本文是一篇物流工程论文，本文聚焦路径优化问题边集，即物资配送过程中所产生的交叉感染风险，这一核心要素。将交叉感染风险和物流配送成本作为研究主体，研究以降低交叉感染风险和物流配送成本为双目标并结合流行病预测模型，为公共卫生事件发生时，应急物资配送的路径优化提供有效支撑。
1引言
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
2002至2003年间，严重急性呼吸综合征（SARS）在我国范围内迅速蔓延，造成829人死亡；2014年，非洲地区如利比里亚爆发埃博拉疫情。根据世界卫生组织（WHO）发布的数据，西非的利比里亚、塞拉利昂和几内亚三国共报告含疑似感染病例19031例，死亡人数达到7373人。2020年，全球范围内爆发新型冠状病毒疫情。截至当年4月底，中国累计确诊病例达到84,385例，国内生产总值同比下降6.8%。此次重大公共卫生事件对世界各国产生了深远影响。面对严峻形势，我国政府高度重视疫情防控工作，积极采取多项措施，并在保障人民生命安全的前提下，有序推进复工复产，以减轻经济冲击、维护社会正常运行。
在当今这个变化迅速、充满不确定性的社会背景下，突发公共卫生事件呈现出高频化趋势。此类事件通常在短时间内迅速爆发，影响广泛，具有隐蔽性、突发性、复杂性和多样性等特征。近年来，突发公共事件的发生频次和波及范围不断扩大，例如2003年的SARS疫情、2009年爆发的甲型H1N1流感以及2020年的新型冠状病毒肺炎，因其较强的致病能力和较高的传播速度，对公众健康、社会稳定以及经济运行带来了不同程度的冲击与挑战。通过有效的管理，可以及时应对突发事件，减少损失，维护社会稳定。为解决这一问题，本文从物流车辆配送必要生命物资以及医疗资源的同时，也需考虑疾病扩散风险的角度，通过结合车辆路径优化以及疾病扩散的相关模型，构建考虑疾病扩散的车辆配送模型，并设计了适合本文的优化算法，本文的研究为各级政府及相关部门应对突发公共卫生事件提供了宝贵的参考，旨在帮助其及时有效地应对和处理突发事件，减少公共卫生事件对社会的负面影响，保障人民生命财产安全，并维护社会稳定与秩序。
1.2国内外研究综述
1.2.1疾病扩散相关研究综述
随着经济科技的发展，医学一直都是广受关注的领域，疾病扩散相关问题受到了一直受到国内外学术界的广泛关注，大量国外学者针对疾病扩散进入了深入的研究。Ridenhour等[1]通过研究某些非药物干预策略——包括学校停课——可以迅速实施，作为防止疾病传播的第一道防线，并通过使用通过基于个体的计算机模拟模型来追踪典型学校环境中学生之间的接触情况，验证了其结论。Newman等[2]证明了标准的流行病学模型，即所谓的易感/感染/康复（SIR）模型可以在各种各样的网络上精确求解。Danon等[3]提出了一个以英国选区为单位的传染病传播的元种群模型。利用英国2001年人口普查和国家旅行调查的数据来确定个人在选区之间的出行量，研究了出行规律性假设的影响。结果显示，与随机目的地的出行相比，具有工作人口特征的日常通勤型出行会导致疫情传播速度减缓。并且与标准的元种群模型相比，日常出行可使疫情传播速度减缓多达25%。Milusheva等[4]研究了在低发病率环境下，当人们未将自身对他人造成的风险考虑在内时，人口流动对疾病传播的影响。Sumdani等[5]构建了一个数学模型，以便从理论上推测新的冠状病毒MERS-CoV传播的模式，分析了疾病传播与接触时间之间的关系，进一步研究了人口密度对疾病传播的作用。Tatem等[6]发现全球运输网络扩张的三个重要后果是传染病大流行、病媒入侵事件和病媒传播病原体输入。所以简要研究了这些疾病和病媒移动的一些重要案例。概述了未来疾病运动的潜在方法。Collinson等[7]采用随机代理的模型来量化大众媒体关于重要公共卫生测量变化的报道。由全球公共卫生情报网络汇编的大众媒体报道数据，研究大众媒体报道对2009年H1N1流感大流行的影响。研究发现发现报告率和个人放松健康行为（媒体疲劳）的速度极大地影响了重要公共卫生测量的变异性。Chen[8]回顾了用于跨空间和时间模拟疾病动态的各种方法，最新的建模方法侧重于宿主和向量的个体行为，并允许对不同类型的交互进行建模。
2相关理论
2.1风险管理理论和RBS方法
应对公共卫生交叉感染风险时，对其防控依赖于科学的风险评估体系。本节从理论层面解构风险管理理论与基于风险的监管[46]方法，阐明其在公共卫生应急管理中的范式特征与应用逻辑，应用于公共卫生事件的风险管理理论和RBS方法的定义，以及其在公共卫生事件情景的应用等等。风险管理理论的定义：是一种系统化的方法论，旨在通过识别、评估、控制和监测不确定性事件，以最小化其对组织或社会的负面影响，并最大化机会的利用。其核心是通过科学决策降低风险的潜在危害，同时优化资源配置。在公共卫生领域，风险管理聚焦于预防和减轻突发性健康威胁（如传染病传播）对人群和社会秩序的冲击。
