一种面向严重受损路网的抢修队调度算法

受损路网抢修是灾害应急响应中的一个非常重要的基础环节,主要研究如何对道路抢修队进行有效调度,以快速恢复受灾路网的交通能力,为后续顺利展开应急救援工作提供有效的保证.已有方法在路网受损严重的情形下往往难以给出有效的调度策略.为此,在已有工作的基础上,简化路网模型和决策模型,并基于动作集裁减和Q学习设计一种面向严重受损路网的抢修队调度算法.在该算法中,抢修队只能从当前可达的未修复受损路段集合中选择下一个动作,以确保Q学习的连续性.仿真实验结果表明,在节点数和受损率都较大的严重受损路网环境中,所提算法可以保证所有需求节点均可达,具有更高的稳定性和可靠性,且能够在更小的时间和修复代价内给出更优的调度方案.     

基于Q学习的受灾路网抢修队调度问题建模与求解

受损路网的修复是灾害应急响应中的一个重要环节, 主要研究如何规划道路抢修队的修复活动, 为灾后救援快速打通生命通道.本文首先构建了抢修队修复和路线规划的数学模型, 然后引入马尔科夫决策过程来模拟抢修队的修复活动, 并基于Q学习算法求解抢修队的最优调度策略.对比实验结果表明, 本文方法能够让抢修队从全局和长远角度实施受损路段的修复活动, 在一定程度上提高了运输效率和修复效率, 可以为政府实施应急救援和快速安全疏散灾民提供有益的参考.     

救灾物资多阶段分配与调度问题建模与求解

救灾物资多阶段分配与调度问题是灾害应急决策中的一个难点问题.首先,基于三角模糊数描述发放点物资需求的不确定性, 并基于路段历史行程时间函数刻画交通路网的动态性,构建应急救援物资多阶段分配与调度模型;然后,基于蚁群优化搜索各储备点到各发放点的通行时间矩阵,引入NSGA-II搜索救灾物资分配和调度方案,设计救灾物资多阶段分配与调度集成优化算法和编码调整策略;最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法可为决策者提供多种不同偏好的方案,从而为决策者提供更多的选择空间,契合应急场景.     

抢修任务多目标动态调度的动态驱动策略研究

抢修任务多目标动态调度能够有效解决“战时损伤装备不断出现,而抢修时间与抢修力量有限”这一突出矛盾,但由于新抢修需求的出现时刻具有不确定性,采用现有的时间(或数量)分批驱动策略,会导致抢修力量不能对新抢修需求进行及时响应、抢修力量出现闲置、抢修效益降低。为解决该问题,开展了战时抢修任务多目标动态调度的动态驱动策略研究。提出了抢修任务多目标动态调度问题及其总体求解思路。设计了基于抢修需求信息和抢修组状态的2种动态驱动策略,提出了一种新的动态驱动策略“混合分批+基于抢修组状态”。采用均匀设计思想,构造了6组测试问题实例,并通过实验分析了在多种因素共同影响的情况下,3种动态驱动策略的优劣性及适用性。仿真结果表明：与其它动态驱动策略相较,新的动态驱动策略“混合分批+基于抢修组状态”具有明显的优越性。     

混合遗传算法求解应急抢修点选址问题

考虑设备应急抢修的时限要求和整个应急抢修系统的服务质量要求,采用0-1整数规划模型描述了应急抢修点选址问题,并针对该问题设计了一种混合遗传算法。在算法中使用启发式算法对种群中的不可行解进行修复,以保持种群在可行域内搜索,并采用近邻搜索算法改善种群中的最佳个体。算例计算的结果表明,该算法求得的结果要优于基于罚函数的遗传算法和采用简单修复算法的遗传算法。     

灾后动态环境下基于MPC的应急运输实时调度

应急资源运输是灾后应急响应中的一类重要行动.针对强地震后灾区物资供应和伤员转运需求,建立一个多周期应急运输调度模型,基于模型预测控制(MPC)的多周期滚动优化框架,提出相应的运输计划动态调整策略,以适应供应与需求等决策参数的预计不准确性和动态演变性.数值实验验证了所建运输调度模型及所提出动态调整框架的有效性.与传统基于多周期应急运输调度方法相比,所提出方法能够有效减少运输调度的不满足量,并能显著消除预测结果不准确性对不满足量的影响.     

