面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统。方法包括：根据目标时刻研究区域的降雨和基础地理数据，确定淹没范围内网格淹没水深并根据淹没等级划分规则，确定网格淹没等级；根据手机信令数据，确定网格中人数；根据网格淹没等级与人数，确定网格受灾人数；根据受灾区域划分规则，合并网格为受灾区域；通过人员重心算法确定受灾区域的受灾点和受灾人数；将受灾点所在网格淹没等级确定为其淹没等级并根据受灾人数，确定受灾点所需救援人员数；基于定义的指标函数，构建调度决策模型；根据受灾点所需救援人员数，通过非支配排序遗传算法求解调度决策模型，获得最优调度方案。旨在制定面向洪涝灾害场景的应急响应调度方案。应调度方案。应调度方案。

【技术实现步骤摘要】
面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统


[0001]本专利技术涉及洪涝灾害应急决策
，尤其涉及一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，应急响应调度决策方法一部分站在宏观层面进行应急决策，但是决策过程缺少针对性，与现实条件存在一定的割裂；另一部分从微观角度对灾害进行应急救援的研究则较少考虑灾害链不同阶段应急资源调度的关联性，导致应急响应各部门之间产生信息壁垒，降低了应急响应的效率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统。旨在制定面向洪涝灾害场景的应急响应调度方案。
[0004]在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，所述方法包括：根据研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息，以及SCS
‑
CN模型和等体积淹没算法，确定所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网格的淹没水深；根据所述目标时刻的手机信令数据，确定所述各个网格中的人数；根据所述淹没水深和淹没等级划分规则，确定所述各个网格的淹没等级；根据淹没等级与人员受灾概率关系表，通过将所述各个网格中的人数与对应的人员受灾概率相乘，获得所述各个网格的受灾人数；根据受灾区域划分规则，将所述各个网格进行合并，获得受灾区域；通过人员重心算法确定各个受灾区域各自的受灾点，以及，对所述各个受灾区域各自所包括的多个网格的受灾人数分别进行求和，获得所述各个受灾区域各自对应的受灾点的受灾人数；将各个受灾点各自所处于的网格的淹没等级确定为所述各个受灾点各自的淹没等级；根据所述各个受灾点的受灾人数和淹没等级，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数；基于定义的时间成本的效率指标函数、费用成本的效益指标函数和资源满足度的效能指标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型；根据所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，通过非支配排序遗传算法对所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型进行求解，获得最优应急响应调度方案。
[0005]可选的，所述根据研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息，以及SCS
‑
CN模型和等体积淹没算法，确定所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网
格的淹没水深，包括：通过将研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息输入SCS
‑
CN模型进行处理，获得所述研究区域的地表径流量；通过等体积淹没算法对获得的所述地表径流量进行计算，获得所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网格的淹没水深。
[0006]可选的，所述根据所述各个受灾点的受灾人数和淹没等级，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，包括：根据各个受灾点的淹没等级确定各自对应的救援人数与受灾人数之间的匹配值；根据确定的所述匹配值和所述各个受灾点的受灾人数，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数。
[0007]可选的，所述基于定义的时间成本的效率指标函数、费用成本的效益指标函数和资源满足度的效能指标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型，包括：定义时间成本的效率指标函数，表达式为：，其中，为救灾点数量，为第个救灾点；为受灾点数量，为第个受灾点；为应急避难所数量，为第个应急避难所；为物资仓库数量，为第个物资仓库；为物资类型数量，为第种物资类型；为救灾点到受灾点的路程；为救灾点到受灾点的道路的淹没道路通达性的阻抗因子，反映在不同淹没等级下的道路通达情况；为救灾点到受灾点的道路的道路通行速度；为受灾点的救援时间，单位为小时；为受灾点到应急避难所的路程；为受灾点到应急避难所的道路的淹没道路通达性的阻抗因子；指受灾点到应急避难所的道路的道路通行速度；为应急避难所向受灾点提供的容纳受灾人员的容纳量；为转移受灾人员的单位时间；为物资仓库到应急避难所的路程；为物资仓库向应急避难所提供的物资的数量；为物资仓库到应急避难所的道路的淹没道路通达性的阻抗因子；指物资仓库到应急避难所的道路的道路通行速度；为单位物资的搬运装卸时间；为1表示选择救灾点参与受灾点的救援，0表示不选择；为1表示选择应急避难所向受灾点提供避难场所，0表示不选择；为1表示选择物资仓库向应急避难所提供物资，0表示不选择；定义费用成本的效益指标函数，表达式为：
