为应对偶发性重大自然灾害,最大限度降低财产损失,保护人民生命安全,须要在灾后第一时间进行科学高效的应急资源调度,以便在应急设施、人员、工具和物资等方面为抢险救灾行动的组织和实施提供必要保障。在应急资源调度决策过程中需要特别考虑以下两方面的特性:一是不确定性,重大自然灾害会严重毁坏交通、通讯等基础设施,导致灾情信息的传递与汇总困难,使决策者在短时间内难以全面、准确的掌握灾情信息,从而造成灾情信息的不确定性。本文采取鲁棒优化方法处理相关的不确定性。二是动态性,重大自然灾害后的次生灾害会导致灾情不断变化,不确定性灾情信息也逐渐明确,这些不断更新的信息本身就是动态的;此外,救灾工作持续时间较长,期间各类应急资源可用水平、受灾点需求、灾区基础设施状态也会发生动态变化。本文创新性地引入模型预测控制方法处理灾情信息的动态性。基于以上现实要求,本文主要开展了以下研究工作:第一,在制定应急资源动员-运输调度计划时,考虑需求参数的不确定性,针对灾后物资供应与医疗处置能力动员、物资前送与伤员后撤等需求,以实现总成本最低为目标,建立了一个多周期、多供应点、多需求点、多物资、多模式、可中转、容量有限的救援资源动员-运输调度模型。在此基础上,采用两种不同的鲁棒优化方法处理需求的不确定性。相关实验表明:基于Bertsimas等的鲁棒模型在生成实例验证模型解的性能时,其解在绝大多数情况下优于基于Ben-Tal等的鲁棒优化模型。虽然后者在动员-运输成本方面有较大优势,但在震后初期首要目标是抢救伤员,减少人员伤亡,因此,前者更适用于震后初期灾区的实际情况。第二,在制定应急资源运输方案时,需考虑供应、需求等参数因预测精度导致的不准确性及参数随时间而演变等特点。针对灾区物资和伤员转运需求,以最小化加权物资未满足量和伤员未救治数量之和为目标,建立了一个基于多周期规划的应急运输调度模型,创新性地引入了基于模型预测控制(MPC)的滚动优化框架,进一步建立了基于MPC的多周期应急运输调度模型,提出了运输计划动态调整策略,以适应需求与供应等参数的动态演变性,并满足因预测结果不准确而导致的对计划进行调整的现实要求。实验证明:与传统方法相比,本文所提方法能够有效减少调度的不满足量,并能显著消除预测结果不准确对不满足量的影响。第三,以上述两项研究为基础,同时考虑灾后条件的不确定性与动态性,以及现有分配方案根据输入数据预测值和实际值(或观测值)之间的偏差进行实时调整的要求,提出了基于鲁棒模型预测控制(RMPC)方法的多周期滚动优化框架,获取鲁棒的物资分配计划,并根据更新的实时信息对运输方案进行调整。实验表明:应用RMPC方法下,需求不确定性比供应不确定性的影响更明显,且MPC的引入可以有效缓解不确定代价变化时对目标函数的影响;期望值的准确性对优化目标的影响比可变范围更强;与鲁棒模型相比,RMPC模型优势明显,而与MPC方法相比,其优势有限。本文很好地解决了灾后环境的不确定性与动态性,降低了不确定性与动态性对应急资源运输调度计划的干扰,将为救援资源运输调度提供很好的指导价值。