一种基于样例的快速图像修复算法

在研究Criminisi等人的基于样例的修复算法基础上,提出了一种快速修复算法.该算法采用梯度数据项连同置信度确定填充顺序,使得优先权的计算更加准确;并采用局部窗口搜索的策略,加快了修复速度;最后利用颜色和梯度共同决定相似性,使得修复后的图像具有更好的视觉效果.大量实验结果表明,该算法不仅能够快速有效地修复受损图像,而且能够很好地保持受损区域的纹理和结构.     

应急资源多目标优化调度模型与多蚁群优化算法研究

大规模自然灾害发生后,极易出现多地同时提出多类型资源需求的局面.基于灾后应急资源调度的特点,建立了考虑多需求点、多供应点、多资源类型、且多个资源供应点能为多个资源需求点协同配备资源的多目标优化调度模型.模型中对调度路线的可靠度进行了考虑,增强了实用性.设计了求解模型的多蚁群优化算法,在全局信息素更新规则中引入精英策略,指导多蚁群间相互交换与共享信息,加快全局非劣解搜索效率.多目标多蚁群优化算法将资源定位配置与路线安排问题进行了集成解决.算例分析表明该算法能够很好地处理大型复杂网络.     

基于资源-时延转换的应急资源配送模型

考虑灾后抢修失效路段对路网连通性的影响,以最大化应急资源配送效益为目标,基于资源-时延转换的思路,引入时延的随机性,构建了路网、路径联合优化模型。基于模型整体框架,设计了改进的遗传算法用于求解问题。算例分析展现了模型的实际应用过程和求解算法的有效性。     

考虑失效路段恢复的动态应急资源车辆调度模型

重大灾害救援中,应急资源车辆调度时常因某些道路毁损（通行功能失效）而绕行,相对延长了调度时间。基于现实可行性和必要性,将抢修失效路段与资源调度联为二级递阶系统,并考虑车辆行驶时间的动态性,建立了数学模型,同步规划道路恢复和车辆路径,为有效提升救援效率提供了新的途径。设计了双层基于启发式算法的求解策略,作为模型的直接应用和说明,最后的算例验证了模型和算法的合理性和可行性。     

城市交通网络中救援车辆路径优化研究

道路中断、可靠性差等路径选择问题从根本上影响了救援工作的效率,针对这一现状,设计了基于MATLAB的应急救援车辆最优路径模型.依托城市交通路网的数据,通过层次分析法确定影响应急救援的因素,利用MATLAB蚁群算法结合ArcGIS平台构建城市路网要素,定位应急设施及求解应急救援车辆路径优化结果.通过实例分析改变要素信息时...     

铁路应急资源动态多阶段调度决策模型及算法研究

近年来,铁路突发事件时有发生,严重影响铁路的正常运营,合理地进行应急资源的调度是提高铁路整体应急救援能力,减少突发事件所造成损失的有效途径。以博弈论为理论基础,将各应急点看作博弈局中人,考虑救援点到应急点的运力限制以及不同资源在不同应急点的重要度等因素,构建了资源动态需求函数,并用应急点对资源缺少量的时间累积来刻画系统损失。将多应急点的资源调度描述为一个多阶段非合作博弈过程,以系统总损失最小为目标,建立多应急点-多救援点-多种资源的动态多阶段资源调度模型,并设计了求解该模型Nash均衡的改进布谷鸟算法,从而得到最优的铁路应急资源调度方案。通过具体算例验证了模型的可行性与算法的优越性。结果表明该模型较为切近实际、适用性较强且改进后的算法更具高效性,可为铁路应急资源调度决策提供依据和支持。     

