[发明专利]一种救护车智能调度方法

权利要求书

1.一种救护车智能调度方法，其特征在于，包括有如下步骤：

步骤一，选择仿真地区，模拟生成医院GPS坐标和呼叫目标对象坐标：利用医院及病患的参数设置模块设置目标对象的病症等级、医院救护车数量等仿真基础属性指标；利用医院及呼叫目标对象GPS坐标随机生成模块在作为仿真模拟平台地图拓扑数据源的开源地图上，随机或者json导入方式批量生成一个医院GPS坐标点，以及以同样方式生成120呼叫目标对象GPS坐标点；利用地图最短距离计算模块根据医院GPS坐标点、呼叫目标对象GPS坐标点，形成运输拓扑路径网，构建地图拓扑网络和最短距离，通过地区人口密度分布构建目标对象的叫车分布点；

步骤二，判断启用分值或者强化学习调度模型，进行调度任务仿真模拟：利用救护车车辆运行GPS坐标仿真模块及效果反馈模块根据发布的叫车分布点，对所有在途车辆的最新GPS坐标进行计算和刷新；加载智能调度算法模块，判断选择启用基于分值或者强化学习调度模型的调度算法，其中救护车智能调度算法模块包括基于分值和强化学习调度模型的救护车调度算法模块，通过救护车智能调度模块依据救护车智能调度接口模块接入的不同救护车智能调度算法启动调度任务仿真模拟，对步骤一中生成的叫车分布点进行救护车调度任务指派，智能调度算法模块依据“效能最优”进行派车任务安排；利用救护车智能调度接口模块与救护车智能调度模块交互数据，模拟车辆运行的坐标点变化方式，实现全局防真模拟；利用救护车智能调度接口模块为用户提供不同的仿真数据接口以便自由编写；

步骤三，对每次的仿真模拟数据进行储存、统计和展示：通过智能调度算法模块判断是否需要存储每一步仿真反馈，不需要存储每一步仿真反馈的则启用分值调度模型，最后通过仿真运行绩效结果统计导出；将需要存储每一步仿真反馈的启用强化学习调度模型，将模型参数依次进行仿真数据入库、模型训练进行模型参数修正，再导回启用基于强化学习调度模型，最后通过仿真运行绩效结果统计导出；而不需要模型参数修正的则直接导出至仿真运行绩效结果统计。

2.根据权利要求1所述的一种救护车智能调度方法，其特征在于，所述分值调度模型根据病人接送时间、返程路程及病人在不同医院人数分布为综合考量依据，采取排位打分的方法自动规划车辆首次派遣和二次途中调度；或者通过权重设置综合考量距离、车辆疲劳度、医院受理人数、返程距离等多因子，通过规则引擎转化为分值引擎的方式实现复杂组合条件的派车条件触发。

3.根据权利要求1所述的一种救护车智能调度方法，其特征在于，所述强化学习调度模型通过大规模车辆最优调度的自学习算法，实现复杂情况下单车多人，车辆二次调度，多车同地，多车接力等情况的智能调度；基于仿真系统模拟数据，进行病人和发车的综合模拟，通过分值系统的分值作为单车回报，将多智体的加总回报作为最终评价函数，训练基于改进的群智体DQlearning深度强化学习模型。

4.根据权利要求1所述的一种救护车智能调度方法，其特征在于，所述开源地图为OpenstreetMap地图，目标对象与医院GPS坐标点之间的最短距离采用bellman-ford最短距离算法。

5.根据权利要求1所述的一种救护车智能调度方法，其特征在于，所述仿真运行绩效结果统计为一个病患报案人对应一条历史记录，存储内容为：前报案时刻报案病人的GPS坐标，所有救护车辆当行使到的GPS坐标，当前调度系统指派前往的车辆序号，当前调度行为获取的分值：if(调度成功)分值法计算分值else负数惩戒数值。

6.根据权利要求1所述的一种救护车智能调度方法，其特征在于，所述的病患GPS坐标为WGS84坐标系，所述医院GPS坐标随机生成模块来源真实特定地区的医院GPS坐标或者模拟仿真坐标，通过医院GPS坐标参数设置模块的json文件导入功能实现经纬度，医院救护车数的数据导入；所述病人GPS坐标随机生成模块，采用经纬度范围均匀分布概率、混合高斯分布两种生成方法，通过病人GPS坐标生成参数进行配置，混合高斯下支持导入该地区人口密度分布。