基于WebGIS高速公路应急联动系统设计

随着高速公路路网建设的不断加快,车辆的逐年迅猛增长,原有零散的信息化技术辅助支持已远远满足不了对应急事件处置的需求,建设全方位及时有效的应急联动系统成为高速公路信息化建设重点.文中根据对高速公路基础业务数据和GIS数据的整合与共享进行分析研究,充分运用WehGIS技术、手机定位技术、无线视频监控技术等各种先进信息技术,在J2EE平台上利用MVC开发模式,采用B/S结构,并结合ArcGIS地理信息系统平台,探讨高速公路应急联动系统的设计及其具体实现.     

基于广义粗糙集的应急物资调度模型

为提高应急物资配送效率与可操作性,针对应急物资调度中面临的运输时间与货物量不确定问题,构建了基于广义粗糙集的应急物资多目标调度模型。引用广义粗糙集变量描述运输时间和货物量的不确定性,定义了粗糙加法运算、粗糙精度、粗糙比率与事件真度的计算公式。在粗糙目标函数的清晰化的设计中,针对运输时间不确定性,采用了基于粗糙加法运算的事件真度转换的方法;针对货物量的不确定性,采用了基于粗糙加法运算的综合粗糙精度与粗糙比率的转换方法。采用遗传算法对问题进行求解,并着重分析了粗糙比率的变化对结果的影响。仿真实验表明,粗糙比率对计算结果影响较为明显,其权重系数是实际应用的重要决策变量,模型具有可操作性,求解算法收敛性好。     

基于遗传算法的应急物资分层联动调度研究

本文提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标,基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际问题中的调度问题往往具有本文所提出的层次性,针对物资分层联动调度问题,本文给出了物资两层调度的算例,并建立了相应的数学模型,算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成;第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成,将两层调度系统视作整体,采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果,并对结果进行分析论证,验证算法的可行性与有效性。     

WebGIS应用系统设计

主要讨论了系统系统组件式开发实现中的关键技术,以三层结构为基本框架,具体讨论了系统的设计与实现思路,系统结构灵活,层次清晰,具有一定的先进性、创新性和实用价值。     

基于GIS的应急消防指挥调度系统设计

传统调度系统处理地理数据的效率较低,导致制定出警路径的依据不足,因此设计基于地理信息系统（Geographic Information System,GIS）的应急消防指挥调度系统。首先,搭建消防指挥调度时序数据库,构建调度智能决策模块;其次,基于GIS定位火警点位置,制定快速出警路径,提升消防救援的及时性和针对性;最后,进行应用测试。测试结果表明,实验组规划出警路径的平均时间较对照组缩短5.8 s,其出警路径权重平均值较对照组降低0.47,达到预期效果。     

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NET架构的应急物资采购管理系统设计

为了提高应急物资采购产业的综合管理水平,基于NET架构,从硬件与软件两个方面入手,设计了一种应急物资采购管理系统。应用NET架构,设计应急物资采购管理系统的硬件结构与网络部署条件;利用统一建模语言（Unified Modeling Language,UML）技术搭建数据库,分析应急物资采购管理的总体功能需求,完成系统的软件设计,实现应急物资采购产业的实时、综合管理。实验结果表明：对于随机的10组应急物资采购数据,本文设计系统所有主要功能模块的平均响应时间均值为0.92s,且均在实际工程要求的不超过3s的标准范围内,具有实时性与高效性;系统的采购节点输出结果的偏差率均在实际工程要求的不超过10%的标准范围内,具有精确性与可行性。     

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。     

基于WebGIS的第四方物流跟踪及应急系统设计与实现*

随着现代物流的迅速发展,物流模式由第三方物流向第四方物流过渡。作为物流过程的中介者,第四方物流需要对物流过程进行全程跟踪并且作出相应的决策,因此,为第四方物流提供了一个基于WebGIS的物流跟踪及应急决策系统。根据第四方物流业务的需要,对物流过程中涉及的订单即时跟踪、车辆动态监控、应急预案决策生成等进行了有效的模拟和实现。系统将电子地图应用于跟踪与应急决策系统,为用户提供了一个可视化载体,并在运输车辆动态监控过程中融合使用GPS、GPRS和WebGIS技术,实现了物流运送过程中的动态可视化效果;同时在应急     

