《Logistics》：A Multi-Criteria Decision-Making Approach for Air Rescue Units Allocation During Disaster Response
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本文提出了一种结合价值聚焦思维（VFT）与多属性价值理论（MAVT）的多准则决策分析（MCDA）方法，旨在解决灾害响应阶段直升机救援单元（HEMS）的分配难题。该方法通过构建包含任务安全、响应时间及预期获救人数等准则的层次结构，为决策者提供了透明、可追溯的决策支持框架，有效平衡了救援效率与操作安全之间的权衡，尤其适用于信息不确定、时间紧迫的复杂应急环境。
1. 引言
近年来，自然灾害的频率和强度不断增加，造成了重大的人员、社会和经济影响。在灾害响应阶段，决策者需要在信息不完整、条件快速变化且时间紧迫的情况下，迅速做出关键决策，特别是关于有限资源的分配。其中，救援直升机因其能够到达其他交通工具无法进入的区域、运送伤员和医疗物资而发挥着关键作用。然而，直升机分配决策是一个高度复杂的过程，涉及天气条件、飞行时间、机组人员可用性、风险水平和估计的受害者人数等多个相互冲突的准则。
尽管优化模型、模拟和专家系统等定量方法在支持人道主义物流决策方面得到了广泛应用，但这些模型通常假设理想的信息条件和经验丰富的操作员，难以反映实地作业的现实情况。在真实的灾害情境中，可用数据往往不确定、不完整或不断变化，且决策时间短，这使得传统模型在大多数情况下难以实施。
为了弥补这一研究空白，本研究提出了一种基于多准则决策分析（MCDA）的决策支持方法，该方法整合了价值聚焦思维（VFT）和多属性价值理论（MAVT），以支持灾害响应阶段的航空救援单元分配。该方法提供了一个结构化和透明的过程，使决策者能够比较备选方案，可视化效率与安全之间的权衡，并在时间压力和不确定性下采取更一致的解决方案。
2. 文献综述
灾害管理决策是在显著的不确定性、时间压力和资源稀缺的情况下进行的。多准则决策分析（MCDA）已被证明是支持此类复杂决策的有效框架，能够代表多个目标并明确处理不确定性。文献回顾表明，尽管MCDA在人道主义物流领域取得了相关进展，但仍存在一些尚未充分探索的空白。
首先，在航空救援决策中，如何将效率和操作安全准则共同考虑是一个关键空白。其次，价值驱动方法的使用有限，未能充分明确决策者的基本目标和相关权衡。第三，需要适用于不同经验水平操作员的工具，在不确定性和强时间压力的环境中提供结构化支持。
本研究旨在通过提出一个VFT-MCDA模型来填补这一空白，以支持灾害响应阶段的直升机救援任务分配。该方法将价值聚焦思维（VFT）和多准则决策分析（MCDA）的概念整合到一个单一框架中，围绕反映人道主义价值和任务操作约束的基本目标来组织决策问题，并在不确定性下支持救援单元的分配。
3. 材料与方法
3.1. MCDA基础与VFT-MAVT建模
本研究提出的决策支持方法遵循三阶段MCDA框架，并将其适应于航空救援单元分配的背景。该方法结合了价值聚焦思维（VFT）和多属性价值理论（MAVT）的原则，以支持灾害情况下的直升机分配。
VFT-MAVT组合的决策基于直升机分配问题的性质，其中机组安全、响应时间、获救受害者人数、结构风险和操作条件等多个目标必须同时考虑。这些准则具有复杂的权衡关系，并且经常相互冲突。因此，航空物流中常用的纯优化方法无法充分反映所涉及的人道主义和操作价值。MCDA方法有助于使这些权衡明确化，并允许决策基于透明且可复制的价值结构。
3.2. 决策背景与数据
本研究以洪水响应场景作为测试环境，因为洪水是最常发生且对空中救援任务操作要求最高的事件之一。模拟场景代表了一组已被风险等级分类的洪水淹没区域，每个区域包含已知数量的处于不同健康状况的受害者。这些区域与确定的天气条件相关联，并位于距离受害者支持区（VSA）和HEMS基地已知距离的位置。
受害者根据受伤严重程度分为四个疏散和治疗优先级，并增加了无家可归但需要疏散的受害者级别。区域风险水平则根据结构破坏的可能性分为四个等级。救援单元（RU）的技术特性和安全参数，如天气条件、机组经验和直升机维护状况，被纳入模型以影响任务成功的概率。
3.3. 数据模拟
数据模拟的目的是为所有位置生成多个救援场景，包括其相应的天气条件。模拟假设所有参数在分析期间保持静态，管理中心暂时拥有所有资源，在此期间积累和处理新信息，直到一个单元变为可用。
模拟生成了多个决策备选方案，每个方案代表一组连接救援基地、洪水淹没区域和受害者支持区的可行飞行路线。例如，备选方案A假设HEMS从基地1出发，救援区域13、11、10、9和8的受害者，并将他们运送到VSA 1。该操作需要约4794分钟的总飞行时间，无天气相关事故的概率为81%，无机组人员死亡的概率为100%（低风险水平），预期获救人数为161人。相比之下，备选方案I假设HEMS从基地2出发，救援区域4、5、6、7、1、2和3的受害者，并将他们运送到VSA 3。该任务需要2824分钟的总飞行时间，面临更恶劣的天气条件，无天气相关事故的概率为75%，无机组人员死亡的概率仅为10%（极高风险水平），但预期获救人数为212人。
