风险管理中应急资源的动态配置与精准调度策略

引言：

全球化与城市化进程中，突发事件出现高频率，复合型以及强破坏力等特点。应急资源分配及调度是否科学合理会直接左右应急反应成果，若资源调配不当便会加重灾害所造成的损失。此项研究将文献研究，案例分析和数学建模相融合，全面整理既有研究状况，并深入剖析典型案例的经验教训。其中包含：给出依靠时空动态的需求预测方法，利用即时与过往的数据来改良模型；形成起“需求- 供应- 调度”一体化的框架从而达成全局性改良；规划出智能化的协调调度机制，凭借区块链守护信息安全，用智能合约做到自动调度。

一、应急资源管理概述

1.1 应急资源的定义与分类

应急资源指突发事件应对时用于抢险救援、医疗救治等的人力、物力、财力和技术资源。按属性分实物（救援设备）、人力（消防队员）、信息（灾情数据）和资金资源；按应急阶段分响应资源（救生设备）和重建资源（建筑材料）。实物是救援物质基础，人力是行动核心，信息为决策提供支持，明确资源分类有助于应急管理中快速识别需求，制定精准配置与调度策略。

1.2 应急资源管理的目标及原则

应急资源管理的主要目的就是有效配置并精确调度资源，从而最大程度上缩减突发事件导致的人命损失和财产损失，这个目的要达成需要符合四个方面的要素。第一点就是迅速反应机制，保证救援物资，专门队伍等资源能够在黄金救援时段精准到达现场；第二点是随时改善配置，按照灾情发展状况及时改变资源分配计划，地震发生之后依照余震检测数据随时调整帐篷，医疗设备等的安排；第三点是跨越部门协同联动，冲破行政壁垒做到资源共享，消防，医疗，交通部门联手规划物资运送线路；第四点是成本效益平衡，要在保障救援成果的同时控制资源投入。为此，要严格遵守四大原则，按照事件态势变化来动态调整资源数量及优先级，凭借需求分析精准匹配资源类型，比如危化品泄漏事件就优先调配防化装备，形成跨部门跨区域协同调度机制，利用大数据分析及数学模型预测，合理规划资源储备布局和应急调度方案。

1.3 应急资源管理的现状及挑战分析

目前我国在应急资源管理方面已取得一定成果，形成了较为完备的应急资源储备体系与调度机制。各级政府及相关部门加大对应急资源投入力度，建成一批应急物资储备库，储备大量应急物资。并且构建起应急资源信息管理系统，实现应急资源信息化管理，提升资源调配效率。

然而，应急资源运作依然遭遇很多难题，其一，应急资源的储备构造并不合理，有些应急物资储备量过大，而另一些紧急需要的物资却储备不够。其二，应急资源的信息分享以及协作机制不太完备，各个部门之间信息交流有阻碍，造成资源安排的时候产生协调方面的困难。其三，应急资源的动态调配及精确调动能力尚需加强，在突发事件爆发之际，很难依照实际需求迅速且正确地分配资源。其四，应急资源运作缺少专业人才，这限制了应急资源运作水准的优化。

二、应急资源动态配置模型构建

2.1 模型构建的理论基础

凭借运筹学里的线性规划，整数规划理论，将资源利用率最大化，应急反应用时最短当作目的来创建应急资源动态调配模型。再加上系统动力学理论，顾及到突发事件发展期间资源需求和供应存在的动态改变情况，从而对该模型执行动态改良。采用大数据分析以及机器学习技术，针对过往的数据和即时的监测数据展开挖掘和剖析，给模型赋予数据支撑，提升其精准度和适应能力。

2.2 模型假设与参数设定

假设应急资源的种类、数量，初始位置以及运输速度已知；突发事件的发展进程可以划分成许多阶段，各个阶段所需资源能够被预估出来；资源调配期间不会出现资源损毁或者遗失现象，模型参数包含资源数量，成本，运输耗时，需求优先度等。比如按照过往数据结合专家经验给不同种类医疗物资设置需求优先级别，急救药品比普通药品更优先。

2.3 动态配置模型的构建与求解

创建以最小化应急响应时间和资源调配费用为功能的模型，还要考虑到资源数量限制，需求限制，运输能力限制等。用智能优化算法，像遗传算法，粒子群优化算法来求解这个模型，通过不断迭代来找到最合适的资源分配计划。以某个地区的洪水灾害为例，用此模型对救援物资实施动态安排，经过多次迭代运算，得到在各个阶段向各个受灾地区分配物资的最佳方案，包含物资种类，数量以及运送路线。

三、应急资源的动态配置策略

3.1 大数据分析驱动的应急资源需求预测

大数据分析技术给应急资源需求预测给予强力支撑，大量历史数据被搜集并加以分析，包含突发事件的种类，规模，出现时刻，地点，以及相关的资源需求情形等信息。这些数据中蕴含着规律和走向，进而创建起精确的需求预测模型，而且联系到实时监测的信息，譬如突发事件的现场状况，气象数据，人员流动数据等等，对预测模型做到即时更新与调整，以此改善预测的精准度。

