的最短旅行时间如表４所示。 冒 ２期 基于ＴＯＰＳｌＳ的铁路应急资源调度优化模型王东海等 ２ ４ ２ ３ Ｒ５ ４５ 表１ 事故点的应急资源需求量 １ ２ Ｒ３ ４０ 见 ８ ３ ３ １ ２ Ｐ＝ １ ４ ２ ４ Ｇ１ ３， ５ Ｇ２ Ｇ３ ６ ３ ５ ２ ６ １２ ２５ ４５ ２０ ３ １０ ２ ８０ ５０ ７５ ３ ２ ３ １ 由公式（３）一（６）计算得到： １＝０．２６８， ２＝０．１２３， ３＝０．２３２， ４＝０．３７７； Ｈ ＝（０．３ ３ ３，０．３ ０ ８，０．３ ７ ５，０．４００）； 表２出救点的应急资源可用量 １ ２ Ⅳ一＝（０．１１１，０．１５４，０．１２５，０．１００）； ５ ０ 见 ２０ ３ Ｅ１＝０．６０４，Ｅ２＝０．４３３，Ｅ３＝０．６０８，Ｅ４＝０．４６４。 Ｃ１ ２ ５ 因此，４个事故点的救援优先权为（２，４，１， ３）。 Ｃ２ Ｃ３ ４ ３ ２ ４ ２ ６ ０ ５ ０ ３５ ２５ ０ ２ ０ ４ ７ ８０ ２５ ５０ ０ ４．３模型求解与结果分析 根据事故点Ｇ，的优先权，令时间及成本系 数ｏ［，的取值分别为１０、Ｏ．０１、１００、０．１。对于 ，， 令 ＝ ＝１０ （即充分大的数）， ＝ ＝１，代表事 故点Ｇ 、Ｇ 的应急资源需求必须得到满足。 由于铁路应急资源调度优化模型属于线性规 划模型，可采用ＬＩＮＧＯ软件进行求解。本文借助 ｃ６ Ｇ ０ ５ ０ ４ ３０ ２５ ３ ０ ４０ ６０ 表３不同类型资源的单位成本 １ ２ ５ ＬＩＮＧＯ １１．０软件，对算例进行求解，得出的应急资 源调度方案如表５所示。 由表５可以看出，在资源Ｒ 、 的总量不足的 ｐ ８５ ｌ３０ ７５ １Ｏ０ ７０ １２０ １００ ２２０ ９０ ｌ５Ｏ 表４出救点至事故点间的最短旅行时间 事故点 Ｃ１ 情况下，由于考虑了不同事故点的救援优先权，优 Ｇ ２１ ９ Ｇ１ １７ ９ Ｇ２ ８ ５ Ｇ３ １５ １９ 先保证了事故点Ｇ 、Ｇ 的需求。虽然事故点Ｇ 、 Ｇ 对资源ＪＲ 、 的需求未得到全部满足，但总体 而言，由于事故点Ｇ 、Ｇ，的灾害损失较为严重， 救援任务较为紧迫，优先保证其救援资源的需求能 够确保整体救援效果的最大化。 Ｃ３ ４ １２ １８ ８ ４ ４ １０ １７ Ｇ ７ １０ ２２ ８ １５ １０ ７ ４ ５结束语 以自然灾害导致的区域铁路网内的多处事故 为例，对铁路应急资源调度问题进行了研究。充分 考虑了事故救援初期，由于事故点灾情的随机性、 不可预见性而导致的应急资源调配总量不能满足事 ｃ１ １５ ｌ８ ２２ １３ ４．２事故点优先权计算 根据事故点的线路等级（ｐ ）、列车等级（ｐ ）、 灾害程度（Ｐ；）及线路损毁程度（Ｐ ）４个不同的指 故点的总需求这一现实矛盾，借鉴ＴＯＰＳＩＳ模型， 标，确定事故点Ｇ，的评价指标集合Ｐ 。为便于比较 通过设定４个不同的评价指标，对不同事故点的救 和计算，按照事故点受灾害影响的程度大小不同， 援优先权进行科学计算，确定了不同事故点的救援 通过比较不同事故点损失的严重程度，将上述４个 优先权。在此基础上，构建了铁路应急资源调度优 指标按照非常严重、严重、一般、不严重、无影响 化模型，并将反映事故点救援优先权的系数（。ｃ，， ５类，分别对应取值４、３、２、１、０，则优先权评 价的特征矩阵Ｐ为： ，）引入到模型中。利用该模型所求解得到的铁路 应急资源调度方案，确保了优先权较高的事故点能 第卷第期一 目 第３５ ２基于ＴＯＰＳＩＳ的铁路应急资源调度优化模型王东海等 表５考虑事故点优先权的铁路应急资源调度方案 事故点 Ｇ Ｇ２ Ｇ Ｇｄ （３，５，４０，８，４５） （６，２，２５，３ ，８０） （３，６，４５，１０，５０） （５，１２ ，２０，２ ，７５） （２，５，２０，３，０）Ｃ （２，２，２０，０，０） （０，０，０，３，０） （０，３，０，０，０） （４Ｃ１ （０２，０，２，８ｏ） ，０，０，１，２０） （２，０，０，１，２５） （２，２，０，０，３５） ，（３ （１，６，２０，０，０） ，６，３５，０，２５） （２，０，１５，０，２５）（２，０，２５，４，５ｏ） （２，０，２５，４，５０） （４，５，０，７，０）Ｃ （１，５，０，７，０） （３，０，０，０，０） （０，０，３０，３，４０） （０，０，２５，０，０） （０，０，０，３，Ｏ） （Ｏ，０，５，０，４０） （５，４，２５，０，６０） （２，０，５，０，５５） （０，４，１５，０，０） 注： ”表示该类应急资源未满足需求。 