第３２卷第１期 ２０１３年２月 文章编号：１ｏｏ卜４３７３（２Ｏ１３）Ｏ１一Ｏ１２９一Ｏ４ 兰州交通大学学报 Ｖ０１．３２ Ｎｏ．１ ］ｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌａｎｚｈｏｕ Ｊ ｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｆｅｂ．２０１３ ＩＸ）Ｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００１－４３７３．２０１３．０１．０２９ 基于效用函数的突发事件应急物资需求分析 朱昌锋， 刘德元 （兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州７３００７０） 摘要：为保证突发事件应急救援的高效顺利开展，应急物资需求的准确预测是应急救援工作的关键环节之一．本 化，采用基于时序的案例权重调整，获得特征因素的影响权重系数，寻求最佳相似源案例，以解决灾区应急物资 文通过考虑特征因素值的归一化、特征因素的影响权重系数和各特征因素对时间的敏感性，引入了效用函数的归 一需求问题的案例推理方法．并以实例分析了该方法的可行性和合理性．该方法很好地解决了信息不完备条件下应 惠物资需求的预测，为应急决策者提供一定的理论参考依据． 关键词：突发事件；应急物资；效用函数；权重调整；相似度 中图分类号：Ｕ９ 文献标志码：Ａ 突发事件应急救援物资需求量的确定直接关系 到应急救援的效率．为此，许多学者就应急物资需求 开展了大量的研究．文献［１］根据ＧＭ（１，１）的指数 特性，通过对原始数据序列进行变换使其服从指数 规律的改进模型，克服了传统ＧＭ（１，１）模型指数规 律的不足，用改进模型对应物资需求量进行预测；文 表示，如“有”或“没有”，“是”或“不是”等，此种数值 的相似度计算为［。］ ｓ酬 一｛： ｉ≠－￣－ ｘｊ．； ㈣ ２）确定的数字属性值．该种属性值可以是连续 的，也可以是离散的，其相似度计算方法为Ｌ４ ｓｉｍａ￣（ｚｆ，ｘＤ＝ｄ（ｘ ， ） ————一 献［２］基于归一化处理后的欧氏算法，寻求最佳相似 源案例，以确定源案例中的关键因素，建立了案例推 理—关键因素模型，为目标案例进行灾害应急物资 需求预测．但是，既有研究未考虑特征因素对时间的 （２） 式中： （ ， ）＝＾／∑（ｚ 一蛳）。 ３）模糊概念属性值．该种属性值可认为是一概 敏感性、不同属性值的表示和计算、未采用优化的特 征项值的归一化处理． 当突发事件类型相同、发生环境相似、处理方式 相同的前提条件下，其应急物资需求也具有一定的 相似性，可以考虑利用历史数据建立案例库，通过从 事例库中检索出相似案例，运用事例推理技术获得 灾区应急物资的需求量．基于此，本文在既有有关研 究的基础上，引入了不同属性值的表示和计算，采用 效用函数的归一化处理和基于时序的案例权重调 整，寻求最佳相似源案例，为应急决策者提供一定的 理论依据． 念变量，其属性值可构成一项目集．项目集中，每一 项目对应一模糊概念．模糊概念或模糊数可用高斯 函数表示，但高斯函数计算过于复杂，为简化计算， 可采用基于梯形的模糊集合来模拟模糊属性．根据 隶属度函数，采用面积法来计算两个模糊属性间的 相似度如下［ ］： ，硌）＝ ＝ Ａ（） ｘ￣ ｆｌ ｘ＃Ａ （（３） 式中：Ａ为相应隶属函数的面积，Ａ（ｘ ｎ孙）为两 个模糊集面积的交．根据文献［６］，由模糊集之间交 的方式，可分别算出Ａ（ｘ ｎ ）的值，然后将其代 人式（３），可计算出ｓｉｍ（ｘ ，ｚ ）的值． ４）区间属性的计算．对于属性复杂度较高，各 １属性值的表示 １）符号属性值．该种属性值通常用明确的术语 收稿日期：２０１２－０６－１０ 基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金（１ｌＹＪＡＺＨ１３２）；兰州市科技局研政产合作支撑计划项目（２０１１一卜１ｌ１）ｆ甘肃省青年科技 基金（２０１１ＧＳＯ４２５６） 作者简介：朱昌锋（１９７２一），男，甘肃天水人，教授，博士生，主要研究方向为交通运输规划与管理．Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｕｄｄＯ０３＠１６３．ｃｏｍ １３Ｏ 兰州交通大学学报 第３２卷 属性间其差异性较大的应急物资，即使对于同一类 别的属性，量纲和数量级也可能差异较大，直接采用 传统欧氏距离算法难以保证检索结果的有效性．对 传统欧氏距离算法进行了相应的改进以提高聚类效 果，即对传统的欧氏距离公式进行属性归一化，并依 据各属性的重要性赋予各属性不同的权值． ｓｉｍＳ，（ｚ ， ）一１一ｄ（ｘ ， ｉ） 当Ａ ＜Ｃ 时， ＜０，此时 随着Ｍ 的减 小而非线性递减． 文献［９］在引入效用函数对各属性进行标准化 和归一化后，对效用函数的引入做了定性和定量分 析．并通过分析后得出，引入效用函数对属性进行归 （４） 化比运用传统的属性归一化方法更优．