煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。     

随机时变路网下的城市应急服务车辆路径分析

针对城市应急服务车辆（110、119、120等）的最优路径选择问题及路网的随机性与时变性,利用鲁棒优化理论,考虑路网在最坏情况下的行程时间,建立了随机时变条件下的应急车辆路径选择模型,并对 Dijkstra算法进行改进,将算法的路阻矩阵进行实时更新,以在时变条件下实现对路径选择模型的求解。经算例分析表明,该模型能有效解决随机时变路网环境下的应急车辆最优路径问题,与基于概率分布的期望行程时间最短的方法相比,该模型拥有更高的鲁棒性和易操作性。     

量子密钥分发网络端端密钥协商最优路径选择算法

针对量子密钥分发(QKD)网络端端密钥协商路径选择问题,设计了一种基于改进Dijkstra算法的端端密钥协商最优路径选择算法。首先,基于有效路径策略,剔除网络中的失效链路;然后,基于最短路径策略,通过改进Dijkstra算法,得到密钥消耗最少的多条最短路径;最后,基于最优路径策略,从多条最短路径中选择一条网络服务效率最高的最优路径。分析结果表明,该算法很好地解决了最优路径不唯一、最优路径非最短、最优路径非最优等问题,可以降低QKD网络端端密钥协商时密钥消耗量,提高网络服务效率。     

城市交通网络中救援车辆路径优化研究

道路中断、可靠性差等路径选择问题从根本上影响了救援工作的效率,针对这一现状,设计了基于MATLAB的应急救援车辆最优路径模型。依托城市交通路网的数据,通过层次分析法确定影响应急救援的因素,利用MATLAB蚁群算法结合ArcGIS平台构建城市路网要素,定位应急设施及求解应急救援车辆路径优化结果。通过实例分析改变要素信息时,救援路径结果与效率的差别,客观评估城市应急救援能力,为城市交通救援车辆的路径优化提供可行性助力。     

基于抢修时间的震后最优路径选择算法及GIS实现

针对震后最优路径选择相关算法的局限性和复杂性,在对城市道路系统抗震性预测的基础上,从道路抢修时间出发,提出一种改进的城市震后最优路径选择算法。运用地理信息系统（GIS）技术和数据库相关知识,以重庆邮电大学道路系统为例,设计和开发了城市震后最优路径分析系统。该系统可以有效地为救援力量快速到达救援现场,运输伤员、物资等提供合理的动态最优路径。     

基于演化博弈的应急物流最优仓库定位仿真

针对仓库定位进行双层规划存在运输距离长、仓库服务率低和生成最优仓库定位的运行时间长的问题,提出基于演化博弈的应急物流最优仓库定位仿真方法.通过上层规划获得应急物流车辆最优行驶路径,利用下层规划定位最优应急物流仓库,筛选出可满足应急物流车辆最优行驶路径需求的应急物流仓库,采用演化博弈算法对所有应急物流仓库定位结果进行博弈,得到演化稳定策略(ESS)时停止演化.实验结果表明,所提方法的运输距离短、仓库服务率高和生成最优仓库定位的运行时间短.     

突发事件下应急救援路径选择模型的构建和求解*

针对应急车辆的救援路径优化问题,在分析突发事件下路段运行时间的均值、方差和阻断概率的基础上,综合考虑了路径行程时间可靠性,路径阻断风险,以及路径复杂性等因素,以地震灾害为背景,建立了应急救援路径选择的多目标规划模型,并给出了求解该模型的多目标遗传算法。本文为救援路径选择提供了可靠的方法     

基于蚁群算法的井下救援路径优化方法

针对火灾背景下煤矿应急救援路径的优化问题,提出了一种基于蚁群算法的井下救援路径优化方法;建立了井下救援路径选择影响因素的层次结构模型,各影响因素按重要程度由高到低排列为CO浓度、瓦斯浓度、风量风速、巷道行走难度和人员综合素质;利用各影响因素的量化值更新蚁群算法信息素,寻找并保存最优路径。仿真结果表明,采用基于蚁群算法的井下救援路径优化方法能够选出最优路径,同时最优解具有较好的收敛性。     

基于GIS和GPS的地震应急救援指挥系统

为了满足城市抗震应急快速救援的需要,详细介绍了基于GIS和GPS的地震应急救援指挥系统的设计与实现。该系统具有电子地图的通用功能并改进了传统遗传算法实现最优路径规划、实时定位等特色功能。首先进行了系统的三层体系结构和功能设计,然后重点讨论了系统的关键技术。最后,实验证明,该系统具有实时、准确、高效等优点,可为城市地震应急救援提供有效的服务。     

基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.