CN107808213A - 一种动态调整的应急运输调度计划生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，包括1：将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，用r表示当前决策的周期序号，r∈{1，...，T}，r的初始值为1；2：获取从第一个周期开始的E个周期的环境信息，运行初始计划决策模型，生成面向E个调度周期的初始计划，执行第一个调度周期的计划，然后令r＝r+1；3：收集从第一个周期到第(r‑1)个周期所生成决策的实际执行情况，以及从周期r到周期min(r+E‑1，T)的需求更新信息；4：根据步骤3中所收集的信息，运行调整决策模型，生成从当前周期r开始的多个周期的调度决策计划，但只执行属于当前周期r的计划；5：更新r＝r+1，如果r≤T，转步骤3，否则调度结束。本发明具有根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整的优点。
Description
技术领域
本发明属于应急管理领域，尤其涉及一种动态调整的应急运输调度计划生成方法。
背景技术
强地震等重大自然灾害发生后，各受灾地点物资需求、伤员数量处置数量等一般会呈井喷式增长，为最大程度的减少灾区人民的生命和财产损失，需要在灾后快速组织起应急资源运输调度等救灾行动，以便为灾区运输所急需的各类物资，转移就地无法治疗的伤病员。但在组织调度这些运输活动时，对于灾后救援指挥决策人员而言，不仅需要考虑灾区救援需求等影响救援决策的因素随时间推进而表现出的动态性(例如，同一受灾点在不同的时段上对救援的需求水平一般会不同)，而且还需要考虑这些因素的随救援进展而体现出的演变性(例如，在制定决策方案时所预计的需求水平与实际水平相比往往会存在差异；又如，救援过程中因次生灾害的发生会导致实际的需求与预计的需求发生大的偏差)。本发明充分考虑灾后救援需求等因素在灾后救援进展过程中所体现出的动态性和演变性，提出一种灾后应急资源运输调度计划生成及动态调整方法，支持快速自动生成应急资源运输调度计划，并能够根据灾情信息的不断更新对应急运输调度计划进行动态调整。
由于全球范围内地震灾害频发，以灾后应急资源运输调度为代表的应急物流得到了国内外学者的广泛研究。针对灾后应急资源调度过程中相关环境条件的动态性，研究人员提出了基于多周期规划、干扰管理、贝叶斯决策等为主的研究方法。基于多周期规划的应急资源调度仅考虑了基于当前时刻做出未来一段时期内的应急资源调度计划，未考虑计划执行过程中信息“反馈”对调度计划的影响；基于干扰管理思想的动态调度研究则集中在常规情况下的经常性突发事件的研究，侧重干扰事件发生后对原计划的“局部调整”，对突发性重大自然灾害的研究成果较少，且对灾后应急物流的研究大多局限在对车辆路径规划(VRP)问题的研究；基于贝叶斯决策理论的应急资源运输调度研究，对贝叶斯风险的设计有赖于先验概率和研究者的主观意识与水平，客观性相对不足。对此，本发明基于救援物资的前向运输和伤病员的后送转移等应急运输调度需求，考虑运输需求等因素的动态性，提出了一种基于多周期的应急资源运输调度计划生成方法，在此基础上着眼于救援需求等因素的演变性，进一步提出了一种基于滚动优化的运输调度计划调整方法，它支持根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整，使其更能适应地震灾难救援期间需求等因素的动态性、演变性等特点，确保做出的决策将更具科学性和实用性。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种考虑运输需求等因素的动态性，能够根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整的一种动态调整的应急运输调度计划生成方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，用r表示当前决策的周期序号，r∈{1,...,T}，r的初始值为1；
步骤2：获取从第一个周期开始的E个调度周期内的环境条件信息，运行基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型，生成面向E个调度周期的初始计划。执行第一个调度周期的计划，然后令r＝r+1；
步骤3：收集从第一个调度周期到第(r-1)个调度周期所做决策的实际执行情况,以及从周期r到周期min(r+E-1,T)的需求更新信息；
步骤4：根据步骤3中所收集的已经执行的决策结果与更新后的需求信息，运行基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型，生成从当前周期r开始的多个周期的调度决策计划，但只执行属于当前周期r的计划；