几个典型 情况下的Ａｄ和Ｍｄ及 问的关系见表ｌ，Ｙｏ— 一厂 ———————————一 式中：ｄ（ｘ ，ｚ 』）一１一 ／∑ ｄ。Ｙ＾ １ （ ， ） ２ 应急物资需求预测模型建立 ２．１ 特征因素的的归一化处理 假设案例库中有 个案例，记源案例集为Ｃ＝ ｛Ｃ ，Ｃ２，…， ），每个案例有ｍ个特征因素，其特征 因素集记为Ｆ一（ ， 。，…，厶｝，特征因素的影响 权重山一｛ｗｌ，Ｗ２，…， ｝，且满足∑ｗｊ一１， ：：： 』＝１ １，２，…，ｍ，记新目标案例为Ｔ，构造如下特征因素 矩阵： Ａｌ】 Ａ１２ Ａ１ Ａ２１ Ａ２２ Ａ Ａ＝＝ ● ： Ａ， １ Ａ ２ Ａ 式中：Ａ 代表第ｉ个案例的第 个特征项值． 由于一般不同的特征因素在同一案例中数值相 差悬殊，且有时相同的特征因素在不同案例中的数 值相差也很大，故需要对特征因素值进行归一化处 理，以便计算结果更能准确地反应源案例与目标案 例之间的匹配程度［ －８］． 假设第ｉ个特征属性的平均值为ｃｊ，Ｊ一１，２， …， ，中间变量为Ｍ，ｊ，则： ∑Ａｄ 一 （５） 一 （６） Ｌ／ 将特征项值转换到［一１，１］区间上的效用函数 值ｙ 为 Ｙ 一再１－ｅＸｐｅｘｐ（－ Ｍｉｊ ） （７） （其中： 反映了原始数据Ａ 与均值的偏离程度． 当Ａ —ＣＪ时， 一０； 当Ａ ＞ 时， ＞０，此时Ｙ 随着Ｍｏ的增 长而非线性递增； ｆ（Ｍｏ）是一条Ｓ型曲线，如图１所示． 表１ Ａｏ与Ｍｏ和 之间的关系 Ｔａｂ．１ Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎＡｏ ａｎｄ ， ０ １ ２ ３ ４ ０ ０．４６２ ０．７６２ ０．９０５ ０．９６４ 理 蓄。 … ． …３ 旺 较 图１ Ｓ型转换曲线 Ｆｉｇ １ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅ ｏｆ Ｓ ｔｙｐｅ 从上述转换可以看到，本方法和一般的归一化 处理方法不同，当原始属性值Ａ 大于平均值 时， 经过转换后其效用函数值大于０．原始属性值越大， 效用函数值越大；当原始属性值是４倍以上平均值 时，效用函数接近“饱和”，即啊值接近１．反之，当 原始属性Ａ 值小于平均值ｃｊ时，经过转换后其效 用函数值小于！．原始属性值越小，效用函数值越 小；当原始属性值绝对值是４倍以上平均值时，效用 函数接近“饱和”，即ｙ 值接近一１．这样处理的好处 是为了防止同一案例中某些属性的效用函数值过 大，左右了案例间的匹配，并且导致得到的检索结果 偏离工程实际的情况． 则对原始矩阵中的数据进行归一化处理，可以 按下式进行计算： ！！： 二曼 二 ！ ｆＲ、 ！！！ｅｘｐ（一Ｍ ） … ２．！ 特征因素影响权重系数的确定 权重是用来衡量多属性决策问题各属性间的相 对重要性的，它的取值精确度直接影响着应急物资 第１期 朱昌锋等：基于效用函数的突发事件应急物资需求分析 １３１ 需求分析的准确性．为此，本文基于时序的案例权重 ２．３ 最佳相似源案例的确定 调整，准确合理的解决了权重分配问题［引． １）权重系数的初步确定 本文采用欧氏距离算法来确定最佳相似源案． 即： （１５） 在不同的决策环境下，同一特征因素对决策输 出会有不同的影响．当特征因素值在案例分类Ｃ— Ｃ｛Ｃ】，Ｃ２，…， ）中的分布差异较大时，说明此分 类因素对分类判别作用大，应取较高的权重值，反 之，当特征因素值在分类中的分布差异较小时，应取 式中：Ｔｊ为目标案例第 个特征因素的值；以为新 目标案例Ｔ与源案例库中第 个案例之间的欧式距 离，ｄ 越小说明它们之间距离越小越相似．本文用 较低的权重值．即 一盟±篮±篮土 一上 Ａ （９） — ｌ 一【．∑（Ａ 一 ）。／ｎ Ｉ （１ｏ） 则特征因素影响权重系数为 ．？ ０３ 一 ／ （ 一１，２，…ｔｍ） （１１） ２）基于时序的案例权重调整 自然灾害本身就是一个由致灾因子、孕灾环境 和承灾体之间相互作用的复杂系统，各因素与时间 紧密联系，随时间变化而变化．根据文献［１０－］的研 究，特征权重应随环境、时间的变化而变化．以案例 检索为例，距离目标案例发生时间越近的源案例，其 属性参数的可参考性越强；距离越远，其参数可能越 不被采纳．为此，本文通过引入时间影响因子，逐一 调整案例的条件属性权重． 假设一组时序相关性序列ｔ１，ｔ２，…， 分别对 应案例Ｃ中的７７２个特征因素厂・，厂２，…， ，其中ｔｊ ∈［０，１］，当ｔｊ一０时，表示该因素值的变化与时间 基本无关；当ｔｊ逐渐增大表示因素值与时间相关性 增强， 最大为１． 本文通过引入时序调整系数： ｆ一叩 △Ｔ （ 一１，２，…，７２） （１２） 式中：△Ｔ为时间跨度，单位为年（例如，２００８—２０１２ 年的时间跨度为４）；刁为时间跨度系数，时间跨度太 大，会降低其可信度，在实际工程中，可根据其时间 跨度的大小对叩进行赋值．对式（５）所得的权重进行 调整： 一∞ ＊（１＋ｔ一∞』＊（１十 ＊ ｆｊ＊ ）） （１３） 式中： 为案例 的第 个特征因素的影响权重系 数． 为使调整后的权重之和仍为１．