双层规划在灾后应急物资调度中的应用综述

为了减少财产损失和人员伤亡、提高灾民满意度,基于双层规划理论,从应急救援角度出发,对突发灾害事件下的应急物资调度问题进行综述。围绕应急物资调度,从灾后应急现状、应急物资选址—分配、不同约束下的应急物资调度及双层规划和群智能优化算法在应急物资调度中的应用等方面进行梳理和讨论。结果表明,关于灾后应急物资调度的研究,目前主要关注单级应急网络结构,且模型的目标函数和约束条件与实际情况存在着出入,结合应急物资调度实际特征提出改进建议;考虑两级应急网络结构,进而构建双层规划模型,实现上下级目标的联合优化。     

基于实时信息的动态应急资源调度模型

为利用实时的道路信息、救援状态信息和应急资源配置信息,以提高应急响应能力,建立了一个动态的应急资源优化调度数学模型.针对任意时刻的静态应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解.考虑算法的实时性,通过变换时间变量t进行迭代计算,提出模型的动态求解算法.通过一实例对模型的算法进行了验证分析,结果证明了动态应急资源调度模型及其求解算法的有效性.     

基于萤火虫算法的应急救援车辆调度

针对突发灾害事件情景下交通路网容量限定的特点,引用BRP路阻函数求解各路段车辆行驶时间,建立救援路径最短和车辆行驶时间最短双目标车辆调度模型;设计改进离散的萤火虫算法,构建算例对模型求解,求解结果与遗传算法的求解结果进行对比,验证了该算法的可行性和能更好的满足应急救援车辆调度的需要.     

城市救援物资应急调度管理

我国每年因突发公共事件造成的损失惊人,如何及时准确的进行救援物资发放,对塑造新型和谐社会关系具有现实意义和长期的战略性意义。本文在对现有的应急物资调度进行实际调研的基础上,提出了在救援物资接收、运输和发放等环节通过信息系统支撑平台进行统一调度管理的对策及建议。     

基于蚁群算法的应急物资调度系统的研究与开发

近年来,随着工业化及城市化进程的加剧,各种大规模自然灾害、公共卫生事件正越来越频繁地侵袭着我们生存的世界。该文以蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和应急物资调度系统相结合,创造一个高效的紧急救援系统。系统主要有物资模块管理,城市信息管理,配送车辆管理,紧急呼救等功能。系统采用模块化设计,采用轻量级企业框架(struts2+spring3+hibernate3)开发,具有结构清晰,易于扩展的优点。     

考虑客户满意度的灾后多港口泊位联合应急调度模型

随着经济的飞速发展,港口在经济活动中扮演的角色也变得越来越重要,近些年全国各地发生很多港口突发事件,使港口正常作业受到了严重的影响,对港口群的灾后应急调度也提出了新的挑战。针对港口事件的突发性特点和港务集团港口的网络集群特点,建立了以调度成本最小,船舶调度时间最短为目标的多目标优化模型。根据模型设定两个调度方案,应用遗传算法对方案进行求解,结合实际算例对模型和算法的有效性进行验证,并结合客户满意度指数选择最优方案。此模型能够从不同的方案中选择最佳方案,从而提高港口群的竞争优势,更符合港口发展的长远利益。     

基于需求链的海上应急物资协同调度方法研究

针对应急反应基地的物资储备量无法满足海上突发事件的物资需求及其运力无法满足在应急限制期内将应急物资一次性地运往事故点的问题, 提出三级应急物资协同调度的概念模型。同时考虑到海上应急物资调度的时间不确定性, 构建基于需求链的二阶段动态调度模型。第一阶段解决基于应急响应时间最短的应急反应基地到事故点的物资调配问题, 第二阶段解决基于运输成本最小的陆上供应点的动态物资供应问题。根据模型特点, 设计一种贪婪算法, 分两个阶段逐步构造完整的满意解。最后, 通过具体算例验证模型的合理性和有效性。     

应急物资配送车辆调度模型与优化综述

抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用,利用数学建模方法和计算机仿真技术,辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。围绕模型和优化两个关键点,分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状,归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素,对比分析了多种优化算法的应用效果,提出了现有研究中存在的问题,最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势。     

基于MPC5200的RTAI实时应用研究

Motorola公司的MPC5200嵌入式处理器是以PowerPC core为核心的完整的单片系统,内含内存控制器,支持SDRAM和Flash,主要应用于工业控制;而由于Linux的非实时性,要实现工业强实时控制,就必须对Linux进行改造.本文介绍在MPC5200处理器上移植RTAI实时系统并进行位置控制开发,所开发的控制系统响应快,可以满足工业控制强实时的要求.     