，其中，为救灾点到受灾点的救援人员单人救灾成本；为救灾点向受灾点提供救援人员的数量；为车辆道路运输单位时间成本；为救援车辆容量；为受灾点到应急避难所的受灾人员的单人容纳成本；为开放应急避难所的成本；为转移安置受灾人员的车辆容量；为单位物资的成本；为车辆运送物资的容量；为1表示选择物资仓库向应急避难所提供物资，0表示不提供；定义资源满足度的效能指标函数，表达式为：，其中，为受灾点需要救灾点出动的救援人数；为应急避难所对物资的净需求；将所述时间成本的效率指标函数、所述费用成本的效益指标函数和所述资源满足度的效能指标函数作为目标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型。
[0008]可选的，所述根据所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，通过非支配排序遗传算法对所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型进行求解，获得最优应急响应调度方案，包括：对决策变量、、进行编码，获得决策变量对应的多个染色体、决策变量对应的多个染色体和决策变量对应的多个染色体；根据预定义的有效性判断条件，确定所有染色体中符合所述有效性判断条件的目标染色体；对获得的所有目标染色体，进行多轮对应基因的取值；将每轮针对所述所有目标染色体对应基因的取值和所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，输入所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型的目标函数中进行求解，获得所述目标函数的多个取值；基于所述目标函数的多个取值构建对应的多个个体，并将所述目标函数的多个取值分别确定为对应个体的属性参数，并将所述多个个体确定为初始种群；对所述初始种群进行交叉和变异，获得所述初始种群对应的子种群；将所述初始种群和所述子种群进行合并，获得融合种群；通过对所述融合种群进行非支配排序和拥挤距离排序，构建所述融合种群对应的第一种群，其中，所述第一种群的个体数量与所述初始种群的个体数量相同；确定所述第一种群对应的循环次数是否满足预设循环次数；
在未满足所述预设循环次数的情况下，将所述第一种群确定为初始种群，返回步骤：对所述初始种群进行交叉和变异，获得所述初始种群对应的子种群；在满足所述预设循环次数的情况下，将所述第一种群确定为目标种群；根据所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型中的各个目标函数和优化目标，确定总目标函数；将所述目标种群中的各个个体带入所述总目标函数进行计算，获得分别与所述各个个体对应的多个计算结果；将所述多个计算结果中最小取值的计算结果对应的个体确定为最优应急响应调度方案。
[0009]可选的，所述根据预定义的有效性判断条件，确定所有染色体中符合所述有效性判断条件的目标染色体，包括：确定各个救灾点到各个受灾点的第一道路运输时间，以及，确定各个受灾点到各个应急避难所的第二道路运输时间，以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，其特征在于，所述方法包括：根据研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息，以及SCS
‑
CN模型和等体积淹没算法，确定所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网格的淹没水深；根据所述目标时刻的手机信令数据，确定所述各个网格中的人数；根据所述淹没水深和淹没等级划分规则，确定所述各个网格的淹没等级；根据淹没等级与人员受灾概率关系表，通过将所述各个网格中的人数与对应的人员受灾概率相乘，获得所述各个网格的受灾人数；根据受灾区域划分规则，将所述各个网格进行合并，获得受灾区域；通过人员重心算法确定各个受灾区域各自的受灾点，以及，对所述各个受灾区域各自所包括的多个网格的受灾人数分别进行求和，获得所述各个受灾区域各自对应的受灾点的受灾人数；将各个受灾点各自所处于的网格的淹没等级确定为所述各个受灾点各自的淹没等级；根据所述各个受灾点的受灾人数和淹没等级，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数；基于定义的时间成本的效率指标函数、费用成本的效益指标函数和资源满足度的效能指标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型；根据所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，通过非支配排序遗传算法对所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型进行求解，获得最优应急响应调度方案。2.根据权利要求1所述的一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，其特征在于，所述根据研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息，以及SCS
