一种救援资源调度方法及系统与流程

本发明涉及交通工程
技术领域：
，特别是涉及一种救援资源调度方法及系统。
背景技术：
：目前，我国高速公路救援服务能力较差，很大的一个因素是救援资源配置方法不合理。具体为，当发生事故后，由于其救援车出发位置和救援所需物资配置不合理，常常造成事故点救援响应时间长、救援物资不足以及长时间的交通拥挤，无法发挥高速公路应有的通行能力。尤其在恶劣天气或者不同灾害条件下，甚至会出现二次事故的情况。目前研究该问题的方法较为单一，且存在很大不足。主要是，一方面将大部分的资源集中配置到离城乡较近的地区，未考虑交通事故是随机分布的，也未考虑由于某些地点、路段以及区域公路设计的不合理或由于其独特的地理特征等因素，发生交通事故的概率相对较高，即未合理布置救援帮助点和救援物资，耽误救援时间；另一方面，当发生交通事故后，未能及时确定救援车出发位置和救援所需物资，耽误救援时间。因此，针对上述不足，如何减少救援时间，提高高速公路交通事故救援效率，是目前交通工程
技术领域：
急需解决的问题。技术实现要素：本发明的目的是提供一种救援资源调度方法及系统，通过建立救援资源配置模型，确定每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资；并根据事故发生位置和救援资源配置模型，确定救援车最佳出发位置和救援物资，减少救援时间，有效地提高高速公路救援效率。为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种救援资源调度方法，所述方法包括：获取在不同灾难下不同高速公路事故发生的概率；根据所述概率，建立救援资源配置模型；根据所述救援资源配置模型，确定救援帮助点集合；所述救援帮助点集合表示每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资；获取事故发生位置；根据所述事故发生位置以及所述救援帮助点集合，确定救援车出发位置和救援物资。可选的，所述建立救援资源配置模型，包括：获取其他相关数据；所述其他相关数据为事故发生位置、需求物资种类、需求物资规模、所述救援帮助点位置、所述救援车出发位置到所述事故发生位置的距离、在不同灾难下的车速、救援响应时间、物资配置总量、各个所述救援帮助点可配置物资的最大值、处理一起事故的最少物资量以及所述救援帮助点的物资总预算；根据所述其他相关数据以及所述概率，建立救援资源配置模型。可选的，所述建立救援资源配置模型，进一步包括：确定目标函数；所述目标函数为在救援响应时间短和覆盖区域广的前提下，引入所述概率以及所述其他相关数据，确定以高速公路救援系统中总救援成本最小的目标函数；所述的目标函数为：式(1)中，有n个救援帮助点i，i∈L，L表示救援帮助点集合；有m个事故发生位置j，j∈F，F表示事故发生位置集合；C表示救援成本；x表示每次救援所需调度的物资数；t表示救援时间；xij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的所需的救援物资；tij表示从救援帮助点i出发位置到事故发生位置j的救援时间；表示在不同灾难下高速公路事故的发生概率；表示发生概率与救援物资的参量，发生概率越大，调度的救援物资越多；θij表示系统规定救援响应时间约束下事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，如果事故发生位置j在救援帮助点i的覆盖范围内则θij＝1，否则θij＝0；确定相关约束条件；所述相关约束条件包括：每次救援所需的救援物资数不能大于该救援帮助点所有的物资总数，且不能小于该救援帮助点处理一起事故的最少物资数；每次救援所需的救援物资数满足式(2)中ai表示救援帮助点i所能容纳的物资总数，ri表示处理一起事故需要的最少物资数；从救援帮助点i到事故发生位置j的救援时间满足：式(3)中的dij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的最短路程；vk表示发生k型事故时救援车辆行驶速度；与的关系为判断该事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，判断依据为：式(5)中t0表示系统规定的救援响应时间；表示救援帮助点i接到报警之后的平均处理时间；出救应调度的物资总数表示式(6)中xi表示出救所需调度的物资总数；所有救援帮助点物资总数表示式(7)中A表示所有救援帮助点的物资总数；所有的变量都为非负整数；根据所述目标函数和相关约束条件，建立救援资源配置模型。可选的，所述确定救援帮助点集合，具体包括：根据所述事故发生位置和所述救援资源配置模型，采用遗传算法，确定救援帮助点集合。本发明还提供了一种救援资源调度系统，所述系统包括：概率获取模块，用于获取在不同灾难下不同高速公路事故发生的概率；救援资源配置模型建立模块，用于根据所述概率，建立救援资源配置模型；救援帮助点集合确定模块，用于根据所述救援资源配置模型，确定救援帮助点集合；所述救援帮助点集合表示每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资；事故发生位置获取模块，用于获取事故发生位置；救援车出发位置和救援物资确定模块，用于根据所述事故发生位置以及所述救援帮助点集合，确定救援车出发位置和救援物资。可选的，所述救援资源配置模型建立模块，包括：其他相关数据获取单元，用于获取其他相关数据；所述其他相关数据为事故发生位置、需求物资种类、需求物资规模、所述救援帮助点位置、所述救援车出发位置到所述事故发生位置的距离、在不同灾难下的车速、救援响应时间、物资配置总量、各个所述救援帮助点可配置物资的最大值、处理一起事故的最少物资量以及所述救援帮助点的物资总预算；救援资源配置模型建立单元，用于根据所述其他相关数据以及所述概率，建立救援资源配置模型。