步骤5：更新r＝r+1，如果r≤T，转步骤3，否则调度结束。
作为本发明的进一步改进：
步骤2中所述基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型包括以下步骤：
步骤2.1：构建初始计划决策模型的优化目标
式(1)表示最小化多周期内物资未满足量和伤员未救治数量的加权之和；其中，
CS表示物资类型集合；
DN表示需求节点集合；
T表示总的调度周期长度；
表示优先满足c类型物资的权重系数；
为t时刻节点p处c类型物资的需求未满足数量；
表示优先救治h类型伤员的权重系数；
为t时刻节点l未救治的h类型伤员数量；
步骤2.2：构建初始计划决策模型的约束条件，包括：
Yopmt≥0且为整数；
式(2)和式(3)表示救援物资流的平衡约束，分别代表每个调度周期内需求节点和供应节点的物资运输流量平衡。SN表示物资供应节点集合；E表示决策规划窗口长度；表示t时刻节点p对c类型物资的需求数量；δτopt为0-1参数：若任一直升机在τ时刻离开节点o，在t时刻之前到达节点p，则δτopt＝1，否则δτopt＝0；表示t时刻节点o对c类型物资的供应数量；表示τ时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量，而变量和所表示的含义类似。
式(4)定义了在任一调度周期内需求节点仍未救治的伤员数量，在本模型中，伤员的救治与否以其是否到达最终医疗节点为界；HN表示医疗处置节点集合；表示τ时刻从节点o运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量,而的含义与的含义类似；表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量，该参数的值具有演变性，需要及时收集其更新信息。
式(5)、式(6)和式(7)保证任一周期内伤员产生节点、伤员转运途径的需求节点、医疗节点的流量平衡；表示τ时刻从节点l运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量，表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量，该参数的值具有演变性，需要及时收集其更新信息；HN表示医疗处置节点集合。
式(8)确保任一医疗节点处理的伤员数量在医院的处置能力范围内；表示t时刻节点o对h类型伤员的处置容量(能力)；表示τ时刻从节点o运往节点o′的属于l节点的h类型伤员的数量。
式(9)表示是否允许直升机在两节点之间航行；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量；top表示直升机经过路径(o,p)所需时间；表示大数。
式(10)表示任一周期内节点间物资和伤员的转运量在直升机的运输能力范围内；θc表示c类型物资的单位重量；为t时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量；为t时刻从节点o运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量；表示m类型直升机的最大载货重量(吨)；表示m类型直升机可载伤员的最大数量(人)；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量。
式(11)的目的是平衡任一周期内各节点之间的直升机流；avomt表示t时刻增加到节点o的m类型直升机数量,N表示节点集合，N＝HN∪SN∪DN。
式(12)表示决策变量为非负，且伤员运输量与不满足量、直升机运输次数等决策变量取整数。
进一步地，步骤2中所述运行基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型是指对所述初始计划决策模型进行求解，所述求解方法为经典的分支定界算法或使用优化软件工具求解。
进一步地，步骤4中所述基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型是指：
步骤4.1：构建调整决策模型的优化目标
步骤4.2：构建调整决策模型的约束条件：
Yopmt≥0且为整数；
其中，和(τ∈{1,2,...,r-1})分别表示r时刻之前对决策变量和Yopmt所作决策的实际执行结果；考虑到在当前调度周期r之前相关不确定性参数在历史周期的实际值已经揭晓，因此，用和(τ∈{1,2,...,r-1})表示需求不确定性参数和在τ时刻已经揭晓了的实际值。