‑
CN模型和等体积淹没算法，确定所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网格的淹没水深，包括：通过将研究区域在目标时刻的降雨数据信息和基础地理数据信息输入SCS
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CN模型进行处理，获得所述研究区域的地表径流量；通过等体积淹没算法对获得的所述地表径流量进行计算，获得所述研究区域的淹没范围和所述淹没范围内各个网格的淹没水深。3.根据权利要求1所述的一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，其特征在于，所述根据所述各个受灾点的受灾人数和淹没等级，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，包括：根据各个受灾点的淹没等级确定各自对应的救援人数与受灾人数之间的匹配值；根据确定的所述匹配值和所述各个受灾点的受灾人数，确定所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数。4.根据权利要求1所述的一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，其特征在于，所述基于定义的时间成本的效率指标函数、费用成本的效益指标函数和资源满足度的效能指标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型，包括：定义时间成本的效率指标函数，表达式为：
，其中，为救灾点数量，为第个救灾点；为受灾点数量，为第个受灾点；为应急避难所数量，为第个应急避难所；为物资仓库数量，为第个物资仓库；为物资类型数量，为第种物资类型；为救灾点到受灾点的路程；为救灾点到受灾点的道路的淹没道路通达性的阻抗因子，反映在不同淹没等级下的道路通达情况；为救灾点到受灾点的道路的道路通行速度；为受灾点的救援时间，单位为小时；为受灾点到应急避难所的路程；为受灾点到应急避难所的道路的淹没道路通达性的阻抗因子；指受灾点到应急避难所的道路的道路通行速度；为应急避难所向受灾点提供的容纳受灾人员的容纳量；为转移受灾人员的单位时间；为物资仓库到应急避难所的路程；为物资仓库向应急避难所提供的物资的数量；为物资仓库到应急避难所的道路的淹没道路通达性的阻抗因子；指物资仓库到应急避难所的道路的道路通行速度；为单位物资的搬运装卸时间；为1表示选择救灾点参与受灾点的救援，0表示不选择；为1表示选择应急避难所向受灾点提供避难场所，0表示不选择；为1表示选择物资仓库向应急避难所提供物资，0表示不选择；定义费用成本的效益指标函数，表达式为：，其中，为救灾点到受灾点的救援人员单人救灾成本；为救灾点向受灾点提供救援人员的数量；为车辆道路运输单位时间成本；为救援车辆容量；为受灾点到应急避难所的受灾人员的单人容纳成本；为开放应急避难所的成本；为转移安置受灾人员的车辆容量；为单位物资的成本；为车辆运送物资的容量；为1表示选择物资仓库向应急避难所提供物资，0表示不提供；定义资源满足度的效能指标函数，表达式为：
，其中，为受灾点需要救灾点出动的救援人数；为应急避难所对物资的净需求；将所述时间成本的效率指标函数、所述费用成本的效益指标函数和所述资源满足度的效能指标函数作为目标函数，构建洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型。5.根据权利要求4所述的一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法，其特征在于，所述根据所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，通过非支配排序遗传算法对所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型进行求解，获得最优应急响应调度方案，包括：对决策变量、、进行编码，获得决策变量对应的多个染色体、决策变量对应的多个染色体和决策变量对应的多个染色体；根据预定义的有效性判断条件，确定所有染色体中符合所述有效性判断条件的目标染色体；对获得的所有目标染色体，进行多轮对应基因的取值；将每轮针对所述所有目标染色体对应基因的取值和所述各个受灾点各自所需的救援人员分配数，输入所述洪涝灾害场景的应急响应调度决策模型的目标函数中进行求解，获得所述目标函数的多个取值；基于所述目标函数的多个取值构建对应的多个个体，并将所述目标函数的多个取值分别确定为对应个体的属性参数，并将所述多个个体确定为初始种群；对所述初始种群进行交叉和变异，获得所述初始种群对应的子种群；将所述初始种群和所述子种群进行合并，获得融合种群；通过对所述融合种群进行非支配排序和拥挤距离排序，构建所述融合种群对应的第一种群，其中，所述第一种群的个体数量与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧敏，刘高峰，朱锦迪，李佳静，黄晶，仇蕾，龚艳冰，陶飞飞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：