构建需求预测模型时，可以采用多种数据分析手段，时间序列分析，回归分析，机器学习算法等。时间序列分析会针对历史数据的时间序列特性展开分析，进而预估未来资源需求走向，回归分析能够创建起资源需求同有关影响要素之间的数学联系。通过对这些要素的预估，从而做到对资源需求的预估。机器学习算法，神经网络，决策树，支持向量机等，有着极强的非线性建模能力，可以处理复杂的数据关联，提升预估的精确度。

3.2 应急资源的动态调整机

若想应对突发事件的动态改变，就要创建应急资源的动态调节机制，在突发事件开始的时候，按照最初的预估需求以及现场情形，规划出初步的资源调配方案，随着突发事件的发展，信息持续更新，即时评判资源的需求量和供应量，一旦察觉到资源调配方案和实际需求有差异，就要立刻对资源调配方案加以调整。

动态调整机制的达成要依靠先进的信息技术和管理手段，通过创建应急资源管理信息系统，做到对资源需求，供应，调配等信息的即时监测并更新，凭借智能化的决策支撑系统，按照即时数据和既定的规则，自动形成调整提议，给决策者给予参考，而且，加大同各个部门和单位的交流和协调，保证调整计划可以迅速，有效地执行。

3.3 应急资源的协同配置

应急资源的协同配置，应急资源的利用效率提升关键在于，突发事件应对时涉及众多部门和单位，消防，医疗，交通，民政等。各个部门都有一定应急资源，通过协同配置机制创建起来，部门之间壁垒被打破，资源共享与优化配置得以达成。

协同配置机制的创建，要确定各部门的职责与权限，制订统一的资源调配准则及流程，创建起跨部门的应急资源协调组织，负责统筹协调资源调配事宜。此外，凭借信息化手段，搭建起应急资源协同共享平台，做到各部门之间的信息及时共享和交流。在调配资源的时候，全面考量各部门的需求和资源优势，执行恰当的分配和组合，改进资源的总体利用率。

四、应急资源的精准调度策略

4.1 物联网技术下应急资源的实时监控

物联网技术可以实现对应急资源的实时监控和追踪。把传感器、RFID 标签之类的装置装在应急资源上，将这些资源的位置，状态，数目等信息随时传送给监控中心，监控中心经过分析和处理这些信息，就能随时了解应急资源的动态情况，从而给精确调度给予正确的数据支撑。

比如在应急物资运输过程中，采用物联网技术可以对运输车辆的位置、行驶速度、货物状况等信息进行实时监测，一旦发现车辆发生故障或者运输线路被阻塞时，就能及时采取措施进行调整，保证物资按时、安全抵达目的地；对于应急救援人员的调度而言，借助物联网技术能够实时掌握救援人员所处位置及其工作状态，进而合理分配救援任务以提升救援效率。

4.2 应急资源调度的优化算法

要想做到应急资源精确调度，需用优化算法来制订出最优的调度方案，常用的优化算法有线性规划，整数规划，遗传算法，蚁群算法等等，这些算法可以按照不一样的目的和约束条件，比方说最短的运输时间，最低的运输费用，最大的资源利用率等，对应急资源的调度加以优化。

以线性规划算法为例，线性规划的基本思想是在满足一系列线性约束条件的基础上，求解线性目标函数的最大值或最小值，从而找到最优的资源调度方案。在应急资源调度中，可以将资源供应量、需求量、运输能力等作为约束条件，将运输时间或成本作为目标函数，利用线性规划求解得到最优调度方案。遗传算法和蚁群算法属于智能优化算法，它们通过模拟生物进化过程或者蚂蚁觅食行为，在解空间中搜索最优解，具有较强的全局搜索能力，在复杂调度问题中能够找到相对较好的解决方案。

4.3 应急资源调度决策支持系统

应急资源调度的决策支持系统属于达成精准调度的关键工具，此系统整合了应急资源的即时讯息，改良算法，地理信息系统（GIS）等功能模块，可以给决策者赋予全方位，精确无误的决策支撑。决策者通过实时信息模块可以实时了解到应急资源的需求信息、供应信息、位置信息等，优化算法模块会根据这些信息利用预先设定好的优化算法来生成多种调度方案，并对这些方案进行评估比较。地理信息系统模块可以直观的显示出应急资源的分布情况、运输路线、突发事件的现场位置等信息，帮助决策者更好的理解和分析问题，决策者在充分考虑各种因素之后，通过决策支持系统选择出最优的调度方案并下达调度指令，决策支持系统还可以对调度方案的执行情况进行实时跟踪反馈，以便及时调整优化调度方案。

五、结论

本文关注风险管理里应急资源的动态分配以及精确调度对策，研究系统阐述了应急资源管理理论以及现状问题，给出了结合大数据，物联网和智能算法的革新策略，搭建起多目标优化模型，通过案例来检验这个策略的可行性，发现这个策略能够明显改进资源利用率，缩减反应时长，削减灾害损失，但研究也存在一些限制，比如模型假定同现实之间存在差距，要改善对不确定因素的考虑，对于社会力量的合作机制缺少探究，以后可以探寻由人工智能带动的动态评价以及自我调节分配，深入钻研区块链技术的运用，营造出多方合作的应急管理生态环境。

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