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一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法技术

技术编号:26531899 阅读:44 留言:0更新日期:2020-12-01 14:13
本发明专利技术公开了一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法,包括以下建立层次模型优化目标,构建判断矩阵,采用一致矩阵法确定其中各元素值;对所述判断矩阵进行一致性检验,得到所述判断矩阵是否符合一致性;计算权重向量和层次总排序,得到各个方案对最终目标的影响程度;对影响道路行车时间的参数进行无纲量化处理,包括采用模糊决策模型和多属性决策模型对参数进行量纲统一,从而确定最优路径选取算法优化模型;通过路径规划算法对消防救援最优路线选择进行优化,最终得到消防救援的最优路线。通过本发明专利技术可以充分考虑实际路况信息中各种因素对消防车辆行车时间的影响,从而得到最优的出警路线,对实际消防出警调度决策具有辅助作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法
本专利技术涉及最优路径规划的
,尤其涉及一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法。
技术介绍
目前,城市地区从小的市场中心向大城市发展,快速的发展增加了由于不同活动之间的相互作用而产生火灾的可能性。此外随着经济的发展,人们交通出行可选择方式也变得多样性,车辆也不断得到普及,致使道路时常有发生阻塞的情况,这也对发生火灾时,消防队及时出警带来了很大的阻碍。实现消防出警中的最优路径选取,目的在于快速有效的选择路径实现最小损失的灭火救援,要尽可能获得时间最短的路线,从而使救援行动更快速并减少损失。为了判断路线的好坏,可以通过计算所选路径的综合权值来决定,传统路径选择算法都以最直观的路径长度作为唯一的权值,而这种算法完全不具备实用性,不符合现实路网的需求,所以需要重新选取影响因素综合判断算法路径权值从而对算法进行优化。消防灭火救援力量到达的时间长短是救援成功与否的关键,救援团队越快到达现场,火灾财产和生命损失就会越少,所以救援到达时间是路径选取的首要决策属性。而影响消防救援车辆到达现场时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法,其特征在于:包括以下步骤:/n步骤1,建立层次模型优化目标,所述层次模型的结构包括目标层、准则层和方案层,所述层次模型优化目标为消防出警最短时间路径,所述目标层中道路权值O的评价标准为时间;/n步骤2,构建判断矩阵,所述判断矩阵为影响消防出警道路时间权重的任意两个因素之间重要性比较矩阵,并根据同一层中两个因素的重要性比较结果确定矩阵中各元素值;/n步骤3,对所述判断矩阵进行一致性检验,检验参数包括一致性指标、随机一致性指标和检验系数,得到所述判断矩阵是否符合一致性;/n步骤4,计算权重向量和层次总排序,所述层次总排序为将准则层权向量和各个方案...

【技术特征摘要】
1.一种基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1,建立层次模型优化目标,所述层次模型的结构包括目标层、准则层和方案层,所述层次模型优化目标为消防出警最短时间路径,所述目标层中道路权值O的评价标准为时间;
步骤2,构建判断矩阵,所述判断矩阵为影响消防出警道路时间权重的任意两个因素之间重要性比较矩阵,并根据同一层中两个因素的重要性比较结果确定矩阵中各元素值;
步骤3,对所述判断矩阵进行一致性检验,检验参数包括一致性指标、随机一致性指标和检验系数,得到所述判断矩阵是否符合一致性;
步骤4,计算权重向量和层次总排序,所述层次总排序为将准则层权向量和各个方案层因素的权向量进行加权,得到各个方案对最终目标的影响程度;
步骤5,对影响道路行车时间的参数进行无纲量化处理,包括采用模糊决策模型和多属性决策模型对参数进行量纲统一,从而确定最优路径选取算法优化模型;
步骤6,通过路径规划算法对消防救援最优路线选择进行优化,最终得到消防救援的最优路线。


2.如权利要求1所述的基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法,其特征在于:步骤2中构建判断矩阵还包括以下步骤:
利用1-5及其倒数标度法对同一层中的两个因素进行重要性比较,得到判断矩阵A=(aij)n×n,其中aij表示因素i和因素j数量化的相对权重。


3.如权利要求1或2所述的基于AHP的消防救援路径选择算法的优化方法,其特征在于:步骤3中检验参数的计算式分别为:
CI=(λmax-n)/(n-1)
RI=(CI1+CI2+CI3+...+CIn)/n
CR=CI/RI
其中,CI为一致性指标,RI为随机一致性指标,CR为检验系数,λmax为所述判断矩阵的最大特征值;当CR小于0.1时,认为所述判断矩阵符合一致性,否则需要对其进行更改。


4.如权利要求3所述的基于A...

【专利技术属性】
技术研发人员:李冰朱士贤赵霞王亚洲胡园园
申请(专利权)人:东南大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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