根据下式调整 相应特征因素的权重： ｄ一 ／∑ ｊ＝１ （１４） ｓｉｍ（Ｃｉ，Ｔ）一１一 表示案例Ｃ 与目标案例丁的相 似度，这样既容易与阈值ｒ的比较，也直观方便．其 中ｓｉｍ（Ｃｉ， ∈［Ｏ，１］，数据越大，说明案例越相 似． 特征因素归一化后，采用以下公式计算案例相 似度： —————一 磊一 ／∑叫 （Ｖ ｊ＝１ 一 ）。 ——————一 ｓｉｍ（Ｃｉ，Ｔ）一１一＾／∑ａ）ｉ（Ａ 一Ｅ） （１６） 从结果中取最佳相似案例，若目标案例与源案 例的相似度大于设定的阈值ｒ，则认为很相似．否 则，调整修改最佳相似案例，得到新问题的解决方 案，此时得到的需求即为所求需求．然后将新案例保 存到案例库，以便下次使用． ３ 实例分析 假设有５个源案例，每个源案例包含５个特征 因素，一个时间跨度项，源案例与目标案例的各特征 项因素在本案例中的权重系数见表２． 表２ 特征项因素各案例中的权重系数 Ｔａｂ．２ ｗｅｉ￣ｔ ｅｏｅｔＴ＇ｍｉｅｎｔ ０ｆ ｄ Ｉｒａｃ毛臼噎吐Ｉｃ ｆａｃｔｏｒ ｉｎ ｅａｃｈ ａ （注：Ｏ表示在本案例中此因素不影响，即本案例中元此 因素） 根据式（９）～式（１１），计算所得的权重为｛Ｏ．１， ０．２２，０．２８，０．１７，０．３２），且已知时序相关性系数为 ｛０．２，０．３５，０．６，０．５，０．１５），由此，据式（１２）～式 】３２ 兰州交通大学学报 第３２卷 （１４）得出特征因素对目标案例的影响权重系数见 与跨度为３年的案例５的优化前相似度值相等在考 表３． 表３ 特征因素对目标案例的影响权重系数 Ｔａｂ．３ Ｗｅｉｇｈｔ￣ｏｅｆｆｋＳｅｎｔ ｏｆ ｉｎｆｌｕｅｎｏ￣ｆａｃ￣ｓ Ｏｌｌｔ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｅａｓｅ 根据式（１５）、（１６）得出在未考虑时间因素优化 权重时的案例相似度和优化后的案例相似度，见表 ４． 表４ 局部相似度和优化前后的全局相似度 Ｔ．ａｂ．４ Ｌｏｃａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ａｎｄ ｏｂａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉ￣ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ 案例各特征因素的相似度 时间优化前 Ｖｉａ ｔｌ ｆ；ｆ． ． — — — Ｍ－．１ ＾ ，４ ．＾野度 似度相似度 干甘１以度 假设案例相似度阈值ｒ为０．５，由上表可以看 出，在未考虑各特征因素对时间的敏感性时，最相似 案例为案例３．案例２与目标案例的相似度小于阈值 ｒ，不符合条件，故不予采纳．影响权重优化前后的案 例相似度比较如图２所示． 图２ 影响权重优化前后的案例相似度比较 Ｆｉｇ．２ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｓｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｅｆｆｅｃｔ ｗｅｉｇｈｔ ｅｂｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ 由图２可见，案例相似度大于阈值ｚ＇ｚ一０．５的 案例为案例３、案例４和案例５．跨度为１年的案例４ 虑了各特征因素对时间的敏感性，调整了影响权重 系数后，案例的相似度变化都很大，案例２、３、５与目 标案例的相似度均有所减小，案例１、４与目标案例 的相似度却有所增大．跨度为１年的案例４与目标 案例的相似度远大于跨度为３年的案例５的相似度 值．调整前，最佳相似案例是案例３．优化后，最佳相 似案例变为案例４．显然，综合考虑下的计算结果更 加准确合理． ４结论 本文引入了效用函数的归一化来处理特征因素 值，很好的克服了传统的属性值归一化处理存在的 缺陷，还综合考虑了各特征因素对时间的敏感性，采 用基于时序的案例权重调整，获得特征因素的影响 权重系数，寻求最佳相似源案例．实例结果表明，在 全面考虑了以上各因素后，找相似源案例时更加合 珲． 参考文献： ［１－１宋晓宇，刘春会．基于改进ＧＭ（１，１）模型的应急物资 需求量预测［Ｊ］．沈阳建筑大学学报，２ＯｌＯ．１８（１１）： １２１４—１２１８． １－２］傅志妍，陈坚．灾害应急物资需求预测模型研究［Ｊ］．物 流科技，２００９（１０）：１１－１３． ［３］杨健，杨晓光．一种基于ｋ－ＮＮ的案例相似度权重调整 算法［Ｊ］．计算机工程与应用，２００７，４３（２３）：１２－１５． Ｅ４３顾东晓，李兴国，梁昌勇，等．案例检索及权重优化方法 研究及应用［Ｊ］．系统工程学报，２０１０，２４（６）；７６４－７６８． ［５］戴闻战．基于三层ＢＰ网络的多指标综合评估方法及 应用ＥＪ－Ｉ．系统工程理论与实践，２０００，８（５）：２９—４ｏ． ［６］李锋刚，倪志伟，杨善林，等．案例推理中属性约简及其 性能评价ＥＪ］．清华大学学报，２００６，４６（１）：１０２５—１０２９． ［８］王晓，庄亚明．基于案例推理的非常规突发事件资源需 求预测［Ｊ］．