3.4. 目标与准则权重定义
应用价值聚焦思维（VFT）得出了HEMS分配决策的基本目标层次结构。该层次结构包含四个基本目标，每个目标都与一个可测量的属性相关联：
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最大化获救受害者人数：通过预期成功获救的受害者人数来衡量。
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最大化操作安全：通过整体任务风险水平来表示。
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最小化HEMS损坏：通过天气相关事故的概率来表示。
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最小化总服务时间：通过总飞行持续时间（分钟）来表示。
这些准则被组织成一个具有两个主要目标的层次结构：最小化操作成本和最小化死亡人数。在顶层，“最小化死亡人数”获得了总重要性的90%，而“最小化操作成本”获得了10%。在每个组内，权重按比例分配给相关准则。在操作成本下，“最小化总服务时间”和“最小化HEMS损坏”的权重分别为5%和95%。在死亡人数下，“最小化机组人员死亡”和“最大化获救受害者”的权重分别为99%和1%。这些分层权重被汇总以获得每个准则对最终价值函数的总体贡献。
3.5. 价值函数构建
价值函数的定义是为了使所有准则能够在通用尺度上进行评估。定量准则（如任务时间）使用线性归一化函数；与安全相关的概率使用凹或凸递增函数来表示航空风险规避；分类风险水平（R1–R4）使用与国家风险映射指南一致的序数值。所有函数均使用0作为最差可接受条件，100作为最佳观察条件。
4. 结果
应用VFT-MAVT模型对模拟的备选方案进行评估。备选方案A、B和C获得了最高的总体得分，分别为97.8、93.0和90.9，表明根据决策者的偏好，这些方案具有优越的性能。
敏感性分析通过改变准则权重同时保持价值尺度不变来进行。分析表明，只有当至少约0.15的全局权重从机组安全转移到获救受害者时，备选方案C才会超过A。该排名也在恶劣天气场景下进行了测试，结果表明在适度的偏好变化下，顶级备选方案保持稳定。
5. 讨论
结果表明，所提出的模型能够比较航空救援单元分配的不同备选方案。在探索的示例中，备选方案A被确定为最合适的方案。对于具有强烈保守偏见的决策者来说，操作安全被赋予了高优先级。
权重分配反映了真实响应操作中观察到的优先级，其中保护生命，特别是机组人员的生命，被视为首要目标。这种优先排序与救援航空指南、操作安全标准和专业文献一致，强调应避免涉及机组人员高风险的飞行任务，即使这些任务可能拯救更多的受害者。
结果还表明，任务安全准则在最终排名中占主导地位。操作时间和获救受害者人数对聚合价值的影响较小。MCDA过程将备选方案A确定为最受青睐的选项，反映了决策者的价值结构并强调了操作安全。然而，这一结果不应被解释为最终决定，而应被视为更好地理解问题的分析步骤。
敏感性分析表明，该排名具有稳健性。例如，只有当至少约0.15的全局权重从机组安全转移到获救受害者时，备选方案C才会超过A。在恶劣天气场景下的测试也表明，顶级备选方案在适度的偏好变化下保持稳定。
该模型的主要贡献在于证明了VFT和MAVT方法的结合允许以分层和可追溯的方式构建和衡量复杂和不确定环境中的价值和优先级。这填补了文献中的一个重要空白，因为大多数关于灾害资源分配的研究依赖于纯优化模型。
在实践方面，该方法论可以通过根据特定的操作优先级调整准则和权重，轻松适应其他类型的任务。与仅基于时间优化或最大化援助受害者数量的传统方法相比，VFT-MAVT模型通过明确安全、效率和人文效益之间的权衡，呈现出明显的优势。
6. 结论
本研究提出了一种结合价值聚焦思维（VFT）和多属性价值理论（MAVT）的方法，以支持灾害响应阶段航空救援单元的分配决策。该方法通过构建包含任务安全、响应时间及预期获救人数等准则的层次结构，为决策者提供了透明、可追溯的决策支持框架。
结果表明，该方法能够有效平衡救援效率与操作安全之间的权衡，识别出在决策者偏好下性能最优的备选方案。敏感性分析证明了该模型的稳健性，表明在适度的偏好变化下，顶级备选方案保持稳定。该方法不仅有助于减少决策者之间的经验差距，还能使决策比传统方法更快、更准确、更一致。
尽管本研究存在使用模拟数据和特定决策者偏好的局限性，但它为未来研究提供了方向，例如将MCDA框架与模拟或优化模型集成，或使用参与式权重启发方法。总体而言，所提出的方法学展示了基于价值的结构化决策支持可以增强HEMS分配在灾害响应中的透明度、一致性和操作安全性。
