【作者】

Fei Wang; Joseph Jonathan Magoua; Zaishang Li; Nan Li; and Dongping Fang

Lecturer, School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry Univ., Beijing 100083, China.

Assistant Professor, College of Economics and Management, Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China.

Postdoctoral Researcher, Dept. of Construction Management, Tsinghua Univ., Beijing 100084, China.

Associate Professor, Dept. of Construction Management, Hang Lung Center for Real Estate, Tsinghua Univ., Beijing 100084, China (corresponding author).

Professor, Dept. of Construction Management, Tsinghua Univ., Beijing 100084, China.

期刊信息Journal of Management in Engineering. 41(1), 2025.

全文鏈接https://ascelibrary.org/doi/10.1061/JMENEA.MEENG-6201

01 摘 要

修復序列計劃是關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)災(zāi)后恢復規(guī)劃中的關(guān)鍵步驟。確定修復序列對于基礎(chǔ)設(shè)施管理者制定恢復計劃和分配修復資源十分重要且充滿挑戰(zhàn)。盡管針對基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)修復序列計劃的研究日益增多，但現(xiàn)有方法難以準確模擬修復序列動態(tài)影響下基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的復雜行為，未充分利用系統(tǒng)的詳細運行數(shù)據(jù)，進而制約了修復序列決策模型的求解效率。為解決該問題，本研究基于遺傳算法提出了一種新的修復序列決策模型求解框架。本框架包含了三條利用災(zāi)損基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)詳細運行數(shù)據(jù)的規(guī)則。為獲取支撐改進遺傳算法所需的詳細運行數(shù)據(jù)，本框架采用基于高層體系結(jié)構(gòu)的聯(lián)合仿真方法對基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的恢復過程進行精細化建模。該聯(lián)合仿真方法整合了基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)領(lǐng)域模型，可捕捉基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)性及修復順序動態(tài)影響下的系統(tǒng)詳細恢復過程數(shù)據(jù)。為驗證框架有效性，本研究以供電供水兩個關(guān)聯(lián)系統(tǒng)為案例進行分析。結(jié)果表明，所提出的聯(lián)合仿真方法能準確模擬修復順序?qū)A(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)影響，改進的遺傳算法在收斂速度和最優(yōu)修復序列識別方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢?？傮w而言，該框架提升了修復序列決策模型的求解能力，為基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)管理者高效開展災(zāi)害應(yīng)對提供了決策支持。

02 研究方法

本研究基于遺傳算法提出了關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)災(zāi)后修復序列決策模型的改進求解框架。本研究在遺傳算法的初始解生成階段、適應(yīng)值計算階段及變異階段提出了如下的改進：

）在初始解生成階段考慮構(gòu)件類型的恢復優(yōu)先級。同一類型的構(gòu)件具有相同的運行機制、相似的恢復時間需求與修復資源需求。因此，在確定初始解時可以整體看待。構(gòu)件類型對系統(tǒng)功能恢復的貢獻是指修復該類構(gòu)件后系統(tǒng)功能增加的幅度。在本研究中，構(gòu)件類型對功能恢復的貢獻越高，則在修復序列中排序更加靠前。同一類型內(nèi)的組件隨機排列。

聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)災(zāi)后恢復過程聯(lián)合仿真模型數(shù)據(jù)傳遞機制

關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)災(zāi)后恢復過程仿真流程

）在變異階段考慮了不同構(gòu)件在恢復過程中的制約關(guān)系。在基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)內(nèi)部，各構(gòu)件存在復雜的依賴關(guān)系，這種依賴關(guān)系對基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的恢復存在較大的影響。如果不考慮構(gòu)件在恢復過程中的制約關(guān)系，恢復順序?qū)⒖赡懿缓侠恚糠謽?gòu)件在修復完成后功能無法恢復，致使整個系統(tǒng)功能恢復延遲。本研究通過分析精細化仿真數(shù)據(jù)中各構(gòu)件的恢復時間的關(guān)系，確定不同構(gòu)件在恢復過程中的制約關(guān)系。本研究通過在變異階段調(diào)整修復序列中各構(gòu)件的位置，生成更加優(yōu)秀的個體進入下一代。

