应急管理中道路抢修队调度问题的建模和求解
发布时间：2020-12-09 20:10
在灾害应急响应中,及时修复受损路网、打通生命通道,是开展灾后救援工作的一个重要环节,这对应急救援的实施和灾民的快速安全疏散具有重要的现实意义。已有研究大多着眼于路网本身,构建的路网模型过于理想化,且仅考虑修复路网中哪些路段可以实现目标的最优化,而没有考虑这些受损路段是否可达,以及道路抢修队的具体调度,也没有考虑受损路段的修复顺序对于应急救援的影响。基于此,本文利用智能决策理论和计算机辅助工具对应急管理中道路抢修队调度问题展开研究,主要的工作如下:（1）调研和分析了应急救援中受损路网修复问题的研究现状以及存在问题,确定了本文的研究内容;介绍了 Agent系统、马尔科夫过程、强化学习模型和Q-learning算法,为求解道路抢修队调度问题提供求解方法。（2）提出了一种无连续受损路段下道路抢修队调度问题的建模与求解方法。首先构建了无连续受损路段下路网的数学模型,用受损节点代表受损路段,并剔除所有非需求节点;利用马尔科夫决策过程描述抢修队的修复活动,设计了 Agent的动作空间、状态空间和回报函数;提出了一种基于Q-learning的无连续受损路段下道路抢修队调度算法。对比实验表明本文的算法具...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３．１受损路网的示意图??Ｆｉｇ?３．１?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｄａｍａｇｅｄ?ｒｏａｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??
Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ａｖｅｒａｇｅ?ｒｕｎｎｉｎｇ?ｔｉｍｅ?（ｉｎ?ｍｓ）?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｗｏ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??３．５．３路网修复效果??图３．４给出了?Ｑ－ｌｅａｍｉｎｇ算法和ＤＰ算法在每个测试实例下目标函数（公式??（３．２）和公式（３．３））上的值。注意，如果图中没有出现某些测试实例的序号，则??表示在这些测试实例下，算法没有找到可行解。??２８??
３．５．４抢修队的规划方案??在这个实验中，两种算法具体的修复规划的优劣在表３．１所给的路网实例下进??行考察。表３．４列出了示例所对应的路网实例的参数。图３．６给出了路网规模或最??大可接受距离逐步增加时两种算法给出的抢修队规划方案所对应的修复路段数和??应急点可达率。其中，图３．６（ａ）专注于路段受损率较小时路网规模逐渐增加的变化，??灰３．?４规划方案的小例所对应的路Ｗ实例的参数??Ｔａｂｌｅ?３．４?Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｒｏａｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｉｎｓｔａｎｃｅｓ?ｒｅｌａｔｅｄ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｓｃｈｅｄｕｌｅ??＾示例??１?２?３?４?５?６?７?８?９?????＼Ｖｄ＼?２５?３０?４０?２５?３５?４０?４０?４０?４０??＾?０．１?０．２５?０．１?０．５?０．５?０．２５?０．５?０．５?０．５??１．０５?１．２５?１．０５?１．０５?１．５?１．０５?１．０５?１．２５?１．５???￡ｉｏ???３０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]多智能体系统的有限时间旋转环绕控制（英文）[J]. 莫立坡,于永光. 自动化学报. 2017(09)
[2]应急救援物资多目标分配与调度问题建模与求解[J]. 张国富,王永奇,苏兆品,蒋建国. 控制与决策. 2017(01)
[3]基于马尔科夫决策过程的ATO系统独立组件与产品双需求最优决策研究[J]. 李稚,谭德庆. 自动化学报. 2016(05)
[4]基于非支配排序差异演化的应急资源多目标分配算法[J]. 苏兆品,张国富,蒋建国,岳峰,张婷. 自动化学报. 2017(02)
[5]基于云模型和模糊聚合的应急方案评估[J]. 苏兆品,张婷,张国富,尤小泉,蒋建国. 模式识别与人工智能. 2014(11)
[6]基于状态聚类的多站点CSPS系统的协同控制方法[J]. 唐昊,裴荣,周雷,谭琦. 自动化学报. 2014(05)
[7]基于脆弱性的灾后路网修复优化[J]. 花丙威,魏琳,王芳,任俊学. 公路工程. 2013(03)
[8]提高综合减灾能力 助推减灾救灾工作[J]. 徐娜. 中国减灾. 2011(05)
[9]Path Selection in Disaster Response Management Based on Q-learning[J]. Zhao-Pin Su1, 2, 3 Jian-Guo Jiang1, 2, 4 Chang-Yong Liang2, 3 Guo-Fu Zhang1, 2, 4 1Key Laboratory of Special Display Technology (Hefei University of Technology), Ministry of Education, Hefei 230009, PRC 2School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, PRC 3Postdoctoral Research Station for Management Science and Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, PRC 4Engineering Research Center of Safety Critical Industrial Measurement and Control Technology, Ministry of Education, Hefei 230009, PRC. International Journal of Automation & Computing. 2011(01)
[10]按单装配系统中组件生产和库存分配控制策略研究[J]. 杨超林,沈厚才,高春燕. 自动化学报. 2011(02)
博士论文
[1]突发事件下应急资源管理的鲁棒决策研究[D]. 曲亚萍.重庆大学 2014
[2]分层强化学习方法研究[D]. 沈晶.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]灾后公路网修复序列研究[D]. 邱慧.长安大学 2016
[2]震后紧急道路抢修与救灾物资配送调度研究[D]. 李爱庆.西南交通大学 2010
[3]震后应急期道路抢修优化排程研究[D]. 霍建顺.西南交通大学 2010
[4]基于蚁群算法的应急救援最优路径研究[D]. 刘勇.中国地质大学 2010
[5]应急救援物资配送车辆路径选择问题的研究[D]. 周苹.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：2907417
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３．１受损路网的示意图??Ｆｉｇ?３．１?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｄａｍａｇｅｄ?ｒｏａｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??
Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ａｖｅｒａｇｅ?ｒｕｎｎｉｎｇ?ｔｉｍｅ?（ｉｎ?ｍｓ）?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｗｏ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??３．５．３路网修复效果??图３．４给出了?Ｑ－ｌｅａｍｉｎｇ算法和ＤＰ算法在每个测试实例下目标函数（公式??（３．２）和公式（３．３））上的值。注意，如果图中没有出现某些测试实例的序号，则??表示在这些测试实例下，算法没有找到可行解。??２８??
３．５．４抢修队的规划方案??在这个实验中，两种算法具体的修复规划的优劣在表３．１所给的路网实例下进??行考察。表３．４列出了示例所对应的路网实例的参数。图３．６给出了路网规模或最??大可接受距离逐步增加时两种算法给出的抢修队规划方案所对应的修复路段数和??应急点可达率。其中，图３．６（ａ）专注于路段受损率较小时路网规模逐渐增加的变化，??灰３．?４规划方案的小例所对应的路Ｗ实例的参数??Ｔａｂｌｅ?３．４?Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｒｏａｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｉｎｓｔａｎｃｅｓ?ｒｅｌａｔｅｄ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｓｃｈｅｄｕｌｅ??＾示例??１?２?３?４?５?６?７?８?９?????＼Ｖｄ＼?２５?３０?４０?２５?３５?４０?４０?４０?４０??＾?０．１?０．２５?０．１?０．５?０．５?０．２５?０．５?０．５?０．５??１．０５?１．２５?１．０５?１．０５?１．５?１．０５?１．０５?１．２５?１．５???￡ｉｏ???３０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]多智能体系统的有限时间旋转环绕控制（英文）[J]. 莫立坡,于永光. 自动化学报. 2017(09)
[2]应急救援物资多目标分配与调度问题建模与求解[J]. 张国富,王永奇,苏兆品,蒋建国. 控制与决策. 2017(01)
[3]基于马尔科夫决策过程的ATO系统独立组件与产品双需求最优决策研究[J]. 李稚,谭德庆. 自动化学报. 2016(05)
[4]基于非支配排序差异演化的应急资源多目标分配算法[J]. 苏兆品,张国富,蒋建国,岳峰,张婷. 自动化学报. 2017(02)
[5]基于云模型和模糊聚合的应急方案评估[J]. 苏兆品,张婷,张国富,尤小泉,蒋建国. 模式识别与人工智能. 2014(11)
[6]基于状态聚类的多站点CSPS系统的协同控制方法[J]. 唐昊,裴荣,周雷,谭琦. 自动化学报. 2014(05)
[7]基于脆弱性的灾后路网修复优化[J]. 花丙威,魏琳,王芳,任俊学. 公路工程. 2013(03)
[8]提高综合减灾能力 助推减灾救灾工作[J]. 徐娜. 中国减灾. 2011(05)
[9]Path Selection in Disaster Response Management Based on Q-learning[J]. Zhao-Pin Su1, 2, 3 Jian-Guo Jiang1, 2, 4 Chang-Yong Liang2, 3 Guo-Fu Zhang1, 2, 4 1Key Laboratory of Special Display Technology (Hefei University of Technology), Ministry of Education, Hefei 230009, PRC 2School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, PRC 3Postdoctoral Research Station for Management Science and Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, PRC 4Engineering Research Center of Safety Critical Industrial Measurement and Control Technology, Ministry of Education, Hefei 230009, PRC. International Journal of Automation & Computing. 2011(01)
[10]按单装配系统中组件生产和库存分配控制策略研究[J]. 杨超林,沈厚才,高春燕. 自动化学报. 2011(02)
博士论文
[1]突发事件下应急资源管理的鲁棒决策研究[D]. 曲亚萍.重庆大学 2014
[2]分层强化学习方法研究[D]. 沈晶.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]灾后公路网修复序列研究[D]. 邱慧.长安大学 2016
[2]震后紧急道路抢修与救灾物资配送调度研究[D]. 李爱庆.西南交通大学 2010
[3]震后应急期道路抢修优化排程研究[D]. 霍建顺.西南交通大学 2010
[4]基于蚁群算法的应急救援最优路径研究[D]. 刘勇.中国地质大学 2010
[5]应急救援物资配送车辆路径选择问题的研究[D]. 周苹.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：2907417
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/2907417.html