进一步地，步骤4中所述运行基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型是指对所述调整决策模型进行求解，所述求解方法为经典的分支定界算法或使用优化软件工具求解。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，针对灾后制定应急运输调度计划时所面临的灾区需求等环境条件的动态性和这些环境条件随时间推进所呈现出的演变性，将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，每个周期的开始时刻均是一个决策点；在每个周期的开始时刻，均考虑未来E个周期的环境条件信息并制定出包含E个周期的运输调度计划，但只执行第一个调度计划；在立足于每个周期制定未来E个周期的调度计划时，不仅考虑前序周期优化决策的实际部署进展，还考虑未来E个周期相关环境条件的信息更新。与现有方案相比，这种基于多周期滚动的运输调度优化方法使得决策结果既具有较好的全局性和序贯性，同时又能根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整。
附图说明
图1为本发明***流程图。
图2为本发明基于多周期滚动的应急运输动态调度框架示意图。
图3为需求地点和供应地点位置分布图。
图4为运输计划汇总图和各时刻运输计划表。
具体实施方式
以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1至图4示出了本发明一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，包括步骤1：将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，用r表示当前决策的周期序号，r∈{1,...,T}，r的初始值为1；步骤2：获取从第一个周期开始的E个调度周期内的环境条件信息，运行基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型，生成面向E个调度周期的初始计划。执行第一个调度周期的计划，然后令r＝r+1；步骤3：收集从第一个调度周期到第(r-1)个调度周期所做决策的实际执行情况,以及从周期r到周期min(r+E-1,T)的需求更新信息；步骤4：根据步骤3中所收集的已经执行的决策结果与更新后的需求信息，运行基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型，生成从当前周期r开始的多个周期的调度决策计划，但只执行属于当前周期r的计划；步骤5：更新r＝r+1，如果r≤T，转步骤3，否则调度结束。本发明针对灾后制定应急运输调度计划时所面临的灾区需求等环境条件的动态性和这些环境条件随时间推进所呈现出的演变性，将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，每个周期的开始时刻均是一个决策点；在每个周期的开始时刻，均考虑未来E个周期的环境条件信息并制定出包含E个周期的运输调度计划，但只执行第一个调度计划；在立足于每个周期制定未来E个周期的调度计划时，不仅考虑前序周期优化决策的实际部署进展，还考虑未来E个周期相关环境条件的信息更新。与现有方案相比，这种基于多周期滚动的运输调度优化方法使得决策结果既具有较好的全局性和序贯性，同时又能根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整。
本实施例中，步骤2中基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型包括以下步骤：
步骤2.1：构建初始计划决策模型的优化目标
式(1)表示最小化多周期内物资未满足量和伤员未救治数量的加权之和；其中，
CS表示物资类型集合；
DN表示需求节点集合；
T表示总的调度周期长度；
表示优先满足c类型物资的权重系数；
为t时刻节点p处c类型物资的需求未满足数量；
表示优先救治h类型伤员的权重系数；
为t时刻节点l未救治的h类型伤员数量；
步骤2.2：构建初始计划决策模型的约束条件，包括：
Yopmt≥0且为整数；
式(2)和式(3)表示救援物资流的平衡约束，分别代表每个调度周期内需求节点和供应节点的物资运输流量平衡。SN表示物资供应节点集合；E表示调度决策的窗口长度；表示t时刻节点p对c类型物资的需求数量；δτopt为0-1参数：若任一直升机在τ时刻离开节点o，在t时刻之前到达节点p，则δτopt＝1，否则δτopt＝0；表示t时刻节点o处c类型物资的可供应数量；为τ时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量，和的含义与此类似。式(4)定义了在任一调度周期内需求节点仍未救治的伤员数量，在本模型中，伤员的救治与否以其是否到达最终医疗节点为界；HN表示医疗处置节点集合；表示τ时刻从节点o运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量,而的含义与的含义类似；表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量。