地震救援中基于两级规划的救援飞机在线任务分配方法组成比例

本发明专利技术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。

On-line Task Assignment Method of Rescue Aircraft Based on Two-level Programming in Earthquake Rescue

【技术实现步骤摘要】
地震救援中基于两级规划的救援飞机在线任务分配方法
本专利技术属于计算机应用
，特别涉及地震救援中救援飞机的任务分配，具体是基于一种两级规划的地震救援飞机的任务分配方法。可用于在线实现救援飞机的有效任务分配，以便在地震发生后尽快将受灾人员从灾区撤离，确保人员的生命安全。
技术介绍
地震灾害具有突发性强和破坏性大的特点，同时板块之间的挤压和碰撞使板块内部及板块边缘极易出现错动和破裂，造成强烈的次生灾害，极难进行防御。因此，为了尽量减少社会和经济损失，需及时做出响应，规划好地震灾区中受灾人员的应急救援。与其他场景下的应急救援相比，地震救援所面临的难点在于地震发生点的位置具有随机性，且单个地震区域的受灾人数较多，对应急救援响应的高效性有更高的要求。因此就需要合理调度救援资源，建立有效的救灾机制，根据当地的救援资源进行合理的配置。近年来，救援飞机在灾害管理中的应用越来越广泛，在处理自然灾害、事故灾难以及社会安全事件等方面都能发挥出重要的作用。如美国ALTIUAS公司推出的无人垂直起降混合动力飞机ALTITransitionVTOL，以及德国Microdrones公司生产的微型水上救援飞机mdSA。而在国内，也有许多将救援飞机应用到地震救援中的实例。如在汶川特大地震中，我国成功实践了“大飞机救援模式，以及2014年武警首次使用多旋翼救援飞机参与抗震救灾工作。此外，基于救援飞机的测绘系统还可以获取地震灾区的影像资料，满足获取实时受灾数据和确保救援有效性的需求，有助于提高地震救援中救援飞机调度的效率。现有的地震救援算法主要分为：(1)基于群体行为的研究，通过研究紧急情况下群体的移动行为，可以确定一个稳定的群体模式。(2)确定临时救援中心的位置，是城市规划和应急管理的重要组成部分，对保证紧急医疗服务及其他救援的效率起到重要作用。(3)震后应急物流调度，是大型地震灾害后的一项重要任务，通过考虑动态灾害环境的影响，为震后的物流调度提供实时指导。(4)救援决策系统，可提供有效的应急管理决策，提高应急救援效率，降低受灾损失。地震的发生具有极大的不确定性，因此无法使用确切的公式或模型来模拟实时的地震及余震发生的位置、时间、震级等其他数据信息。因此就需要结合实际的救援需求建立地震救援模型。而现有的地震救援方法大多注重于某一区域内的群体行为研究、受灾后紧急选取临时救援中心或高效的实现救援物资的调度、快速做出决策以实现减轻地震损失等方面，没有考虑到如何在震中对实时生成的受灾人员进行救援。需要在救援模型的基础上设计救援算法，实现受灾人员的实时救援规划。
技术实现思路
本专利技术实施例提供地震救援中基于两级优化算法(TLP)的救援飞机在线任务分配算法。在线优化实现救援飞机的有效任务分配，在地震发生后将受灾人员尽快从灾区撤离，确保人民的生命安全。为达到上述目的，本专利技术实施例提供了基于两级优化算法(TLP)的救援飞机在线任务分配方法，附图1为系统架构图。设计地震救援模拟器来模拟在地震灾害持续的过程中受灾地区的生成、受灾人员的分布以及救援飞机的救援情况，并根据受灾情况，通过救援任务级和救援飞机级的规划，完成救援飞机的有效任务分配。方法包括：地震救援模拟器设计，地震救援模拟器用于模拟在地震发生过程中地面医疗区和重度受灾区内的受灾情况，同时实现救援飞机在某一区域生成受灾人员后对该区域实施救援，地震救援模拟器的框架如附图2所示。该救援模拟器包含了救援飞机与影响受灾人数的各种因素(例如救援时间与受灾人员生成时间的关系、受灾人员的存活率等)之间的相互作用。地震救援模拟器主要包括：(1)地震灾区地图模拟，使用一个与实际地图大小相关的二维地图，与人口密度图、地震烈度图相对应。网格地图则是定义地震地图的网格，每一个网格有相应的地图属性，如：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。网格地图中的地面医疗区是指在震区内用于简单救援的救援点，一个地面医疗区即为一个救援任务。地面医疗区的数量与位置分布取决于人口密度图和地震烈度图。即人口密度高且地震烈度大的区域，地面医疗区的数量就会较多且分布的较为密集；对于人口密度低且地震烈度低的区域，地面医疗区的数量就会较少且分布的较为稀疏。安全区则是指在震区外用于提供伤员救治的医院、康复区等。安全区的分布可以是非均匀的，可根据地面医疗区的分布情况以及震区外环境的情况决定安全区的位置。(2)受灾人员的生成分布，地图中的每一个网格都覆盖了一块可能发生地震的受灾区域，当其中一个网格受灾时，就会引起周围的有人网格产生一定数量的受灾人员，而这些包含有受灾人员的网格即为一个救援任务。根据人口密度图和地震烈度图，会周期性的生成受灾人员，包括：地面医疗区受灾人员：根据人口密度图、实际伤亡人数RAN、模拟次数SN、地面医疗区的集合MA、地面医疗区的个数nma计算每个周期内各地面医疗区处的初始受灾人数AN(MAi)。首先生成一个SN行nma列的归一化矩阵M，要求：且第n个救援周期内各地面医疗区的初始受灾人数可表示为：重灾区受灾人员：根据地面医疗区的集合MA、距离阈值Rth、重度受灾区个数阈值Nth、重度受灾区的受灾人数阈值ANth得到重度受灾区的集合SAA。步骤1：生成重度受灾区的个数：N＝[1,Nth]内的均匀随机整数步骤2：随机生成一个网格内的坐标(x,y)，并计算(x,y)与MA的最近距离dmin，若dmin>Rth，则将(x,y)计入SAA中，并令AN(x,y)＝[1,ANth]内的均匀随机整数步骤3：重复步骤2，直至SAA内的元素个数为N(3)受灾人员存活率模拟，存活率亦称生存率，是指某病患者或伤员在未来一段时间内尚存活的人数所占总人数的比例，一般可以描述为：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。为了直观的表示这种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。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。附图3为ST为15分钟，EI为0.7以及ST为10分钟，EI为0.5时的存活率变化曲线图。根据实际情况可以设置不同的统计周期ST和影响参数EI。(4)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：首先计算t时刻(x,y)处受灾人员的数量ANt(x,y)，再计算救援飞机u到达救援目标的时间t+tupTi，以及到达时剩余受灾人数ANt+tupTi(xi,yi)。如果u的负载lut+tupTi的剩余容量不足以完成救援目标时，需就近返回安全区。能够完成时，计算救援飞机u前往救援目标(xi,yi)后救援成功的人数Nu,i，且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：附图4给出U架救援飞机共同救援的救援调度。首先，根据第n个周期内地面医疗区和重度受灾区的受灾情况以及各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TSu＝[Tu,1,Tu,2,…,Tu,i,…,Tu,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本文档来自技高网...