03 研究結(jié)果

）本研究以美國謝爾比縣的水電關(guān)聯(lián)系統(tǒng)地震災(zāi)害后的恢復為例展開研究，研究案例如圖所示。

）地震破壞后的供電系統(tǒng)

）地震破壞后的供水系統(tǒng)

：研究案例

）基于待研究的案例，研究開發(fā)了關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)災(zāi)后恢復過程聯(lián)合仿真模型。本研究提出的求解框架與遺傳算法在迭代過程方面的比較結(jié)果如圖所示。此外，本研究提出的方法與遺傳算法及基于節(jié)點重要性的求解方法相比，各求解方法的性能評估指標結(jié)果如表所示。

不同求解方法的比較結(jié)果

Indicator

IBM

Benchmark GABM

Advanced GABM

Optimal FV

475802.59

427989.52

416092.95

MV

435162.31

418987.39

SD

11977.86

8532.94

EB

17.25%

13.95%

TC

CT (hours)

0.03

20.61

18.53

）基于本研究提出的恢復序列決策模型求解算法確定的水電系統(tǒng)恢復過程如圖和圖所示。

供水系統(tǒng)恢復過程

供電系統(tǒng)恢復過程

04 研究發(fā)現(xiàn)

采用領(lǐng)域知識對于模擬關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)功能恢復過程至關(guān)重要。在先前的研究中，基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的功能通過網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)流量的指標來表示，這些指標無法充分考慮系統(tǒng)的運行機制，無法詳細模擬系統(tǒng)流量特征的復雜變化。實際上，基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的功能水平是由每個組件的運行機制共同決定的，并且由于流量重新分配的不確定性，其功能水平在恢復的過程中可能在某個時間點下降。本研究中單個系統(tǒng)恢復過程的模擬結(jié)果與相應(yīng)系統(tǒng)領(lǐng)域的結(jié)論高度一致，證明了采用各領(lǐng)域知識時結(jié)果的合理性和可靠性。因此，所提出的框架在修復序列動態(tài)影響下功能恢復過程模擬的精細化和可靠性方面，相較于現(xiàn)有研究具有顯著優(yōu)勢。

本研究所提出的求解框架中恢復過程的模擬生成了大量的精細化運行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以有效地支持恢復序列決策模型的求解。盡管一些先前的研究在使用遺傳算法求解修復序列決策模型時增加了相關(guān)目標（例如最短修復延遲時間）以提高搜索效率，但這些研究并未提高遺傳算法任一階段的效率，從而存在顯著的局限性。本研究充分利用系統(tǒng)的精細化模擬數(shù)據(jù)，通過識別和調(diào)整受損構(gòu)件的修復順序，快速找到較優(yōu)修復序列?？傮w而言，本研究提出的解決框架在較優(yōu)序列的生成、識別和檢索方面具有優(yōu)勢。管理者使用本研究提出的框架能夠快速識別較好的修復序列，災(zāi)后關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的功能恢復將得到加速。這種加速的恢復過程不僅確保了基本服務(wù)的及時恢復，還有助于提升城市環(huán)境的韌性和穩(wěn)定性。因此，該框架不僅促進了災(zāi)后基礎(chǔ)設(shè)施的快速恢復，還增強了城市居民的安全感和幸福感，從而提高了整體社區(qū)的韌性和生活質(zhì)量。

05 研究不足與展望

本研究的兩點局限性：（）該框架沒有考慮不同基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)管理者之間的互動（如信息共享、利益沖突等），而這些互動在現(xiàn)實中可能影響管理者的決策環(huán)境和修復序列；（）本研究開發(fā)的恢復序列決策模型沒有考慮多個目標。在未來的研究中，可以考慮更多影響修復序列決策的因素和優(yōu)化目標，以識別更實用的修復序列。

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