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    交大之星队

    发布日期:2020-11-04 01:36 参考文献

      摘要:在突发重大疫情中,公共卫生资源配置往往存在供给滞后、价格飙升、不均衡等问题。本研究建立了“智慧防疫基站”,构建最优选址模型并进行实例分析,探究投放点选址对用户满意度和管理成本的影响,从而设计出综合效益最大化的选址方案。首先,运用物联网和AI技术构建“智慧防疫基站”,使其具备物资投放、自助捐/售、实名限购、智能测温、在线宣教、废弃口罩回收等多种功能,并根据疫情的变化态势和公众需求进行流动应援,实现监测联动信息化、研判预警智能化、人机协同治理智慧化。其次,以总体服务质量最大化、公众整体满意度最大化、选址数量最小化为目标,建立多目标函数的选址模型。通过探究需求点与投放点之间的对应关系,采用Matlab软件求解设定最佳投放点。最后,通过进行案例分析和成果应用,验证方案的可行性。本研究借助智能的操作模式和灵活的流动配置方式,一方面可以实现无接触供给,在保障安全性的前提下最大限度地减少人员聚集、控制疫情传播。另一方面可以根据供需形势及时调整投放路径,满足民众的防疫需求,为改善一次性应急防护物资投放的智能管理水平和促进公共卫生资源的优化配置提供参考。

      关键词:突发重大疫情;人工智能;智慧防疫基站;公共卫生资源配置;应急物资供给

      当流行速度快、蔓延范围广、发病率高、有一定致死率的重大疫情突发时,防疫物品性质由非必需品变为必需品、部分物品如口罩、酒精等由日常消费品变为稀缺资源。在有限库存和生产能力无法快速提升的情况下,激增的需求量必然会导致疫情前期防疫物资的短缺,即会增加医护人员和民众的感染风险,也会造成防疫物资价格飙升造成民众恐慌。以新型冠状病毒肺炎时期的口罩使用为例,疫情期间我国口罩资源应急配置存在日常储备不足、技术约束因素等问题,叠加春节前期这个时间点,导致了产能恢复滞后于疫情发展、部分地区受赠口罩资源的管理和分配出现短时混乱、部分地方政府应急配置干预过当等问题[1],最终导致口罩严重短缺,供不应求,价格暴涨。

      在疫情爆发时,一次性应急防护物资由于具有易耗性,往往需求面临着指数级增长的趋势。以口罩为例,2019年我国口罩生产量超过50亿只,产值达到102. 35 亿元,每日最大产能是2000多万只,占全球近半产能规模,其中,可用于病毒防护的医用口罩占比高达54%[2]。新型冠状病毒肺炎爆发前,我国生产的口罩足以满足民众和医护人员的日常使用。但疫情爆发后,仅2020年1月20日和21日两天,淘宝网就售出了约8000万只口罩,当时我国国内口罩市场需求量的保守估计为7亿只/天[3]。与需求激增对应的是生产能力不足,在2月6日举行的国务院新闻发布会表明目前全国口罩日产量为1480.6万只,与8000万只相差甚远,更不要说满足全民需求。2月11日,口罩厂复工率达到76%,但我国口罩总产能仅可达2000万只。然而,相对于每天7亿只口罩的需求而言,2000万只口罩的产量只是杯水车薪,口罩缺口巨大[4]。医用口罩尚且如此,居民日常防护口罩更是“一罩难求”,疫情初期几乎所有口罩都被抢购一空,而少量口罩现货在部分药店中的价格凭空上涨8倍、10倍,甚至出现了85元一只的“天价口罩”。口罩供应不足和分配失衡给此次危机治理带来了巨大的挑战和困难,包括不利于疫情防控尽早结束、增加民众脆弱性、引发民众信任危机[5]等一系列问题。