基于网络指纹识别的电力系统应急调度动态控制技术

在控制电力系统应急调度工作时,传统方法使用的是用户密码识别动态控制技术,该技术耗费时间长,所需成本高,且产生的工作效果差,难以满足目前电力系统资源调度与管理的要求。为了解决此问题,基于网络指纹识别技术研究了一种新的应急调度动态控制技术,该技术由认证服务器、用户管理、用户权限设置、指纹登录和调度模块组成,通过建立安全区确保环境安全、设备安全、传输介质安全、视频监听安全以及磁盘安全。工作过程分为建立电力资源路由选择表、数据包处理、标记替换、解除电力资源数据包标记四步。与基于用户密码识别的动态控制技术进行对比,从安全性、控制时间和稳定性进行实验研究,研究结果表明,基于网络指纹识别的动态控制技术可以在短时间内取得较好的控制效果,且安全性很高。研究的技术具有很大的市场发展空间,值得大力推广使用。     

Real-time path planning of autonomous robots in a two-dimensional unknown dynamic navigation environment

This paper deals with the real-time path planning of an autonomous mobile robot in two-dimensional, unknown, dynamic multiple robot navigation space. In particular, a collision-free navigation path planning strategy is presented in real time by using a heuristichuman like approach. The heuristic scheme used here is based on thetrial and error methodology with the attempt to minimize the cost of the navigation efforts, when time plays a significant role. Past built-up navigation experience and current extracted information from the surrounding environment are used for the detection of other moving objects (robots) in the same navigation environment. Moreover, the determination of asecure navigation path is supported by a set of generic traffic priority rules followed by the autonomous robots moving in the same environment. Simulated results for two moving objects in the same navigation space are also presented.     

灾后应急物资保障的多目标定位—联运模型

为了将应急物资快速准确地配送至灾区, 在考虑灾后应急物资保障阶段性特征的基础上, 构建了一个以应急物资未满足率最小、系统总时间最短以及系统总成本最小为目标的多周期混合整数规划模型, 模型考虑了应急配送中心定位及多种类应急物资联运等问题。采用GAMS软件编程, 并用分层序列法求解多目标规划。以“4·20”四川芦山地震为例验证模型的可行性和有效性, 结果表明该模型能有效地解决灾后应急物资保障的定位—联运问题。     

基于动态矩阵的未知环境地图构建与路径规划

目前主流的SLAM地图构建方法在环境建模中一般要借助人机交互平台,人工成本高,独立性较差。提出基于动态矩阵的未知环境地图构建算法,可以在完全未知的陌生环境中,基于二维空间栅格地图建模并利用A^*算法进行回溯,独立实现地图信息的全覆盖采集。针对传统的局部覆盖路径规划算法存在重复率高、运行效率低的问题,进行了改进设计,一旦检测到封闭区域则优先处理,并采用沿边循迹和牛耕式运动相结合的方法进行子区域路径规划。算法使用Matlab进行仿真设计,通过Webots机器人仿真平台进行了验证,仿真结果表明,改进算法与传统的局部覆盖算法相比,在子区域划分数目、回溯路径总长和路径重复率等指标上有明显提高。     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。     

基于无线传感器网络的未知环境下移动机器人实时路径规划

利用无线传感器网络技术、多传感器信息融合技术、基于占用网格的概率地图构建和基于群集智能的微粒群仿生学算法,采用三层控制结构的规划策略,提出了一种新的在未知环境下移动机器人在线实时路径规划方法。最后设计并构造出了实际的无线传感器网络,验证了算法的有效性、准确性和实时性。     

动态环境中基于改进粒子群的机器人路径规划

提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。     

A heuristic relief transportation planning algorithm for emergency supply chain management

Emergency supply chain operations have to fulfil all the demands in a very short period of time, using the limited resources at its disposal. Mixed integer programming (MIP) is a popular method to solve emergency supply chain planning problems. However, as such problem increases in complexity, the MIP model becomes insolvable due to the time and computer resources it requires. This study proposes a heuristic algorithm, called the Emergency Relief Transportation Planning Algorithm (ERTPA). ERTPA will group and sort demands according to the required products, the imposed due dates, the possible shared capacities, and the distances from the demand nodes to the depots. Then, ERTPA plans the demands individually, using a shortest travelling-time tree and a minimum cost production tree. To show the effectiveness and efficiency of the heuristic algorithm, a prototype was constructed and tested, using complexity and computational analyses.     

动态环境下基于人工势场引导的RRT路径规划算法

现有的大多数动态RRT路径规划算法不能使规划的路径远离障碍物,这有可能导致机器人没有足够的避障时间。针对此问题,提出了一种利用人工势场引导快速扩展随机树向目标区域生长并远离障碍物的改进RRT算法APFG-RRT(artificial potential field guided RRT)。为了进一步加快算法的收敛速度、加速算法跳出局部极小值,引入了一种按自适应概率选择目标点作为采样点的策略;针对动态环境采用全局规划结合局部重新规划的方法以提高算法的实时性。仿真实验表明,相比于初始RRT和Goal-bias RRT,APFG-RRT的计算效率更高,内存需求更小,并且搜索到的路径能够有效地远离障碍物,提高了动态路径规划的成功率。     

Real-time fluid simulation in a dynamic virtual environment

Simulating physically realistic complex fluid behaviors in a distributed interactive simulation (DIS) presents a challenging problem for computer graphics researchers. The authors consider how solving the 2D Navier-Stokes equations via a computational fluid dynamics method lets us map surfaces into 3D and achieves realistic real-time fluid surface behaviours     

基于强化学习的城市交通路径规划

城市交通路径规划需要考虑规划的快速性和车辆的安全性,而目前大多数强化学习算法不能兼顾两者.针对这个问题,首先提出采用基于模型的算法和与模型无关的算法相结合的Dyna框架,以提高规划的速度;然后使用经典的Sarsa算法作为选路策略,以提高算法的安全性;最后将两者结合提出了改进的基于Sarsa的Dyna-Sa算法.实验结果...