够优先获得紧缺资源，最大程度减少灾害带来的 ［７］ Ｊｉｕｈ—Ｂｉｉｎｇ Ｓｈｅｕ．Ａｎ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ 损失。 Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ Ｕｒｇｅｎｔ Ｒｅｌｉｅｆ Ｄｅｍａｎｄ ｉｎ Ｄｉｓａｓｔｅｒｓ［Ｊ】．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐａｒｔ Ｅ，２００７（４３）： 参考文献： ６８７ ７０９． ［１】陈喜舂．铁路危险货物运输应急管理［Ｍ］．成都：西南交通 ［８］ Ｊｉｕｈ—Ｂｉｉｎｇ Ｓｈｅｕ．Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒｅｌｉｅｆ－ｄｅｍａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ 大学出版社，２０１１． ｏｆｒ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｕｎｄｅｒ Ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ ［２］贾利民，秦勇，程晓卿，等．现代铁路应急管理［Ｍ］．北 Ｄｉｓａｓｔｅｒｓ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐａｒｔ Ｅ，２０ １ ０（４６）： 京：科学出版社，２０１１． １—１７． ［３］王富章．铁路突发事件应急管理研究［Ｍ］．北京： 中国铁道 ［９１王艳辉，贾利民，秦勇，等．铁路应急管理理念与方法 出版社，２０１０． ［Ｍ】．北京：中国铁道出版社，２０１１． ［４］牛宏睿，李平．铁路突发事件单应急点多资源调度模型 ［１Ｏ］杨玉中，张强，吴立云．基于熵权的ＴＯＰＳＩＳ供应商选择 及仿真研究［ｃ］／／第五届中国智能交通年会暨第六届国际节 方法［Ｊ】．北京理工大学学报，２００６，２６（１）：３ｌ一３５． 能与新能源汽车创新发展论坛．第五届中国智能交通年会 ［１１］Ｄｅｎｇ，Ｈ．，Ｙｅｈ，Ｃ．Ｈ．，Ｗｉｌｌｉｓ，Ｒ．Ｊ．Ｉｎｔｅｒ－ｃｏｍｐａｎｙ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ 暨第六届国际节能与新能源汽车创新发展论坛优秀论文集 Ｕｓｉｎｇ Ｍｏｄｉｉｆｅｄ ＴＯＰＳＩＳ ｗｉｔｈ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｗｅｉｇｈｔｓ［Ｊ】．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ （上册） 智能交通．深圳：第五届中国智能交通年会暨 ａｎｄ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２０００，２７（１ ０）：９６３—９７３． 第六届国际节能与新能源汽车创新发展论坛，２００９：２７５— ［１２］陈雷，王延章．基于熵权系数与ＴＯＰＳＩＳ集成评价决策方 ２８０． 法的研究［Ｊ］．控制与决策，２００３，１８（４）：４５６—４５９． ［５］甘勇，吕书林，李金旭，等．考虑成本的多出救点多物 ［１３］杜纲，岳松涛．房地产开发投资决策的熵权系数优化模 资应急调度研究［Ｊ］．中国安全科学学报，２０１ １，２１（９）： 型［Ｊ］．数理统计与管理，１９９９，１８（１）：４５ ４９． １７２－１７６． ［６］Ｊｉｕｈ・Ｂｉｉｎｇ Ｓｈｅｕ．Ａ Ｎｏｖｅｌ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ 收稿日期：２０１２ １卜ｌ４ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｄｅｍａｎｄ—ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ Ｃｉｔｙ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ 责任编辑：冯姗姗 Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐａｒｔ Ｅ，２００６（４２）： ４４５－４７２． 国 盯吱：Ｅ 第３５卷第２期
