多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法及系统技术方案

本发明专利技术属于应急信息管理技术领域，公开了一种多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法及系统，根据应急救援指挥控制组织需处理的使命，建立资源调度的评估测度，利用评估测度构建单救援任务的资源调度模型，设计能够求解串行多救援任务的资源调度问题的求解方法，提出应急救援指挥控制组织集中式的任务筹划技术，解决应急救援决策实体的可用救援平台如何规划使用的问题。本发明专利技术应急救援指挥控制组织处理的对象是救援区域的各个子任务。本发明专利技术的核心是实现救援平台到救援任务的合理匹配，达到最大化满足任务需求的目的，保证救援任务的完成。本发明专利技术通过启发式优化方法输出稳定可靠的资源调度方案。

【技术实现步骤摘要】
多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法及系统
本专利技术属于应急信息管理
，尤其涉及一种多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法及系统。
技术介绍
近年来，随着各类公共突发应急事件受到广泛关注，越来越多的国家和地区开始重视建设各类应急突发事件的应对处理机制，并将其摆在重要的战略地位，确保应急事件发生时最大限度发挥资源的应急救援和保障能力。面对大规模的不确定性突发事件，如何快速、有效地对各类应急资源进行调度分配，并进而形成科学的应急救援资源调度方案，一直是应急管理领域研究的热点问题。为了能够有效应对这些规模大、涉及地域广突发性公共安全事件，应急救援指挥控制系统组织需具备及时作出响应的能力，将损失降低到最低限度。应急救援指挥控制系统面向多灾点资源调度就是将救援组织所拥有的救援资源快速配给，将其合理地分配到各个救援任务，实现各个任务的需求得到最大程度的满足，保证各个救援任务顺利完成。因此，如何寻求在资源有限的情况下实现救援任务需求的最大满足，是本专利技术解决的核心问题。目前，针对突发应急事件资源调度问题的研究主要集中在对某一类突发性事件的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法，其特征在于，所述多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法包括：/n分析应急救援的资源调度过程，构建资源调度的测度模型，给出平台-任务分配向量、资源满足度和任务执行质量等测度方法，所构建的测度方法用于资源调度的优化；/n根据资源调度的测度模型，确定资源调度过程的优化目标，分析资源调度过程，提出资源调度问题的约束条件，构建应急救援指控组织处理单任务的调度模型；/n设计单任务调度模型的求解方法，设计启发式算法；/n分析多任务处理过程，给出基于任务优先级的多任务顺序资源调度方法。/n

【技术特征摘要】
1.一种多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法，其特征在于，所述多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法包括：
分析应急救援的资源调度过程，构建资源调度的测度模型，给出平台-任务分配向量、资源满足度和任务执行质量等测度方法，所构建的测度方法用于资源调度的优化；
根据资源调度的测度模型，确定资源调度过程的优化目标，分析资源调度过程，提出资源调度问题的约束条件，构建应急救援指控组织处理单任务的调度模型；
设计单任务调度模型的求解方法，设计启发式算法；
分析多任务处理过程，给出基于任务优先级的多任务顺序资源调度方法。


2.如权利要求1所述的多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法，其特征在于，所述分析应急救援的资源调度过程，构建资源调度的测度模型，给出平台-任务分配向量、资源满足度和任务执行质量等测度方法，所构建的测度方法用于资源调度的优化包括：令R表示救援资源，一个平台具有一项或者多项资源能力，一个任务的执行需要满足其对资源的需求，将资源进行量化建模，描述急救援指挥控制组织的基本资源能力矢量表示为r＝(r1,r2,…,rl,…,rL)，L为资源能力类型的数量；
令T表示多灾点的救援任务，任务是应急救援指挥控制组织为达成其作战目的而采取的行动，所有任务的集合表示为T＝{T1,…Ti,…,Tn}，n为任务数量，各个任务均需要特定的资源才能被有效处理，任务的基本属性包括：任务开始时间ts,i；任务执行时间tp,i；任务优先级ρ；任务Ti的资源需求Ri＝[Ri1,…Ril,…RiL]，Ril为第i个任务对第l种资源的需求量，定义Rti为第i个任务拥有资源类型的向量Rti＝[Rti1,…Rtil,…,RtiL]，若第i个任务需要第l种资源，Rtil为1；否则Rtil＝0；
令P表示应急救援平台，平台是急救援指挥控制组织中承载作战资源的实体单元，是作战任务的直接参与者，所有平台的集合表示为P＝{P1,…Pj,…,Pm}，m为平台的数量，平台Pj的资源能力向量表示为rj＝[rj1,…,rjl,…,rjL]，rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量，定义rtj为平台Pj所拥有的资源类型的向量[rtj1,…rtjl,…,rtjL]，若第j个平台拥有第l种资源，rtjl为1；否则rtjl＝0；
平台-任务分配向量表示救援指挥控制组织平台与任务之间的数量分配关系，任务Ti的分配向量表示为：



其中，yi为任务Ti的分配向量；yij表示执行任务Ti的平台Pj的数量；Z表示整数集合；
资源满足度是指分配给任务Ti的所有平台能够提供的资源与任务所需的该类资源的比值，且资源满足度最大为1，任务Ti对第l种资源的满足度表示为：



其中，zil为任务Ti对第l种资源的满足度；rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量；Ril为第i个任务对第l种资源的需求量；
任务执行质量QT是衡量任务所分配平台的资源与任务资源需求之间匹配程度的测度值；采用任务所需资源满足度的几何平均值作为任务执行质量测度，任务Ti的执行质量表示为：