【技术保护点】
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...

【技术特征摘要】
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ANt+tupTi(xi,yi)。如果u的负载lut+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(xi,yi)后救援成功的人数Nu,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TSu＝[Tu,1,Tu,2,…,Tu,i,…,Tu,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,Pt)-(1-α)×FN(X,Pt))RN(X,Pt)和FN(X,Pt)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Tn内，存在救援飞机u的救援终止时间rtu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Kbest’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。2.根据权利要求1所述的地震救援中基于两级规划算法(TLP)的救援飞机任务分配方法，其特征在于地震灾区地图的模拟，使用与实际地图大小相关的二维网格地图模拟，每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并与人口密度图和地震烈度图相对应。根据人口密度从高到低的分布将网格分为城市有人区、乡村有人区、无人区三类。同时根据人口密度图和地震烈度图确定地面医疗区和安全区的位置分布。而后在每个救援周期内与各地面医疗区的距离均大于阈值Rth的受灾网格会成为重度受灾区。3.根据权利要求1所述的地震救援中基于两级规划算法(TLP)的救援飞机任务分配方法，其特征在于，受灾人员的生成和分布的模拟。根据人口密度图、实际伤亡人数RAN、模拟次数SN、地面医疗区的集合MA、地面医疗区的个数nma计算每个周期内各地面医疗区处的初始受灾人数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洪光，王趱，梁子涵，刘元安，谢刚，冉静，刘宇泓，王瑞，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11