基于ISO 31000国际标准，风险管理理论包含以下核心要素：风险识别，风险评估，风险应对，风险监测与审查。其中风险识别的方法有情景分析、德尔菲法、因果图。其在公共卫生事件中的应用主要在于识别传染病传播链中的关键接触点（如物流配送中的装卸、交接环节）。风险评估又分为两类：定性分析：风险矩阵，按“可能性-严重性”划分等级。定量分析：蒙特卡洛模拟、感染动力学模型，其在公共卫生事件中的应用即用来计算区域感染风险指数，也是本文应用最主要的方法。风险应对与风险监测等不再做详细介绍。
2.2疫区传染病预测模型相关理论
疫区传染病预测模型是通过数学、统计学及计算科学方法，对疾病传播趋势进行量化分析与动态模拟的工具。其核心目标在于揭示疫情传播规律、评估防控措施效果，并为应急资源调配提供科学依据。本节从模型构建理论基础、预测方法分类及现有实际应用三个维度展开理论阐述，为下文的研究奠定理论基础。
传染病预测模型主要通过传播动力学原理和数据驱动理论为基础来构建。传播动力学[47]是传染病预测的核心理论框架，通过数学建模揭示病原体在人群中的传播规律。其核心逻辑在于将人群行为、病原特性与防控措施量化为动态参数，构建疾病传播的因果链。数据驱动理论强调通过多源异构数据的融合与实时分析，提升传染病预测的精度与时效性。其核心是从“假设驱动”转向“证据驱动”，通过数据反演传播规律。传播动力学与数据驱动理论的协同，二者通过“模型-数据”闭环实现预测能力的迭代增强：模型指导数据收集：动力学模型揭示关键参数，指导部署传感器采集物流人员接触频率数据。数据驱动模型优化：实时病例数据通过MCMC反演修正模型参数，减少理论假设误差。联合决策支持：动力学模型预测未来7天各物流节点的感染密度。数据驱动模型识别高风险配送路线（如途径多个感染热点的路径）。输出决策：调整配送计划，启用无人机绕行高风险区。传播动力学为传染病预测提供机理框架，数据驱动理论则通过实时信息注入提升模型的现实适应性。二者的融合不仅能够量化交叉感染风险，还可为公共卫生应急物流中的路径优化、资源调度与监管策略提供科学依据，实现从“被动响应”到“主动防控”的范式转变。本文即通过构建传染病预测模型，融入物流路径优化中，从而达到在公共卫生事件中，主动防控相关感染的传播。
3模型构建..........................23
3.1问题描述.............................23
3.2模型构建.................................24
4遗传算法设计.....................37
4.1适应度..................................37
4.2编码和解码..........................37
5实验仿真与分析.............................42
5.1实验设置...........................42
5.1.1区域感染风险评估数值仿真实验设置...................42
5.1.2路径优化数值仿真实验设置..............................43
5实验仿真与分析
5.1实验设置
5.1.1区域感染风险评估数值仿真实验设置
为验证上述优化模型在实际中的应用效果，本文以新冠疫情公共卫生事件为背景，以郑州市为预测区域。由于参数设置对结果有着非常重要的影响，为尽可能逼近现实环境，给出相关参数设置如下:
首先，通过查阅郑州统计局郑州市第七次全国人口普查公报（第一号），收集到郑州市各区域人口数据如下表5-1所示：
在以人口总数N为962642的中原区进行数值模拟的过程中，实验设置T时长为100天，S（0）比例为0.99，E（0）比例为0.01。此处由于数值仿真的目的是观测各区域感染的过程，更好的规划物流配送，以及验证上文所述的方法，在实际应用中我们需要根据病毒的传染性对相关参数进行调整。
6总结与展望
6.1总结
在公共卫生事件因其较重的致病性和较高的疾病扩散率，对人民生命安全、社会稳定以及经济发展都构成一定威胁。通过有效的管理，可以及时应对突发事件，减少损失，维护社会稳定背景下。本文聚焦路径优化问题边集，即物资配送过程中所产生的交叉感染风险，这一核心要素。将交叉感染风险和物流配送成本作为研究主体，研究以降低交叉感染风险和物流配送成本为双目标并结合流行病预测模型，为公共卫生事件发生时，应急物资配送的路径优化提供有效支撑。以至于在未来公共卫生事件发生时，预测性的改变人们的行为习惯和管理理念，更好的规避由应急物资配送所带来的交叉感染风险。本文具体结论与建议如下：
在实际应用中，必须根据具体的需求、风险