基于位置的路网Skyline查询处理研究

基于位置的路网Skyline查询可根据用户的需求及用户所处的位置,从大量数据中快速返回给用户期望的数据,但已有的道路网络技术需要计算大量的路网距离及数据点间支配关系的运算,导致查询效率较低。提出一种基于路网数据点的倒排索引查询算法DSR。通过计算少量数据点的路网距离求得最终结果,减小路网距离计算的代价,从而加快数据点间支配关系的判定,提升查询效率。在此基础上,在数据点更新情况下给出算法的动态维护,仅通过维护少量数据,DSR即可以快速地计算出Skyline集合。实验结果表明,与SSI、BSS等算法相比,该算法具有较高的查询效率,且时间性能明显提升。     

多受灾点应急救援车辆调度的优化遗传算法

在多个地区发生灾害后,迫切需要及时救援和物资的快速运输,从仓库调拨物资到受灾点,交通网络规模较大,运输货物类型多样,并且要满足各个受灾点的资源需求、实时路况、运抵时限要求等多个目标约束条件,车辆调度具有较大难度.为解决多重约束带来的困难,根据遗传算法的生物进化理论和群体遗传学机制,建立了车辆应急运输的多目标优化问题模型,设计合适的序列编码方式表示车辆行进路线及运输货物类型;建立了新的优化遗传算法,从编码方式的设计、适应度函数、选择、交叉和变异操作机制的设计三个方面做了创新改进,主动保持优良基因,根据阶段进展调节交叉和变异概率,有效提高好的新模式的产生几率,较好地克服了已有方法的早熟局部收敛所导致的结果偏差较大的不足.多个仿真实验结果表明,优化遗传算法比已有算法在满足送达时限以及送达时间的总长度等方面均有较大提高,对于复杂的调度任务,在保证运抵时限的前提下,可占用更少的车辆,花费更少的行进时间完成物资运输,从而满足多受灾点对物资的实时性需求.     

基于合同网的城市道路事故应急救援策略研究

当城市道路拥堵时,传统的城市道路事故应急救援方式存在效率低下的缺陷。针对上述现象,结合Multi-Agent技术的自主性和协同性等优点,采用基于动态调整的合同网模型进行Agent建模,提出现场区域应急救援策略的组织方案。通过建模仿真,将基于合同网的多Agent现场区域应急救援策略与传统的城市道路事故应急救援方式进行比较。结果表明,该策略可以有效解决中小事故中救援不及时的问题,并为重大伤害事故的救援提供辅助。     

Ad Hoc网络节点毁坏的拟生灭模型

在Ad hoc网络中由于节点通信是分布式的,网络中的节点毁坏会影响通信链路的中断甚至导致某些节点不可达。为此,基于 M/M/C排队系统,通过合理假设,建立一个Ad hoc网络中节点毁坏及处理过程的拟生灭模型。运用矩阵分析法,在给定参数下,求得稳态概率、毁坏节点的平均队长、毁坏节点到达时无需等待的概率等。该模型能够在保证系统正常工作的情况下,提高Ad hoc网络节点维护效率,为制定维护策略提供参考。     

基于遗传算法的应急物资分层联动调度研究

本文提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标,基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际问题中的调度问题往往具有本文所提出的层次性,针对物资分层联动调度问题,本文给出了物资两层调度的算例,并建立了相应的数学模型,算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成;第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成,将两层调度系统视作整体,采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果,并对结果进行分析论证,验证算法的可行性与有效性。     

无线AdHoc网络中AODV路由算法的研究与改进

无线AdHoc网络是一个多跳的、临时的、对等的自治系统,它由一组带有无线收发信装置的移动节点组成。由于在军事通信、紧急救援、传感器网络等通信场合的广泛应用,无线AdHoe网络成为当前研究的热点之一。针对无线AdHoc网络中AODV路由协议算法在网络拓扑结构改变后出现的性能缺陷,提出了一种改进后的AODV路由协议M—EAODV,通过设置多条备份路由来减少链路修复。仿真结果表明,改进后的AODV在分纽传送成功率、平均端到端时延、路由开销等性能方面都得到了有效改善,能够在链路中断后迅速启用备份路由,更适应于拓扑结构变化快的网络环境。