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摘要
疫情暴发初期，由于病毒传播性和变异性强、传播速度快、涉及范围广等特点给疫情防控带来了巨大困难和挑战，而应急医疗物资能否及时保障供应直接关乎病患救治率和死亡率，是保障人民生命安全的重要因素。因此，充分考虑疫情暴发初期特点，有针对性地研究应急医疗物资的快速精准供给，具有十分重要的现实意义和实际应用价值。以疫情暴发初期医疗物资需求特点为出发点，对疫情发生地(疫灾点)应急医疗物资的精准匹配、及时运送的优化进行了探索。首先，以各疫灾点总的等待时间最短为目标函数，综合考虑配送车型的多样性、医疗物资多样性、供需不平衡等约束，构建了疫情地储备中心到多个疫灾点间的车辆-路径集成优化模型。其次，通过改进遗传算法予以模型实现，通过增加信息素浓度提升系数对信息素浓度的更新规则进行了升级，降低了蚁群的搜索空间且提高了算法的收敛速度和稳定性。最后，通过仿真算例对上述模型及算法进行了验证，将其优化结果与改进遗传算法求解结果进行了对比分析，验证了改进蚁群算法求解的适应性和有效性。研究较好地解决了疫情暴发初期应急医疗物资“最后一公里”的优化配送问题，可有效提高应急医疗物资的配送效率，为应对重大公共卫生事件提供一定的决策参考。
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