摘要
在突发疫情环境下，管理决策人员面临诸多挑战。首先，要做到及时发现疫情，准确预测分析疫情的传播演化趋势；其次，在疫情发生之后，能够合理分配应急资源，落实应急响应措施。因此，在疫情爆发后，通过系统地研究疫情传播扩散规律，准确预测疫情发展趋势，从而合理分配应急预算，则成为一个具有重要现实意义的管理科学问题。 本文首先从数据驱动的角度，建立传染病动力学模型和基于参数实时更新的传染病动力学优化模型，对疫情扩散演化规律进行研究。在此基础上，考虑突发疫情环境下应急预算分配与疫情传播扩散之间的交互作用，构建了固定总额和可变总额两种应急预算动态分配模型，以期望通过应急预算的动态调整分配来减少疫情造成的损失。在固定总额情形下，本文根据疫情的扩散演化情况，将总额固定的应急预算资金动态地分配到每一个决策周期内，同时考虑到每一周期的预算分配效用会影响其后续疫情扩散的趋势，优化的目标函数为疫情死亡人数最少。进一步地，本文研究将可变的应急预算（包括政府固定应急预算和可变的社会救助资金）动态时变地分配到每一个决策周期内，构建了可变总额情形下的应急预算动态分配模型。上述两类模型均为混合整数非线性规划模型，本文通过遗传算法对其进行求解。通过研究发现： (1)本文所建立的两种传染病动力学预测模型都能够为疫情的应急响应工作提供实时有效的数据支持并具有一定的普适性。算例测试表明，本文建立的传染病基础模型能够较好地拟合疫情扩散趋势，对于疫情的前期扩散阶段和长期演化趋势更为适用。而基于参数实时更新的传染病动力学优化模型，能够更为精确地预测短期内的疫情实时数据，适用于疫情中后期的短时实时数据预测。 (2)本文所建立的两种应急预算动态分配模型对疫情应急预算的分配提供了决策支持。算例测试表明，固定总额下的应急预算动态分配对疫情救援的响应效率更高，但实际情况下，政府应急预算拨款总额有限，疫情救援同时需要社会救助资金的注入，才能有更多充足资金用于疫情救助响应。因此，可变总额下的应急预算动态分配策略更具现实意义。
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