基于物联网的应急车辆在线调度决策系统设计

受信息处理效率的影响,应急车辆调度决策缺乏可靠依据,导致车辆的抵达效率较低,为此提出基于物联网的应急车辆在线调度决策系统,利用搭载SX1250射频前端芯片的网关模块作为系统的通信装置,借助拥有强大计算能力的开发板实现对复杂运算的快速处理。在此基础上,构建包含影响车辆调度效率的要素数据库,利用物联网建立系统与车辆实际运行环境的实时交互关系,以时间为导向,采用遗传算法计算实时数据与数据库的拟合关系,在线确定应急车辆的行驶路径。测试结果表明,搭配该系统的应急车辆均在最优路径下抵达静态和动态目的地,耗时明显低于对比方法。     

基于GIS的动态应急资源调度系统设计与实现*

为提高应急响应能力,利用实时的道路信息、救援状态信息和应急资源配置信息,设计了一个实时、动态的应急资源调度系统。在地理信息系统基础上,实现了利用实时信息动态生成应急资源调度方案。最终通过一个实例应用,结果证明了系统的实用价值,可以为应急资源救援提供科学的决策支持。     

溢油应急决策中的物资调度方法

针对多出救点多物资多目标应急调度问题的特点,并结合溢油敏感区等对响应时间的限制,提出了基于不同响应时间段的动态优化模型．以应急救援时间最早和出救点数目最少为优化目标,对不同响应时间段分别运用理想点法和构造剔除集合确定最优调度方案．最后通过算例验证了所提出调度方法的可行性．     

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。     

基于混合架构WebGIS的配电网调度管理系统研究与应用

随着Internet/Intranet技术的广泛应用,传统的地理信息系统(GIS)体系结构正逐步为开放式架构所取代,网络环境下的地理信息系统可实现复杂空间信息、数据的共享和综合,是今后GIS发展的主要趋势。该文对GIS在Internet/Intranet环境上的三种实现方法:服务器端策略、客户端策略和综合策略进行了分析和比较并以某电业局配电网调度管理系统为开发原型,详细介绍了基于Windows分布式Internet应用程序体系结构(DNA)的WebGIS系统架构和功能实现。实际使用结果表明系统具有较强的互操作性和可伸缩性,有广泛的应用前景。     

基于离散粒子群算法的应急物资调度系统研究

应急物资的调度是一个非常重要而实际的研究课题,首要条件是时间最短,在时间最短的基础上要求费用最低。在此基础上,建立了时间最短、成本最低的多目标带约束的数学模型,并利用理想点法将此多目标问题转化为单目标问题,而后利用粒子群算法中的罚函数法将此蒂约束的问题转化为不带约束的问题,最后用离散的粒子群算法求解。实验表明,用粒子群算法求解应急物资调度问题有效可行。     

基于离散粒子群算法的应急物资调度系统研究

应急物资的调度是一个非常重要而实际的研究课题,首要条件是时间最短,在时间最短的基础上要求费用最低。在此基础上,建立了时间最短、成本最低的多目标带约束的数学模型,并利用理想点法将此多目标问题转化为单目标问题,而后利用粒子群算法中的罚函数法将此带约束的问题转化为不带约束的问题,最后用离散的粒子群算法求解。实验表明,用粒子群算法求解应急物资调度问题有效可行。     

基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化

如何及时高效地调度应急物资以减小突发事件带来的伤害成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下,构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络,并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点,尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性,提出了一类考虑完全可行域思想的变长基因型混合小生境遗传算法,并借助23个基准测试实例验证了这一算法的有效性,更新了部分实例的现有最优解。在此基础上,通过比较多供应点应急物资多式联运算例中四类遗传算法的仿真结果进一步验证了混合小生境等改进策略的优越性。     

优化烟花算法在医疗物资应急调度中的应用

新冠肺炎疫情的爆发对医疗物资的应急管理提出了新的挑战,运输难、调度慢、中转效率低等问题普遍存在,严重影响了疫情排查和患者救治。为解决突发公共卫生事件下医疗物资应急调度问题,以需求点满意度最大化为主要目标,车辆行驶时间最小化为次要目标,建立了双目标医疗物资应急调度模型。为保证模型的准确性及简便性,采用了传染病模型（SEIR）预测需求点所需医疗物资数量,并利用理想点法将双目标问题转化为单目标问题。针对模型的特点,提出了一种优化烟花算法对模型进行求解,该算法通过改变变异策略增加其局部寻优能力,此外引入了禁忌表的概念,避免了算法陷入局部最优。最后通过仿真实验证明了优化烟花算法具有更加高效的性能,可以更好地突出模型的公平性及合理性,从而快速、合理地完成医疗物资分配,最大限度地保障患者生命安全。