[发明专利]基于网联无人驾驶车的核应急疏散优化调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于网联无人驾驶车的核应急疏散优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括：

在发生核泄漏后，检测应急计划区内的风向、风速及扩散源所泄露的核物质浓度；

根据应急计划区内的风向、风速及扩散源所泄露的核物质浓度及各需求点的人口数量，确定对应需求点的疏散风险；所述需求点为所述应急计划区内的居民点；

根据需求点的疏散风险，确定各疏散目标对象；

确定往返于各疏散目标对象与应急避难点之间的无人驾驶车的数量；

调度对应的无人驾驶车的数量，将各疏散目标对象内的居民疏散至安全的应急避难点。

2.根据权利要求1所述的基于网联无人驾驶车的核应急疏散优化调度方法，其特征在于，所述根据应急计划区内的风向、风速及扩散源所泄露的核物质浓度及各需求点的人口数量，确定对应需求点的疏散风险，具体包括：

根据高斯公式和菲克扩散定律，将应急计划区建模为(x，y，z)三维空间，假设在有风的情况下发生了核泄漏事故，且风向沿x轴方向，风速为u；

确定在t时刻的各空间点的核物质浓度C(x，y，z，t)：

其中，P₀是扩散源所泄露的核物质浓度，k是扩散系数；

计算需求点i达到核物质浓度阈值C₀的时间阈值T_i：

根据时间阈值T_i及所述需求点i的人口数量，确定所述需求点i的疏散风险R_i：

其中，Pop_i为所述需求点i的人口数量。

3.根据权利要求1所述的基于网联无人驾驶车的核应急疏散优化调度方法，其特征在于，所述根据需求点的疏散风险，确定各疏散目标对象，具体包括：

根据需求点的疏散风险，确定初始聚类中心；

基于所述初始聚类中心，调整每个簇的需求点，直至所述簇的聚类中心不再改变，确定各需求点簇，各需求点簇均为疏散目标对象，各需求点簇的聚类中心为疏散集合点，各需求点簇之间的运输路线及到应急避难点的路线唯一。

4.根据权利要求3所述的基于网联无人驾驶车的核应急疏散优化调度方法，其特征在于，所述根据需求点的疏散风险，确定初始聚类中心，具体包括：

随机选择K组需求点构成为对应的K个虚拟聚类中心簇；

针对每一虚拟聚类中心簇C_j；

随机选择R个需求点作为第一样本，计算需求点r与各虚拟聚类中心j之间的距离d_rj，j∈C_j：

其中，(x_r，y_r)，(x_j，y_j)分别为需求点r和虚拟聚类中心j在二维空间坐标(x，y)的空间坐标点，R_r为需求点r的疏散风险，R_j为虚拟聚类中心j的疏散风险，α，β分别为权重系数；

针对每一需求点，计算所述需求点与各虚拟聚类中心j的最近距离mind_rj；

从全部需求点中选择与各虚拟聚类中心j的最近距离最大的需求点作为初始聚类中心C_l：

C_l＝argmax_r(mind_rj)；

其中，max(*)为取最大值函数，argmax(*)表示(*)取最大值的变量的取值，l＝1，2，...，K。