式(5)、式(6)和式(7)保证任一周期内伤员产生节点、伤员转运途径的需求节点、医疗节点的流量平衡；表示τ时刻从节点l运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量，表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量；HN表示医疗处置节点集合。式(8)确保任一医疗节点处理的伤员数量在医院的处置能力范围内；表示t时刻节点o对h类型伤员的处置容量(能力)；表示τ时刻从节点o运往节点o′的属于l节点的h类型伤员的数量。式(9)表示是否允许直升机在两节点之间航行；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量；top表示直升机经过路径(o,p)所需时间；表示大数。式(10)表示任一周期内节点间物资和伤员的转运量在直升机的运输能力范围内；θc表示c类型物资的单位重量；为t时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量；为t时刻从节点o运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量；表示m类型直升机的最大载货重量(吨)；表示m类型直升机可载伤员的最大数量(人)；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量。式(11)的目的是平衡任一周期内各节点之间的直升机流；avomt表示t时刻增加到节点o的m类型直升机数量,N表示节点集合，N＝HN∪SN∪DN。式(12)表示决策变量为非负，且伤员运输量与不满足量、直升机运输次数等决策变量取整数。本实施例中，使用经典的分支定界算法或使用CPLEX等优化软件工具求解步骤2中的初始计划决策模型，得到第一个调度周期到第E个周期的调度计划，但是只执行第一个调度周期的计划。
本实施例中，步骤4中所述基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型是指：
步骤4.1：构建调整决策模型的优化目标
其中，表示优先满足c类型物资的权重系数，表示优先救治h类型伤员的权重系数。
步骤4.2：构建调整决策模型的约束条件：
Yopmt≥0且为整数；
其中，和(τ∈{1,2,...,r-1})分别表示r时刻之前对决策变量和Yopmt所作决策的实际执行结果；考虑到在当前调度周期r之前相关不确定性参数在历史周期的实际值已经揭晓，用和(τ∈{1,2,...,r-1})表示需求不确定性参数和在τ时刻已经揭晓的实际值。该应急运输调度计划调整决策模型是在步骤3收集从第一个规划时间段到第r-1个规划时间段的实际执行情况，以及未来E个周期相关环境条件的信息更新的基础上，将应急运输调度初始计划决策模型(1)-(12)调整成应急运输调度计划调整决策模型(13)-(24)，并使用经典的分支定界算法或使用CPLEX等优化软件工具进行求解，得到从当前周期r到周期min(r+E-1,T)的决策结果，但是只执行当前周期r的决策结果。从而使本发明在立足于每个周期制定未来E个周期的调度计划时，不仅考虑前序周期优化决策的实际部署进展，还考虑未来E个周期相关环境条件的信息更新。实现能够根据信息不断更新的结果对应急资源调度方案计划进行动态优化和调整的目的。下面以一个实际运行的示例来进行说明。
应用本发明对源自汶川地震救援的一个示例来说明所发展的模型与方法的可行性与有效性。该方法把灾后救援调度时间均匀划分为T个周期，编号为周期1到周期T，并假设每个周期内的救援需求保持相对不变。设***当前的决策周期为r(r≤T)，每次决策时最多同时考虑未来E个规划时间段。图2给出了受灾地点和供应地点的位置分布图，其中A～H为需求节点(以圆圈表示)，共8个，F1～F3为物资供应节点与医疗节点(以三角表示)，共3个。
实验中，各规划时间段之间时间间隔为2h，选择实际情况下最急需的两种救援物资，包括：食品、药品，分别用C1、C2表示，其单位重量分别是14kg、16kg；选择一种类型的伤员H1。C1、C2、H1的权重系数分别为0.28、0.32、0.40。表1和表2分别给出了不同时刻各需求节点新增救援物资需求量与伤员数量的期望值在此基础上各个受灾地点物资需求量和伤员数量的真实值在区间内随机产生，用以表征灾区需求水平的演变性。表3和表4展示了不同时刻各供应(医疗)节点新增的物资数量和医疗处置能力。表5是对直升机参数的说明，实验中有三种类型的直升机。表6给出了不同时刻各供应(医疗)节点新增的不同类型直升机的数量(如第一行第一列中的(10,5,5)表示t＝1时刻，F1节点新增各型号直升机分别为Z8s＝10，S70g＝5，M171s＝5)。数值实验基于优化软件ILOG CPLEX12.5.1.0进行，实验用计算机的配置为Intel(R)Core(TM)[email protected]，RAM＝8.00GB。
