海上大规模救助资源调度决策方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种海上大规模救助资源调度决策方法、系统及存储介质，应用于海上救助资源调度技术领域，能够快速有效地制定出海上大规模救助资源调度决策方案，有效缩短资源调度运筹时间，减少资源浪费，提升决策效率。该方法包括：获取险情信息、救助资源要素数据和待救援环境风力数据；根据险情信息、救助资源要素数据和待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，第一阶段决策模型以最短救援时间为目标；根据最少救助资源目标和第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型；通过第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果。模型预测得到救助资源调度决策结果。模型预测得到救助资源调度决策结果。

【技术实现步骤摘要】
海上大规模救助资源调度决策方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及海上救助资源调度领域，尤其涉及一种海上大规模救助资源调度决策方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着邮轮产业发展，乘坐邮轮的游客数量也逐年增加，给邮轮安全与应急管理和大规模海上人员救助都带来新的巨大挑战。相比于一般的海事事故，以邮轮为代表的大型客船事故具有突发性强、危害性大、遇难人员多等特点，如果救助不及时和不充分，会造成大量人员伤亡和财产损失，并带来极其严重且恶劣的社会影响。但此类大规模事故发生的概率又极低，救援人员不可能不计成本的长期保持应对大规模人命救助的救助资源，并且资源调度方案的制定主要是靠经验和一些救助指南、操作手册等，效率较低。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题的至少之一，本专利技术提出一种海上大规模救助资源调度决策方法、系统及存储介质，能够快速有效地制定出海上大规模救助资源调度决策方案，有效缩短资源调度运筹时间，减少资源浪费，提升决策效率。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种海上大规模救助资源调度决策方法，包括以下步骤：
[0005]获取险情信息、救助资源要素数据和待救援环境风力数据；
[0006]根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，所述第一阶段决策模型以最短救援时间为目标；
[0007]根据最少救助资源目标和所述第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型；
[0008]通过所述第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果。
[0009]根据本专利技术实施例的一种海上大规模救助资源调度决策方法，至少具有如下有益效果：本实施例首先获取险情信息、救助资源要素数据以及待救援环境风力数据。然后根据获取的险情信息、救助资源要素数据以及带救援环境风力数据以最短救援数据为目标，构建得到第一阶段决策模型，通过第一阶段决策模型能够得到救援时间最短的资源调度决策。本实施例再通过在第一阶段决策模型的基础上引入最少救助资源目标，构建以时间最短和救助资源数目最少为目标的第二阶段决策模型，从而通过第二阶段决策模型快速有效地制定出海上大规模救助资源调度决策方案，有效缩短资源调度运筹时间，并减少了资源浪费，提升决策效率。
[0010]根据本专利技术的一些实施例，所述根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，所述第一阶段决策模型以最短救援时间为目标，包括：
[0011]以最短救援时间为目标，构建最短救援时间目标函数；
[0012]根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建约
束条件；
[0013]根据所述最短救援时间目标函数和所述约束条件，构建第一阶段决策模型。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，所述根据最少救助资源目标和所述第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型，包括：
[0015]以最少救助资源为目标，构建最少救助资源目标函数；
[0016]根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述第二阶段决策模型。
[0017]根据本专利技术的一些实施例，所述第二阶段决策模型包括直升机必选资源调度决策模型和直升机非必选资源调度决策模型；
[0018]所述根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述第二阶段决策模型，包括：
[0019]根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述直升机非必选资源调度决策模型；
[0020]或者，
[0021]根据直升机数据、所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述直升机必选资源调度决策模型。
[0022]根据本专利技术的一些实施例，所述通过所述第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果，包括：
[0023]通过理想点法对所述最少救助资源目标函数和所述最短救援时间目标函数进行处理，得到单目标函数；
[0024]通过惩罚函数法对所述约束条件进行处理，得到惩罚约束函数；
[0025]根据所述单目标函数和所述惩罚约束函数通过遗传模拟退火算法，预测得到救助资源调度决策结果。
