[发明专利]地震救援中基于两级规划的救援飞机任务分配

摘要

本发明公布了一种地震救援中基于两级规划算法的救援飞机任务分配方法(TLP)。所述方法包括：地震救援模拟器和两级规划救援算法(TLP)。地震救援模拟器模拟地震中地面医疗区和受灾区内的受灾人员情况。TLP算法对救援飞机的任务分配进行在线优化，包括救援任务级规划、救援飞机级规划和救援飞机位置分配三部分。第一部分，完成救援任务的聚类和救援飞机的任务分配。第二部分，基于粒子群算法对各任务组及其相应救援飞机组进行救援目标序列规划，第三部分，在任务完成后对各救援飞机进行位置分配，便于开展下一个救援周期的救援工作。TLP算法在地震及余震的发生具有随机性和不可预测性的情况下，最大化救援成功的总人数，提高了救援效果。

主权项

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(TLP)救援算法。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等各种因素的影响下，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等地图属性。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,…)。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AN^t+tupTi(x_i,y_i)。如果u的负载l_u^t+tupTi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，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。四种随机算子为：(1)两点交换(2)单点插入(3)段交换(4)段逆序。适应度函数为：F(X)＝max(α×RN(X,P^t)‑(1‑α)×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α∈[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。