本發(fā)明涉及應(yīng)急管理的，尤其是涉及一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、應(yīng)急裝備是為滿(mǎn)足災(zāi)情勘察、人員搜救、應(yīng)急通信、應(yīng)急供電、后勤保障等應(yīng)急處置行動(dòng)需要而配備的各類(lèi)專(zhuān)業(yè)應(yīng)急設(shè)備或儀器。在諸如地震、洪澇等大型災(zāi)害事故的緊急救援現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)裝備器材的需求巨大，遠(yuǎn)超單一屬地部門(mén)的儲(chǔ)備能力。因此，及時(shí)從其他區(qū)域調(diào)運(yùn)應(yīng)急裝備成為了確保救援工作順利進(jìn)行的關(guān)鍵。而如何快速準(zhǔn)確生成應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案是突發(fā)事件應(yīng)急管理中的關(guān)鍵問(wèn)題，是完成應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)任務(wù)前提和保證。

2、近年來(lái)大規(guī)模應(yīng)急裝備調(diào)度問(wèn)題(尤其是救災(zāi)行動(dòng)中的應(yīng)急裝備調(diào)度)引起了人們的高度關(guān)注，多種應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)場(chǎng)景得以考慮，有一些應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法相繼被提出，如：依據(jù)領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)，組建專(zhuān)家小組并由人工制定方案需要投入大量的人力成本，且在有限的時(shí)間內(nèi)收集信息、分析情況并制定出方案；僅考慮公路運(yùn)輸方式，通過(guò)建立應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了基于優(yōu)先策略的智能優(yōu)化算法對(duì)該非線(xiàn)性多目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解，根據(jù)不同的目標(biāo)函數(shù)生成不同的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案。

3、當(dāng)前應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法存在以下幾方面的問(wèn)題：(1)依靠人的主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，導(dǎo)致運(yùn)算工作量大、效率不高、準(zhǔn)確率低；(2)應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)建模僅考慮公路運(yùn)輸方式，運(yùn)輸方式單一；(3)利用黏菌算法對(duì)應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)數(shù)學(xué)模型求解時(shí)，使用隨機(jī)生成群種初始位置，存在多樣性低易陷入局部極值等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法和系統(tǒng)，以緩解現(xiàn)有技術(shù)中存在的效率不高、準(zhǔn)確率低、多樣性低的技術(shù)問(wèn)題。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，包括：基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型；上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型用于生成供應(yīng)點(diǎn)為需求保障點(diǎn)提供的應(yīng)急裝備的數(shù)量以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方式；獲取應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息；上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息包括：需求保障信息和供應(yīng)點(diǎn)信息；根據(jù)上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案；應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案包括組成上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)的各供應(yīng)點(diǎn)調(diào)運(yùn)子任務(wù)。

3、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，上述方法還包括：通過(guò)歷史應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)數(shù)據(jù)計(jì)算每種運(yùn)輸方式調(diào)運(yùn)過(guò)程的損耗系數(shù)，生成應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)。

4、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素包括：運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸費(fèi)用、運(yùn)輸力量、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸距離；基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型，包括：基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)確定決策變量；上述決策變量用于表示不同交通方式調(diào)運(yùn)的應(yīng)急裝備的數(shù)量；根據(jù)應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息對(duì)上述決策變量進(jìn)行約束，確定運(yùn)輸總時(shí)間函數(shù)和運(yùn)輸總費(fèi)用函數(shù)；基于上述運(yùn)輸總時(shí)間函數(shù)和上述運(yùn)輸總費(fèi)用函數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型。

5、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，上述需求保障信息包括：待調(diào)運(yùn)的應(yīng)急裝備品種、數(shù)量，以及需求保障地點(diǎn)；上述供應(yīng)點(diǎn)信息包括：供應(yīng)點(diǎn)應(yīng)急裝備品種、數(shù)量以及各類(lèi)交通方式運(yùn)輸距離；上述方法還包括：基于上述需求保障信息和上述供應(yīng)點(diǎn)信息，判斷區(qū)域供需是否匹配。