表1需求节点各周期物资需求预测值
表2需求节点各周期伤员数量预测值
表3供应节点各周期物资供应量
表4医疗节点各周期伤员处置容量(能力)
表5直升机参数设置
表6各周期增加的直升机数量(avomt)
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| F1 | (10,5,5) | (0,5,8) | (7,0,0) | (5,0,7) | (0,5,3) | (0,0,0) |
| F2 | (7,5,6) | (0,7,0) | (8,0,5) | (0,3,0) | (0,0,5) | (0,0,0) |
| F3 | (6,7,5) | (0,0,8) | (4,5,0) | (0,0,7) | (0,4,0) | (3,0,0) |
图3给出了本发明所提方法所生成的运输计划汇总图和各时刻的运输计划表。其中，各需求地点在各时刻具体的转运计划以运输计划表的形式列示。在运输计划表中，每一个表格表示一个需求节点在决策周期内的物资转入和伤员转出计划，第一列表示该物资转入或伤员转出的开始时刻，第二、三、四列分别表示转入该需求节点物资的供应节点或接收该需求节点伤员的医疗节点。表格中数据分别表示物资C1、C2和伤员H1的数量，正值表示转入需求节点，负值表示转出该需求节点。例如：需求节点C在t＝13时刻与供应节点(或医疗节点)F2间的转运计划为：由F2运往C的物资C1＝14.3吨、C2＝9.4吨，由C运往F2的伤员H1＝162人；此外，运输计划图则给出了各供应地点和需求地点之间在整个决策周期内的转运总量，有向虚线上括号内的数值分别表示汇总的物资C1、C2和伤员H1的数量，“-”表示运输方向与箭头所示方向相反。例如：供应节点(或医疗节点)F1与需求节点B之间的数据(6.1；0；-75)表示，在整个决策周期内由F1运往B的物资C1＝6.1吨(为运输计划表中t＝10、20、21时刻物资C1转运数量之和)、C2＝0吨，由B运往F1的伤员H1＝75人(为运输计划表中t＝7、19、21时刻伤员转运数量之和)。
通过图3可知，除F外，其余需求节点均由三个供应节点(或医疗节点)共同供应物资(或接收伤员)。但针对不同的需求节点，其物资输入与伤员输出的方向却存在差异。由表1可知，需求节点C、E、G为重灾区，物资需求与伤员数量均较大，观察图3可发现，均有来自其他三个供应节点的较大数量的物资，C的伤员运往三个医疗节点，但以F1居多，E的伤员由F1、F3接收，G的伤员主要由F1、F2接收。此外，A的物资主要来源于F2、F3，但伤员主要由F1接收，少量的伤员由F3接收；B有来自三个供应节点的物资，但以F2、F3为主，伤员则以运往F1的数量居多，运往其余两个节点的伤员数量相同；D需求的C1绝大部分来自F1，C2则来自F1、F3，伤员主要运往F1；F的物资来自F1、F2，伤员由F1、F2处置；H节点的有来源于三个节点的物资，但C2物资主要来源F2，伤员有F1和F2共同接收。不难发现，运输计划一定程度上打破了以往就近供应的认知，例如：D距离F2最近，但其物资主要由F1和F3供应，伤员主要由F1接收；F距离F3最近，但其物资供应和伤员处置主要由F1、F2完成。
上述实例表明，本发明所提出的方法能够较好的适应救灾需求等因素的动态性和演变性，生成与之相适应的运输调度及其调整计划。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：将整个运输调度时间均匀划分为T个周期，用r表示当前决策的周期序号，r∈{1，...，T}，r的初始值为1；
步骤2：获取从第一个周期开始的E个调度周期内的环境条件信息，运行基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型，生成面向E个调度周期的初始计划。执行第一个调度周期的计划，然后令r＝r+1；
步骤3：收集从第一个调度周期到第(r-1)个调度周期所做决策的实际执行情况，以及从周期r到周期min(r+E-1，T)的需求更新信息；
步骤4：根据步骤3中所收集的已经执行的决策结果与更新后的需求信息，运行基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型，生成从当前周期r开始的多个周期的调度决策计划，但只执行属于当前周期r的计划；
步骤5：更新r＝r+1，如果r≤T，转步骤3，否则调度结束。
2.根据权利要求1所述的一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：步骤2中所述基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型包括以下步骤：