西安电子科技大学学报，２０１０，１２（７）：２２— ２６． ［９］黄燕，张静怡，刘军涛，等．水文相似度的权值确定方法 及其应用［Ｊ］．中国水运，２００９（９）：１８６～１８８． ［１Ｏ］路云，吴应宇，达庆利．基于案例推理技术的企业经营 决策支持模型设计术［Ｊ］．中国管理科学，２００５，１３ （２）：８１－８７． ［１４］Ｈｓｕ Ｃ Ｉ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ ｏｕｔｓｏｕｒｃｉｎｇ ＳＬＩＣＣｅＳＳ ｕｓｉｎｇ ａ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｃａｓｅ－ｂａｓｅｄ ｒｅａ— ｓｏｎｉｎｇ￣Ｊ］．Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｅａｔｉｏｎｓ，２００４， ２６（３）：４３５－４４１． （下转第１３７页） 第１期 杨菊花等：基于Ⅱ阶段法的应急物资运输路径选择 １３７ Ｔｈｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ＯＮ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｓｕｐｐｌｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｔｗｏ－Ｓｔａｇｅ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ＹＡＮＧ Ｊｕ－ｈｕａ， ＺＨＵ Ｃｈａｎｇ—ｆｅｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｌａｎｚｈｏｕ Ｊｉａｏｔｏｖ４ｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ ７３００７０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｙ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ｔｗｏ ｓｔａｇｅｓ，ａｍｏｎｇ ｗｈｉｃｈ，ｓｔａｇｅ Ｉ ｔａｋｅｓ ｓａｖｉｎｇ ｌｉｖｅｓ ａｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｔａｓｋ ａｎｄ ｈｏｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｖｉｃｔｉｍｓ ｉｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｊｏｂ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔａｇｅ ＩＩ．Ａｓ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔ ｏｆ ｓｔａｇｅ Ｉ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ“ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔ”ａｎｄ ｔｈｅ ｏｂ— ｊ ｅｃｔ ｏｆ ｓｔａｇｅⅡｓｈｏｕｌｄ ｂｅ“ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｃｏｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔ”． Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ。ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｍｏｒｅ ｓａｖｅ ｐｏｉｎｔｓ—ａ ｓｉｎｇｌｅ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｐｏｉｎｔ ａｓ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ａｎｄ ａ ｔｗｏ。ｓｔａｇｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｉｅｓ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ．Ａｎｄ ｔｈｅｎ，Ｄｉｊｋｓｔｒａ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｔｗｏ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ．Ｔａｋｉｎｇ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｅｘａｍｐｌｅ ｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｙ；ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ；ｔｗｏ—ｓｔａｇｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍｏｄｅｌ；ｎｅｔｗｏｒｋ ｒｅｌｉａｂｉｌｉ— ｔｙ；Ｄｉｊｋｓｔｒａ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ．‘ＩＬ ．‘ＩＬ ．‘ＩＬ （上接第１３２页） Ｓｕｐｐｌｉｅｓ Ｄｅｍａｎｄ ｏｆ Ｕ Ｅｖｅｎｔｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｕｔｉｌｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ＺＨＵ Ｃｈａｎｇ－ｆｅｎｇ。 ＵＵ Ｄｅ—ｙｕａｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｌａｎｚｈｏｕ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。Ｌａｎｚｈｏｕ ７３００７０，Ｃｈｉａ）ｎ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｒｅｓｃｕｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ，ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｆｏｒ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｉｅｓ ｄｅｍａｎｄ ｗａｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｋｅｙ ｌｉｎｋｓ ｄｕｒｉｎｇ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｒｅｓｃｕｅ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｖａｌｕｅ， ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ ｔｉｍｅ ｗａｓ ｔａｋｅｎ ｉｎ— ｔｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｔｉｌｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｔＯＯ．Ｔｏ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｓｉｍｉｌａｒ ｃａｓｅ，ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ｒｅａｃｈｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｉｍｉｎｇ ｃａｓｅ ｗｅｉｇｈｔ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｓｉｍｉｌａｒ ｃａｓｅ，ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｉｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃａｓｅ～ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｗｅｒｅ ｓｏｌｖｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｓｏｌｖｅｄ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｉｅｓ ｄｅｍａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｕｎｄｅｒ ｉｍｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｆｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ａ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｕｎｅｘｐｅｃｔｅｄ ｅｖｅｎｔ；ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｓｕｐｐｌｉｅｓ；ｕｔｉｌｉ ｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｗｅｉｇｈｔ ａｄｊ ｕｓｔｍｅｎｔ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