6、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，包括：設(shè)定黏菌算法求解參數(shù)；上述黏菌算法求解參數(shù)包括：初始化黏菌種群數(shù)量、黏菌種群多樣性選擇種群數(shù)量、迭代次數(shù)、維度，以及初始化種群；通過(guò)黏菌種群多樣性選擇策略選擇黏菌種群，并計(jì)算各黏菌種群適應(yīng)度值。

7、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，還包括：基于上述黏菌算法求解參數(shù)，計(jì)算黏菌權(quán)重系數(shù)和黏菌參數(shù)；基于預(yù)先生成的隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)初始化的概率，更新個(gè)體位置；通過(guò)改進(jìn)的黏菌算法的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算適應(yīng)度值，更新全局最優(yōu)解。

8、在一些可選的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，還包括：根據(jù)上述迭代次數(shù)判斷是否滿(mǎn)足結(jié)束條件，若滿(mǎn)足，則輸出全局最優(yōu)解和適應(yīng)度值；否則重復(fù)上述可選的實(shí)現(xiàn)中的步驟。

9、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成系統(tǒng)，包括：模型構(gòu)建模塊，用于基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型；上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型用于生成供應(yīng)點(diǎn)為需求保障點(diǎn)提供的應(yīng)急裝備的數(shù)量以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方式；信息獲取模塊，用于獲取應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息；上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息包括：需求保障信息和供應(yīng)點(diǎn)信息；輸出模塊，用于根據(jù)上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)上述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案；應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案包括組成上述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)的各供應(yīng)點(diǎn)調(diào)運(yùn)子任務(wù)。

10、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

11、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可運(yùn)行指令，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令在被處理器調(diào)用和運(yùn)行時(shí)，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令促使所述處理器運(yùn)行上述第一方面任一項(xiàng)所述的方法。

12、本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法和系統(tǒng)，該方法包括：首先基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型，應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型用于生成供應(yīng)點(diǎn)為需求保障點(diǎn)提供的應(yīng)急裝備的數(shù)量以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方式；然后獲取應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息包括：需求保障信息和供應(yīng)點(diǎn)信息；再根據(jù)應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案。通過(guò)該方法解決了現(xiàn)有黏菌算法求解過(guò)程中存在的效率不高、準(zhǔn)確率低、多樣性低的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了提高應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)效率和準(zhǔn)確率，達(dá)到了輔助生成調(diào)運(yùn)方案的技術(shù)效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，所述方法還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，所述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素包括：運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸費(fèi)用、運(yùn)輸力量、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸距離；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，所述需求保障信息包括：待調(diào)運(yùn)的應(yīng)急裝備品種、數(shù)量，以及需求保障地點(diǎn)；所述供應(yīng)點(diǎn)信息包括：供應(yīng)點(diǎn)應(yīng)急裝備品種、數(shù)量以及各類(lèi)交通方式運(yùn)輸距離；所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，根據(jù)所述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)所述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，根據(jù)所述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)所述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法，其特征在于，根據(jù)所述應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)所述應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案，還包括：

8.一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可運(yùn)行指令，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令在被處理器調(diào)用和運(yùn)行時(shí)，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令促使所述處理器運(yùn)行所述權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)黏菌算法的應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案生成方法和系統(tǒng)，涉及應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：首先基于應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)影響因素和應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)損耗系數(shù)，構(gòu)建應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型，應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型用于生成供應(yīng)點(diǎn)為需求保障點(diǎn)提供的應(yīng)急裝備的數(shù)量以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方式；然后獲取應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息包括：需求保障信息和供應(yīng)點(diǎn)信息；再根據(jù)應(yīng)急調(diào)運(yùn)任務(wù)信息，利用改進(jìn)的黏菌算法對(duì)應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)模型進(jìn)行求解，輸出應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)方案。通過(guò)該方法解決了現(xiàn)有黏菌算法求解過(guò)程中存在的效率不高、準(zhǔn)確率低、多樣性低的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了提高應(yīng)急裝備調(diào)運(yùn)效率和準(zhǔn)確率，達(dá)到了輔助生成調(diào)運(yùn)方案的技術(shù)效果。

技術(shù)研發(fā)人員：詹威威,彭濤,孫啟仲,蘭任,馮嵩,郭亮
受保護(hù)的技術(shù)使用者：天津卓朗科技發(fā)展有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19