步骤2.1：构建初始计划决策模型的优化目标
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式(1)表示最小化多周期内物资未满足量和伤员未救治数量的加权之和；其中，
CS表示物资类型集合；
DN表示需求节点集合；
T表示总的调度周期长度；
表示优先满足c类型物资的权重系数；
为t时刻节点p处c类型物资的需求未满足数量；
表示优先救治h类型伤员的权重系数；
为t时刻节点l处未救治的h类型伤员数量；
步骤2.2：构建初始计划决策模型的约束条件，包括：
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且为整数；
式(2)和式(3)表示救援物资流的平衡约束，分别代表每个调度周期内需求节点和供应节点的物资运输流量平衡。SN表示物资供应节点集合；E表示调度决策的窗口长度；表示t时刻节点p对c类型物资的需求数量，该参数的值具有演变性，需要及时收集其更新信息；δτopt为0-1参数：若任一直升机在τ时刻离开节点o且在t时刻之前到达节点p，则δτopt＝1，否则δτopt＝0；表示t时刻节点o处c类型物资的可供应数量；为τ时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量，和的含义与此类似。
式(4)定义了在任一调度周期内需求节点仍未救治的伤员数量，在本模型中，伤员的救治与否以其是否到达最终医疗节点为界；HN表示医疗处置节点集合；表示τ时刻从节点o运往节点p的属于1节点的h类型伤员的数量，而的含义与的含义类似；表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量，该参数的值具有演变性，需要及时收集其更新信息。
式(5)、式(6)和式(7)保证任一周期内伤员产生节点、伤员转运途径的需求节点、医疗节点的流量平衡；表示τ时刻从节点l运往节点p的属于1节点的h类型伤员的数量，表示t时刻节点l产生的h类型伤员的数量；HN表示医疗处置节点集合。
式(8)确保任一医疗节点处理的伤员数量在医院的处置能力范围内；表示t时刻节点o对h类型伤员的处置容量或能力；表示τ时刻从节点o运往节点o′的属于1节点的h类型伤员的数量。
式(9)表示是否允许直升机在两节点之间航行；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量；top表示直升机经过路径(o，p)所需时间；l表示大数。
式(10)表示任一周期内节点间物资和伤员的转运量在直升机的运输能力范围内；θc表示c类型物资的单位重量；为t时刻从节点o运往节点p的c类型物资的数量；为t时刻从节点o运往节点p的属于l节点的h类型伤员的数量；表示m类型直升机的最大载货重量，单位为吨；表示m类型直升机可载伤员的最大人数；Yopmt为t时刻从节点o飞往节点p的m类型直升机数量。
式(11)的目的是平衡任一周期内各节点之间的直升机流；avomt表示t时刻增加到节点o的m类型直升机数量，N表示节点集合，N＝HN∪SN∪DN。
式(12)表示决策变量为非负，且伤员运输量与不满足量、直升机运输次数等决策变量取整数。
3.根据权利要求2所述的一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：步骤2中所述运行基于多周期的应急运输调度初始计划决策模型是指对所述初始计划决策模型进行求解，所述求解方法为经典的分支定界算法或使用优化软件工具求解。
4.根据权利要求1所述的一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：步骤4中所述基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型是指：
步骤4.1：构建调整决策模型的优化目标
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步骤4.2：构建调整决策模型的约束条件：
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且为整数；
其中，和分别表示r时刻之前对决策变量和Yopmt所作决策的实际执行结果；和表示需求不确定性参数和在τ时刻已经揭晓的实际值。
5.根据权利要求4所述的一种动态调整的应急运输调度计划生成方法，其特征在于：步骤4中所述运行基于多周期的应急运输调度计划调整决策模型是指对所述调整决策模型进行求解，所述求解方法为经典的分支定界算法或使用优化软件工具求解。
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