本文对突发事件和应急物流的概况进行了分析和介绍。通过总结发现应急物流具有物质需求量大、信息不确定、弱经济性、紧迫性、突发性等一系列特点。随后，本文对运筹学在相关的应急物资的配置问题和选址问题中的应用进行了介绍。现在在针对非常规的、大规模突发事件的应急物资配置和选址的相关研究中基本上都是利用在灾难下需求的风险分析和情景分析，从而将合理的资源布局确定下来，而在本文中则对一些待研究的应急物流重要问题进行了介绍。
在目前的应急管理中应急物流属于一个非常重要的课题，并且受到了政府相关管理部门和国际上学术界的普遍关注。一般来说，突发事件应急管理在应急物流中的救援物资保障问题主要包括采购、存储、运输和调度各种物资的相关问题，其与应急物流系统的评估、运行、调度、规划等各种问题都具有十分密切的关系。在应急物流研究工作中上述的几个问题属于研究较多的问题，应急物流具有广泛的多方面的实际需求，因此还需要进一步地分析和探讨上述的几个问题。基于此，本文针对应急物流中运筹学的应用进行了分析和介绍，供大家参考。
1.应急物流概述
作为一个新概念，应急物流目前具有并不明确的定义。有的研究认为，所谓的应急物流就是对救灾信息和物资由出发点到目的点的有效流动和有效服务进行设计、运行和控制，从而使受灾民众的应急需求得到充分地满足。在发生灾害之后，首先要做的就是要将大量的应急物资及时迅速地运送到灾区配送中心，并且从配送中心向受灾地运送。营救的关键时期在应急背景下非常关键，通过及时的救援能够有效地降低财产损失，并且挽救尽可能多的生命。与常规的物流活动相比，这一过程的物流供应具有较大的特点，其必须要确保满足应急物资运输和调度的高效率、紧迫性等相关的要求。在突发事件中除了无法准确的判段应急物资的需求量之外，而且也无法准确的判断道路的破坏情况和需求点的具体位置。所以在组织和实施应急物流的时候必须要以不断更新的道路信息和运输条件、对应急物资的动态需求以及灾情的发展等为根据进行动态的、及时的调整。弱经济性是应急物流的另外一个特点，一般来说，应急物流都是立足于人道主义救援的需要，其他的目标就是使灾区群众的实际要求得到满足，因此其主要的考虑因素并非是收益的提高或成本的节约。在这种情况下应急物流系统的非常重要的一个目标就是适当的平衡物流成本和满足灾民的需求这两个内容。
2.运筹学在应急资源选址和配置问题中的应用
应急物流的两个非常重要的问题就是合理的布局应急资源和快速的调度资源，应急资源布局问题主要包括两个方面，也就是应急资源的选址和配置，其主要解决的问题就是要选择何处作为应急资源的存储位置，并且将多少资源配备在每一个存储位置上，从而在救援工作最大限度的发挥应急资源的效用。布局应急资源必须要考虑到的问题就是如何有效地控制财产损失、降低人员伤亡，并且进一步提升应急救援的有效性。一开始的应急设施选址问题大多是针对病人救助、交通事故和火灾等常规突发事件，其主要包括p-median 模型、p-center 模型和覆盖模型等。所谓的覆盖模型主要指的是在将全部需求点覆盖的前提下尽可能的减少覆盖的数目，或者以预先给定数目的设施为根据确保尽可能大的覆盖范围；p-center 模型主要是尽可能的减少设施和需求点之间的距离；p-median 模型就是要尽可能的减少需求点与最近的设施之间的平均距离。应急资源布局在重大突发事件中需要以分层结构呈现，而且需要面对的灾难可能会有不同级别、不同类型的区别，由于在具体的布局中会涉及到较多的因素，因此会比较困难。采用经典的覆盖模型无法使上述的布局问题得到很好的解决，现在的研究大多是立足于不同级别和不同类型的需求下的风险分析和情景分析，从而将合理的资源布局确定下来。
比如，在某项研究中以斯里兰卡某海岸城市为例，针对公共设施（学校）在海啸导致的淹没风险下的选址进行了分析，在该研究中的模型中对三个优化目标进行了考虑：首先，最大化覆盖准则和最小化设施准则的最小加权和。其中所谓的最小化设置准则主要是指每个人群聚集中心乘以该中心与最近学校的距离的总和最小；所谓的最大化覆盖准则主要指的是全部的不能到达最近学校的学生在不超过给定行走距离的情况下的数目最小。其次，海啸对选址方案产生的风险最小。作者以历史数据为根据将海啸在每个可选点所可以达到的某一高度的概率进行了估计，并且将受灾人数与这一概率的乘积的综合定义为风险函数。最后，最小的总费用：其主要指的是学校的基本建设费用和相关的各种费用。
3.运筹学在应急资源调度问题中的应用
运输工具的分配和资源的分配是应急资源调度的两个主要问题，通常来讲，可以采用网络流模型刻画物资的配送过程，可以采用一种整数流的方式看待承载物资的运输工具。在某项研究中将车辆路径和多物资网络流模型建立起来，将车辆看作是一种物资，从而进一步转化这个模型，使其能够成为混合整数多阶段多物资网络流问题。在该研究中主要对以下面的场景进行了考虑：①不一定要求车辆要回到仓库中；②可以将接收物资的位置当做新的仓库；供应量或节点需求量在当前时间段内属于已知数，那么这时候就可以对某些物资将来的需求量进行预测；在下一个时间段内对调度方案进行重新计算。最小化的未满足需求量是优化模型的目标，在该研究中选择Lagrange 松弛的迭代算法进行混合整数线性规划，并且转化模型，使其成为两个容易进行求解的具有关联性的子模型，其中一个是混合整数规划，也就是车辆流模型；另外一个是线性规划，也就是物资流模型。在另一项研究中对应急物流的车辆路径问题进行了分析，在该研究中将这一问题划分为两个方面：首先，预案阶段的模型，在这一模型中将概率约束规划建立了起来，其最为主要的优化目标就是使总运输时间和未满足的需求量最小化，利用模型的求解就能够将所有车辆在灾害发生前的行驶路线计算出来，其次，各种不确定参数在灾害发生之后已经被获得，这时候就要实时快速的调整预案阶段确定的车辆路线，在这种情况下模型必须要能够实现快速求解。在研究的最后将易解的优化模型计算了出来，同时提供了多项式时间算法。
4.结语
在具体的应急物流中信息往往具有动态性、不完整性和不确定性等一系列的特征，所以必须要对上述特性的合理的数量处理和表述的手段进行研究。目前在文献中往往都是通过随机变量的方式对不确定的量进行描述，但是在某些情况下，通过随机变量对数量不确定性的描述并不合适。因为不同的量具有不同的特性，这时候就需要采用合适的方式针对不同的不确定数量进行描述，所以目前仍然需要对上述的问题进行进一步的分析和研究。发生突发事件后的救援效果在很大程度上取决于预备阶段的工作质量，因此密切的结合预备阶段和实施阶段的预案，能够确保在实际应用预案时以实际情况迅速调整预案，这种研究具有十分重要的意义。
（作者单位：海军航空工程学院青岛校区）