      面对物资配置出现的问题,如何提升其调配效率,以有限资源保障医疗救助工作与民众日常生活的顺利开展,是疫情防控的重点之一。新冠肺炎疫情使得物流配送、物资配比末端的困境尤为凸显,尽管自动存取系统、智能快递柜等应用人工智能技术手段的设施已经在物流体系中广泛应用,但仍然存在供给不及时、资源配置不均、线下购买感染风险大等问题,无法达到物资配置效率最大化。因此,以口罩为代表的一次性防护物资供求问题引发本文的思考,是否能够将人工智能与物联网更好地结合并应用于物资供应中,以满足公众需求、提高物资利用效率、缓解应急管理中的物资供给难题?在具体的配置过程中,如何设计合理可行的操作实施方案促进资源的均衡流动,在满足应急需求的同时注重公平和效率的平衡,已然成为一个治理难题,也是本文将要研究的问题。

      本文的技术路线,在第二部分,本文将在分析行业发展现状的基础上提出“智慧防疫基站”的设想并构建其功能结构。在第三部分,本文将基于时间满意度函数设计选址模型,构建多目标函数模型。在第四部分,以北京天通苑为例进行实例分析并利用matlab进行求解,验证模型的科学性和可行性。最后,进行总结和未来研究展望。

      基于物联网和人工智能技术的发展与应用现状,本文提出“智慧防疫基站”的设想,该基站可以实现物资投放、自助捐/售、实名限购、远程监测、在线宣教、废弃口罩回收等多种功能,并根据疫情的变化态势和公众需求进行流动应援。

      云计算是分布式计算的一种,指的是庞杂的数据计算处理程序经由网络“云”分解为许多个小程序,继而由数个服务器组成的系统对分解后的小程序进行处理和分析,最终将计算结果反馈给用户。云计算将计算资源池化,把许多计算资源集合起来通过虚拟机分配以实现每个人的需求。云计算是大数据分析处理技术的核心原理,大数据需要依托云计算进而实现对海量数据的分布式计算和深度挖掘。

      大数据是通过机器学习等算法,运用分布式计算和云计算等技术对底层海量数据信息资源进行专业化和即时化处理。我们可以把大数据理解为海量数据、数据源多样和数据增速快的数据集。传统数据库软件工具无法有效获取、存储、管理和分析这种数据集,因此需要新的处理模式来适应这种信息资源。大数据一个主要应用领域是进行人工智能分析,通过发现数据中的一些潜在联系,对事物发展趋势进行预测和预警。

      。人工智能的技术嵌入能够为公共卫生治理体系应对各类公共卫生风险事件提供更为精确与有效的预测、感知和纠错机制。当前主流的人工智能技术路线是“深度学习 + 大数据”,人工智能对于公共卫生安全风险的有效识别、评估、评价和管理有重要意义。(4)物联网

      物联网原指射频识别技术和设备,即按约定通信协议与互联网结合,让每个物品都拥有电子标签并获取其数据信息,实现对物品信息智能化管理。可以说,“物联网”就是“万物皆可互联”。如今,物联网的概念进一步扩展与延伸,指的是利用局域网或互联网等通信技术,将传感器、机器、人和物等连接在一起,进而实现人和物、物和物的互联[7]。

      可以说,云计算和大数据挖掘是相辅相成的两种技术,大数据分析处理技术通过机器学习,运用分布式计算和云计算等技术对底层海量数据信息资源进行专业化和即时化处理。大数据的发展对人工智能同样具有促进作用,人工智能技术的发展建立在图形处理器通用计算高性能运算架构所产生的计算资源以及互联网大数据计算之上,通过两者的融通与转化又出现了新型基于套嵌式的多层次模式识别的高强度学习算法。物联网是互联网的延伸和发展,云计算和大数据为物联网技术提供了技术支撑。

      口罩、酒精湿巾等防护物资的应急配置需要根据疫情发展变化和短期市场供需情况来灵活选择配置原则,尽可能实现精准和有效配置。“应急防护物资管理系统”采用随机森林、决策树等大数据算法,从地域、时间和空间维度对防护物资的使用数量、存余量,分布区域,使用人群、二次回收等信息进行收集、分析、预测和管理等,结合疫情发展态势,预测市场和安排产能,对不同基站的防护物资进行科学配置。