[0026]根据本专利技术的一些实施例，所述根据所述单目标函数和所述惩罚约束函数通过遗传模拟退火算法，预测得到救助资源调度决策结果，包括：
[0027]通过二进制对染色体进行编码，并通过随机方式产生初始种群；其中每条所述染色体包括一种救助资源调度方案；
[0028]构建适应度函数；
[0029]通过轮盘赌法对所述初始种群进行筛选得到父代种群；
[0030]通过所述适应度函数计算所述父代种群中个体被选中的概率；
[0031]根据所述概率选择染色体进行遗传操作，得到遗传后代；
[0032]将所述遗传后代插入新种群，得到子代种群；
[0033]将所述父代种群和所述子代种群进行融合后通过模拟退火选择机制，预测得到救助资源调度决策结果。
[0034]根据本专利技术的一些实施例，所述遗传操作包括交叉遗传操作和变异遗传操作；
[0035]所述根据所述概率选择染色体进行遗传操作，得到遗传后代，包括：
[0036]根据所述概率选择所述父代种群中两个染色体进行杂交，得到两个杂交后代；
[0037]或者，
[0038]根据所述概率选择所述父代种群中的一个染色体进行变异，得到变异后代。
[0039]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种海上大规模救助资源调度决策系统，包括：
[0040]数据获取模块，用于获取险情信息、救助资源要素数据和待救援环境风力数据；
[0041]第一阶段决策模型构建模块，用于根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，所述第一阶段决策模型以最短救援时间为目标；
[0042]第二阶段决策模型构建模块，用于根据最少救助资源目标和所述第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型；
[0043]决策结果计算模块，用于通过所述第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果。
[0044]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种海上大规模救助资源调度决策系统，包括：
[0045]至少一个处理器；
[0046]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0047]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得至少一个所述处理器实现如上述实施例所述的海上大规模救助资源调度决策方法。
[0048]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述实施例所述的海上大规模救助资源调度决策方法。
附图说明
[0049]图1是本专利技术实施例提供的一种海上大规模救助资源调度决策方法流程图；
[0050]图2是本专利技术实施例提供的一种海上大规模救本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海上大规模救助资源调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：获取险情信息、救助资源要素数据和待救援环境风力数据；根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，所述第一阶段决策模型以最短救援时间为目标；根据最少救助资源目标和所述第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型；通过所述第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果。2.根据权利要求1所述的海上大规模救助资源调度决策方法，其特征在于，所述根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建第一阶段决策模型，所述第一阶段决策模型以最短救援时间为目标，包括：以最短救援时间为目标，构建最短救援时间目标函数；根据所述险情信息、所述救助资源要素数据和所述待救援环境风力数据，构建约束条件；根据所述最短救援时间目标函数和所述约束条件，构建第一阶段决策模型。3.根据权利要求1所述的海上大规模救助资源调度决策方法，其特征在于，所述根据最少救助资源目标和所述第一阶段决策模型，构建第二阶段决策模型，包括：以最少救助资源为目标，构建最少救助资源目标函数；根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述第二阶段决策模型。4.根据权利要求3所述的海上大规模救助资源调度决策方法，其特征在于，所述第二阶段决策模型包括直升机必选资源调度决策模型和直升机非必选资源调度决策模型；所述根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述第二阶段决策模型，包括：根据所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述直升机非必选资源调度决策模型；或者，根据直升机数据、所述最少救助资源目标函数以及所述第一阶段决策模型，构建所述直升机必选资源调度决策模型。5.根据权利要求3所述的海上大规模救助资源调度决策方法，其特征在于，所述通过所述第二阶段决策模型预测得到救助资源调度决策结果，包括：通过理想点法对所述最少救助资源目标函数和所述最短救援时间目标函数进行处理，得到单目标函数；通过惩罚函数法对所述约束条件进行处理，得到惩罚约束函数；根据所述单目标函数和所述惩罚约束函数通过遗传模拟退火算法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘家财，赵梦鸽，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：