融合博弈论加权与蚁群算法的洪水应急物资差异化配送优化——以焦作"7·20"特大暴雨为例

《Sustainability》：Sustainable Flood Emergency Material Demand Grading and Routing Re-Optimization: A Game-Theoretic Combined Weighting and Grey-TOPSIS Approach in Jiaozuo, China

　　

摘要

及时、差异化的应急物资分配有助于减轻洪水损失并支持韧性、可持续城市的建设，然而需求紧迫性很少与路径规划联合量化。本文提出一种综合框架，融合博弈论AHP–CRITIC加权、灰色关联TOPSIS、精确Fisher–Jenks分区以及需求驱动型蚁群路径规划方法，并应用于中国焦作市2021年7月"7·20"特大暴雨洪水事件。十一个区域的需求紧迫性指数范围为0.3064–0.6020，经精确Fisher–Jenks优化划分为四个等级，对应中国四级应急响应体系；各等级在不同加权方案下具有鲁棒性（在纯CRITIC权重和等权条件下结果完全一致，仅在纯AHP权重条件下出现两处一级偏移），且在Bootstrap扰动下保持稳定。路径规划模型引入了一条边风险暴露项；最优路径以调整后距离增加8.0%为代价，将紧迫性加权配送时间减少了6.1%（F* = 235.8774），满足当地6小时首波次派遣目标。在相同评价预算下，改进型蚁群算法与标准蚁群算法在解质量上持平，且两者均显著优于遗传算法和粒子群算法（p < 0.001）。鲁棒性在不同加权方案、绕行系数和Bootstrap扰动下均得以保持，支持了资源高效、灾害韧性的应急物流（SDG 11.5）。