其中，QTi为任务Ti的执行质量；zil为任务Ti对第l种资源的满足度；表示任务Ti所需的资源的集合，表示任务Ti所需的资源数量。


3.如权利要求1所述的多灾点应急救援指挥控制组织资源调度方法，其特征在于，所述根据资源调度的测度模型，确定资源调度过程的优化目标，分析资源调度过程，提出资源调度问题的约束条件，构建应急救援指控组织处理单任务的调度模型包括：
(1)确定目标函数，给出了任务执行质量的数学模型，以任务执行质量最大化QT为单任务资源调度模型的目标函数，与之对应的多任务资源调度优化的目标函数为QM各个单任务执行质量的加权和，表示为：



其中，ωi是任务的权重，是任务重要程度的度量，且所有任务权重的大小由决策者给出，代表了决策者对不同任务的重要度的偏好，取ωi＝1/n；
(2)构建约束条件；
处理任务Ti时需满足以下三个约束条件：
约束条件1：执行任务Ti的平台总数不大于任务的最大平台承载数Y；



其中，Y为单个任务的最大平台承载数；Φ为指挥控制组织所要执行任务的标号集合；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；i为任务的标号；j为平台的标号；J为平台的类型数量；
约束条件2：执行任务Ti的平台Pj的数量不大于该平台的可用数量；



其中，yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；Numij为组织处理任务Ti时拥有的平台Pj的数量；Z为整数集；Φ为指挥控制组织所要执行任务的标号集合；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；i为任务的标号；j为平台的标号；J为平台的类型数量；
约束条件3：任务Ti处理完后应留有足够的平台处理后续的任务，拥有第l类资源的平台数量大于后续需要第l类资源的未处理任务数量：



其中，rtjl为平台Pj所拥有的资源类型的标志；Rti’l为任务Ti’所需要的资源类型的标志；Numij为组织处理任务Ti时拥有的平台Pj的数量；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；upT(i)是处理任务Ti后还未处理的任务集合；i’为upT(i)集合中任务的标号；RTi为任务Ti所需的资源类型的标号集合；i为任务的标号；j为平台的标号；J为平台的类型数量；l为资源类型的标号；
(3)建立应急救援指挥控制组织的单任务资源调度模型：



其中，max为取最大值运算；yi为任务Ti的分配向量；zil为任务Ti对第l种资源的满足度；rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量；Ril为第i个任务对第l种资源的需求量；i为任务的标号；j为平台的标号；l为资源类型的标号；RTi表示任务Ti所需的资源种类的集合；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；Y为单个任务的最大平台承载数；Φ为应急救援指挥控制组织所要执行任务的标号集合；Numij为应急救援指挥控制组织处理任务Ti时拥有的平台Pj的数量；Z为整数集；rtjl为平台Pj所拥有的资源类型的标志；Rti’l为任务Ti’所需要的资源类型的标志；upT(i)是处理任务Ti后还未处理的任务集合；i’为upT(i)集合中任务的标号；
(4)对原始的单任务模型进行处理，将其转换为等价的两个子问题模型；利用拉格朗日算子对第一个约束条件进行松弛，构建对偶目标函数L(λ)，将问题分解为两个子问题，子问题1是带有连续变量zl的非线性规划问题，另一个是关于整数矢量y的线性整数规划问题，两个子问题独立求解，利用求解结果计算对偶目标函数值，根据弱对偶原理，通过多次迭代逼近最优解，单任务模型的等价模型表示为：



其中，max为取最大值运算；yi为任务Ti的分配向量；zil为任务Ti对第l种资源的满足度；rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量；Ril为第i个任务对第l种资源的需求量；i为任务的标号；j为平台的标号；l为资源类型的标号；RTi表示任务Ti所需的资源种类的集合；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；Y为单个任务的最大平台承载数；Φ为应急救援指挥控制组织所要执行任务的标号集合；Numij为应急救援指挥控制组织处理任务Ti时拥有的平台Pj的数量；Z为整数集；rtjl为平台Pj所拥有的资源类型的标志；Rti’l为任务Ti’所需要的资源类型的标志；upT(i)是处理任务Ti后还未处理的任务集合；i’为upT(i)集合中任务的标号；
利用拉格朗日算子松弛约束条件后的目标函数写作如下形式：



其中，min为取最小值运算；yi为任务Ti的分配向量；zil为任务Ti对第l种资源的满足度；rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量；Ril为第i个任务对第l种资源的需求量；λl是拉格朗日算子,λl≥0；i为任务的标号；j为平台的标号；l为资源类型的标号；J为平台的类型数量；RTi表示任务Ti所需的资源种类的集合；yij为执行任务Ti的平台Pj的数量；f1为子问题1函数符号，f2为子问题2函数符号；
对偶目标函数表示为如下形式：



其中，inf为下确界；min为取最小值运算；yi为任务Ti的分配向量；zil为任务Ti对第l种资源的满足度；rjl为第j个平台能够提供的第l种资源的数量；Ril为第i个任务对第l种资源的需求量；λl是拉格朗日算子,λl≥0；i为任务的标号；j为平台的标号；l为资源类型的标号；RTi表示任务Ti所需的资源种类的集合；yij为执行任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄松平，张杰勇，王勋，马腾，刘毅，丁兆云，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43