      运用RFID、NFC 和各类传感器,对基站的应急防护物资进行精准地库存管理。并基于机器视觉技术的应用,可以使用任何智能设备识别商品,将不再需要依靠人工操作的条码扫描仪进行结账。“智慧防疫基站”将利用对话机器人开展客服工作,实现“无人化”的消费互动。消费者还可以通过APP预约时段取货,避开人流高峰,降低了“面对面”接触导致的病毒传播的可能性,实现24小时全天候无接触自助购买。“智慧防疫基站”还提供自助捐赠服务,并对捐赠进行全程线上公示,接受所有利益相关方监督审核,实现公益捐赠的公开透明、便捷高效、完备可追溯等,运用区块链技术建立防篡改、可追溯的平台,有效解决传统公益中可能出现的暗箱操作和贪污腐败问题。

      应急防护物资售卖/回收设备配套废弃口罩智能回收舱,为减少废弃口罩乱扔造成的二次污染,将口罩回收舱置于基站内一个单独空间内,与防护物资售卖设备在空间上严格隔离。在回收废弃口罩时,投放箱将启动紫外线杀毒程序,并自动喷洒含氯消毒剂,进行消毒,当投放箱溢满之后,警示灯会亮起,专业的清洁人员将废弃口罩垃圾运送走进入后端消杀程序。为引导公众形成良好的口罩投放习惯,将为废弃口罩投放至智能回收舱的公众发放防护物资优惠券。疫情结束之后,口罩智能回收设备也将成为未来城市垃圾分类体系的一环。

      由上式可看出,式(1)、式(2)为目标函数;式(3)说明每一个需求点的至少要有一个站点为其提供服务,这样可以保证每个需求者附近都至少有一个供其选择的智慧防疫基站;式(4)表明只有设置智慧防疫基站选址点才有可能提供服务;式(5)表达出为每个需求点服务的智慧防疫基站要有足够的应急物资,这样才能保证每位需求者到达站点时可以获取防疫物品;式(6)则是区域内的所有应急物资要满足区域内需求总数。

      本文以北京天通苑社区为例进行分析,天通苑是1999年由顺天通房地产开发集团建设的大型社区,占地面积约8平方公里,规划建筑面积600多万平方米,位于奥北核心。被称为“亚洲最大社区”。天通苑由16个分区构成,有多条公交可直达该小区,地铁5号、13号线交汇于此,正在建设中的17号地铁也将穿行而过。区内人流量、车流量都比较大,涉及到各类居民区、医院、写字楼等多种类型的人口密集区域。因为居民区出入人群的地点相对确定,所以本文根据所研究区域的特点,将人群密集的位置设为防疫应急物资的需求点,如图4所示。其中所有需求点都在小区内,有些需求点靠近写字楼,有些需求点靠近医院,有些需求多靠近商场和购物中心。这些需求点的选择与实际情况是相符的,并且所覆盖的人口具有一定的聚集性。

      本文所研究的区域是一个发展比较成熟的社区,涉及到多种主体。车流量、人流量都比较大,在对“智慧防疫基站”进行选址的过程中,不仅要考虑到人流量和需求量,还要考虑多种因素。既要保证基站覆盖范围的最大化、数量最小化,也不能影响居民的日常生活,并保障交通的畅通无阻。因此,本文根据以下原则,先设定几个备选的基站设置点,然后再根据目标函数进行优化设计,选出最优的选址方案。

      根据以上原则,设置的备选投放点见下图5。所有备选点都在人流交汇和交通便利的区域,其中,备选点1、2、4依托地铁五号线,既能满足居民区内公众的生活防疫需求,也能满足出行中的乘客的防疫需求,起到应急供应的作用。备选点6靠近商场,可以最大化方便消费过程中的防疫需求。所设计的11个备选点既考虑了公众的防疫需求,也考虑了现有的交通条件,具有一定的合理性。

