[发明专利]地震救援中基于两级规划的救援飞机任务分配

权利要求书

1.地震救援中基于两级规划算法的救援飞机任务分配方法，其特征在于包括地震救援模拟器和两级规划救援算法，两级规划我们简称为TLP，地震救援模拟器模拟在地震灾害中受灾区和受灾人员的情况，同时模拟在存活率和救援飞机救援各种因素的影响下，受灾人员的变化；主要包括：

地震灾区地图模拟，使用一个与实际地图大小相关的网格地图来模拟受灾区域，每一个网格有人口密度属性、地震烈度情况、受灾人数、受灾人员的生成时间地图属性，根据人口密度图和地震烈度图生成地图网格的属性以及地面医疗区和安全区的位置；

受灾人员的生成分布模拟，地图中代表受灾区域的网格受灾时，周围的有人网格产生一定数量的受灾人员，根据人口密度图和地震烈度图，会周期性的生成受灾人员，同时受到存活率的影响受灾人数和分布情况随时间变化，并根据距离阈值Rth和新受灾人员位置生成地面医疗区受灾人员和重灾区受灾人员；

受灾人员存活率模拟，存活率亦称生存率，模拟受灾人员随时间的伤亡情况，描述为：存活率＝(第m个ST尚存活的人数/开始时的总人数)×100％，其中ST为存活率统计周期，随着时间增长而存活率逐渐下降的趋势，使用基于EI的分段函数的方式来描述：SR＝EI^(m-1)(m＝1,2,3,…)，即第m个ST内受灾人员的存活率是第m-1个ST的EI倍，由于m＝1,2,3,…所以SR呈阶梯状分段形式，EI越小，说明受灾人员所受的伤害越大，随着时间的推移受灾人员的存活率下降的越明显；

救援飞机救援，救援飞机救援分为单架飞机的救援和多架飞机救援调度，单架救援飞机救援：计算救援飞机u到达救援目标时剩余受灾人数其中AN^t(x,y)表示t时刻(x,y)处的受灾人数，t^u_pTi表示救援飞机u从当前位置p_u^t飞往目标位置T_u,i的时间，t+t^u_pTi表示飞机到达救援目标的时间，如果u的负载的剩余容量不足，就近返回安全区，能够完成时，计算救援飞机u前往救援目标(x_i,y_i)后救援成功的人数N_u,i，u在救援的过程中需要满足周期时间的约束；

多架飞机的救援调度：首先，根据当前周期内地面医疗区和重度受灾区的受灾情况以及救援飞机的位置信息，使用TLP救援算法的任务级规划算法为各救援飞机分配救援目标序列TS_u＝[T_u,1,T_u,2,…,T_u,i,…,T_u,nu]，而后，各救援飞机依次按照各自救援目标序列的顺序完成救援任务

TLP救援算法用于优化救援飞机的任务分配，以最大化救援成功人数的比例，TLP主要包括：

救援任务级规划，根据当前救援周期内的救援任务及救援飞机的分布情况，完成了任务组的最优聚类以及与各任务组相对应的救援飞机组的分配，主要有：(1)以各救援任务的网格坐标为聚类依据，采用K-means聚类方法对救援任务进行聚类，并确定各任务组的聚类中心；(2)根据各任务组受灾总人数的比例及各救援飞机到达救援中心的距离完成救援飞机组的划分；

救援飞机级规划，依次完成每个救援飞机组中各救援飞机的救援任务序列的规划，在第n个救援周期内，基于粒子群算法优化救援飞机组中的任务规划，在编码方式上，根据救援飞机的最大负载L，将救援任务扩展并按照大小顺序编号，得到救援目标，采用目标部分和断点部分两部分编码的方法将救援目标分配给救援飞机，其中目标部分编码长度为救援目标的个数，采用符号编码的方法，将救援目标进行排列,断点部分编码长度为救援飞机数量-1，断点值代表着目标部分的划分情况，划分出的每一段目标即为分配给各救援飞机的救援目标，随机初始化种群并设计了四种随机算子对种群中所有个体的邻居进行深度搜索，四种随机算子定义为：

(1)两点交换：随机选择目标部分的两个不同位置r₁、r₂，交换r₁、r₂；

(2)单点插入：随机选择目标部分的两个不同位置r₁、r₂，若r₁r₂，则将r₂插入到r₁之前，否则将r₂插入到r₁之后；

(3)段交换：随机选择目标部分的四个位置r₁、r₂、r₃、r₄，且r₁≤r₂r₃≤r₄，交换段r₁-r₂和段r₃-r₄的位置，若r₁＝r₂且r₃＝r₄，则段交换等同于两点交换；

(4)段逆序：随机选择目标部分的两个不同位置r₁、r₂，逆序段r₁-r₂中的所有位置为r₂-r₁；适应度函数为：

F(X)＝max(β×RN(X,P^t)-(1-β)×FN(X,P^t))

RN(X,P^t)和FN(X,P^t)分别为第n个周期内所有救援飞机的救援成功的总人数和救援失败的总人数，权重系数β∈[0,1]；

救援飞机位置分配，在救援周期T_n内，存在救援飞机u的救援终止时间rt_u要短于第n个周期的结束时间nT的情况，利用剩余时间，将救援飞机u分配到合适的位置，使用救援任务级规划的方法，对救援任务进行聚类，生成K_best’个救援任务组和救援飞机组，并确定救援中心，根据救援中心位置和救援飞机u的位置，更新其位置坐标。