      。在实际的购物过程中,消费者可以接受的平均步行距离上限一般为1公里左右,即购物距离大于1000m时,满意度均为0。这与上海、北京等城市在规划设计中提出的“15分钟生活圈”的理念也是相吻合的[9]。本文借鉴以上研究并根据访谈结果,将购物距离的最大承受范围设置为1000米。当需求点到智慧防疫基站的距离小于1000米时,可达性比较好。如果超过这个界限,满意度为0。正常人步行的速度约是v=1-1.2m/s,即步行时间约为15min[10]。与此同时,在问卷调查的过程中发现,在实际消费过程中,居民到理想中的防疫物资供应点(药店等),可接受的平均步行时间约为10分钟。因此本文将设置10分钟和15分钟两个临界点,当低于10分钟时,满意度恒为1。当处于10分钟和15分钟之间时,是一个满意度递减的过程。当高于15分钟时,满意度恒为0。在本文设置的情境下,满意度的取值在[0,1]区间之内。根据图1和图2,可以借助地图工具测得防疫物资需求点与“智慧防疫基站”备选站点的距离,其中。以上各需求点到防疫基站备选点所需行走距离总体上在2400m以内,符合实际情况和研究需要。根据距离,我们可以算出消费者从需求点到基站备选点的步行时间,即响应时间,将其作为计算需求者满意度的参考数据,如表2所示。9个需求点到11个备选站点的总体时间2-35min之间,其中最短时间是2.4min,最长时间为31.5min。在实际的防疫物资购买过程中,如果步行(响应时间)过长会导致需求者体验感非常差,甚至会放弃前往,出门时间过长还会增加一定的防控风险。本文在调查过程中也发现,当响应时间超过30分钟时,大部分需求者都不会再前往基站获取防疫物资。因此本文实例分析区域与实际情况相符合,选址区域具有合理性,备选站点具有可行性。

      本文在突发重大疫情的情景下,针对一次性应急防疫物资的供给问题进行了研究,提出了“智慧防疫基站”的设想并设计出了选址方案。在此基础上,以北京市天通苑为例进行了选址方案的优化设计,结合时间满意度函数,确立了多目标函数模型,开发了一套“智慧防疫基站”规划选址的体系与方法。本文的主要应用价值和研究贡献如下:

      (1)关于“智慧防疫基站”的设想以及多种功能的构建,可以有效利用人工智能技术应对传统应急防疫物资供给过程中存在的物品短缺、响应不及时等问题。在重大突发公共卫生事件防控和应对过程中,可以根据公众需要及时实现一次性防疫物资供给,有效应对疫情变化,满足防疫需求。不仅能够实现前端的消费需求、还可以有效解决后端的废弃物处理问题,全方面、多元化满足公众需求。

      (2)关于选址方案的应用,本文所设计的目标函数具有较强的代表性和普适性。在时间满意度模型的构建过程中,通过访谈和问卷调查设置了从需求点到基站“15分钟”响应时间的合理覆盖范围。选址方案具有较强的可行性,不仅可以应用于居民区、商业区等人流量多、需求量大的区域,还可以应用于药店稀少、物资匮乏的乡村。在疫情防控的过程中,可以随时调整选址方案灵活设置基站,促进资源的合理流动和均衡配置。在最大化的满足防疫需求的同时降低成本、提升社会效益。

      本研究的方案设计也存在一定的局限性。首先,在基站的设计过程中,依赖于成熟的AI技术和高度自治、非常理性的需求者。在面对突发事件时,基站仅能提供一次性物资,而不能提供专业的医疗用品和非常复杂的治疗方案。如果发现发热的购买者,数据的反馈需要一定的反应时间。其次,在目标函数的设置过程中,本文仅考虑了时间函数和需求者满意度,在实际的疫情防控和应急物资供给过程中,要综合考虑多种因素。对满意度标准m的赋值也要根据实际情况进行抉择,综合权衡后再设计选址方案。

      但是,本文所提出的“智慧防疫基站”的设想在未来是可以根据实际需要进行功能完善和结构调整的。在不断完善技术的基础上,可以根据疫情的变化趋势和民众的实际需求进行功能的删减或增加。在选址过程中,也可以考虑更多的因素,对目标函数模型进行改善,综合考虑更多的影响因素,提升选择方案的合理性,实现综合效益的最大化。

      [1] 马金华,张继云等.重大突发公共卫生事件冲击下我国口罩资源应急配置问题研究-以新冠肺炎疫情防控为例[J].山东财经大学学报,2020(03):67-80.


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