可选的，所述救援资源配置模型建立模块，进一步包括：目标函数确定单元，用于确定目标函数；所述目标函数为在救援响应时间短和覆盖区域广的前提下，引入所述概率以及所述其他相关数据，确定以高速公路救援系统中总救援成本最小的目标函数；所述的目标函数为：式(1)中，有n个救援帮助点i，i∈L，L表示救援帮助点集合；有m个事故发生位置j，j∈F，F表示事故发生位置集合；C表示救援成本；x表示每次救援所需调度的物资数；t表示救援时间；xij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的所需的救援物资；tij表示从救援帮助点i出发位置到事故发生位置j的救援时间；表示在不同灾难下高速公路事故的发生概率；表示发生概率与救援物资的参量，发生概率越大，调度的救援物资越多；θij表示系统规定救援响应时间约束下事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，如果事故发生位置j在救援帮助点i的覆盖范围内则θij＝1，否则θij＝0；相关约束条件确定单元，用于确定相关约束条件；所述相关约束条件包括：每次救援所需的救援物资数不能大于该救援帮助点所有的物资总数，且不能小于该救援帮助点处理一起事故的最少物资数；每次救援所需的救援物资数满足式(2)中ai表示救援帮助点i所能容纳的物资总数，ri表示处理一起事故需要的最少物资数；从救援帮助点i到事故发生位置j的救援时间满足：式(3)中的dij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的最短路程；vk表示发生k型事故时救援车辆行驶速度；与的关系为判断该事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，判断依据为：式(5)中t0表示系统规定的救援响应时间；表示救援帮助点i接到报警之后的平均处理时间；出救应调度的物资总数表示式(6)中xi表示出救所需调度的物资总数；所有救援帮助点物资总数表示式(7)中A表示所有救援帮助点的物资总数；所有的变量都为非负整数；救援资源配置模型建立单元，用于根据所述目标函数和相关约束条件，建立救援资源配置模型。可选的，所述救援帮助点集合确定模块，具体包括：救援帮助点集合确定单元，用于根据所述事故发生位置和所述救援资源配置模型，采用遗传算法，确定救援帮助点集合。根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种救援资源调度方法及系统，该方法和系统通过获取在不灾难下高速公路事故发生的概率，建立救援资源配置模型；并通过救援资源配置模型，确定每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资，避免因救援帮助点布置不合理以及救援物资短缺，耽误救援时间；通过事故发生位置和救援资源配置模型，确定救援车最佳出发位置和救援所需物资，减少救援时间，即采用本发明提供的方法和系统，有效地提高高速公路救援效率，提升我国高速公路救援服务能力。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例的救援资源调度方法流程图；图2为本发明实施例中求解救援帮助点集合流程图；图3为本发明实施例救援资源调度系统的结构示意图；图4为本发明实施例菏泽周边主要高速布局截图；图5为本发明实施例菏泽周边主要高速公路抽象图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明的目的是提供一种救援资源调度方法及系统，该方法和系统有效的提高高速公路的救援服务水平。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。图1为本发明实施例救援资源调度方法流程图，如图1所示，本发明提供的救援资源调度方法，具体包括以下步骤：步骤101：获取在不同灾难下不同高速公路事故发生的概率；不同灾难下不同高速公路事故发生的概率是根据往年的交通事故历史数据统计而来，该概率是由高速公路发生交通事故的总量与所研究区域发生交通事故总量的比值计算而来。步骤102：根据所述概率，建立救援资源配置模型；其中，建立救援资源配置模型，包括：第一，确定建立救援资源配置模型的前提条件；其述前提条件包括：高速公路任意路段之间都是连通的；救援路径为两点之间的最短路径，即从所述救援车出发位置到所述事故发生位置的路径为最短路径；所述救援车出发位置与所述事故发生位置之间的运输距离为所述救援车出发位置与事故发生位置中心点的道路里程；在系统规定的救援响应时间限制下，所述救援帮助点的有效服务范围也会被限制，超过所述有效服务范围的路段不能提供救援服务；所述事故发生位置只能获得符合救援响应时间限制下的若干所述救援帮助点的援助，超过响应时间的救援为无效救援。第二，获取其他相关数据；其他相关数据包括：事故发生位置、需求物资种类、需求物资规模、所述救援帮助点位置、所述救援车出发位置到所述事故发生位置的距离、在不同灾难下的车速、救援响应时间、物资配置总量、各个所述救援帮助点可配置物资的最大值、处理一起事故的最少物资量以及所述救援帮助点的物资总预算；第三，确定目标函数；目标函数为在救援响应时间短和覆盖区域广的前提下，引入不同灾难下不同高速公路事故发生的概率、前提条件以及其他相关数据，确定以高速公路救援系统中总救援成本最小的目标函数；所述的目标函数为：式(1)中，有n个救援帮助点i，i∈L，L表示救援帮助点集合；有m个事故发生位置j，j∈F，F表示事故发生位置集合；C表示救援成本；x表示每次救援所需调度的物资数；t表示救援时间；xij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的所需的救援物资；tij表示从救援帮助点i出发位置到事故发生位置j的救援时间；表示在不同灾难下不同高速公路事故的发生概率；表示发生概率与救援物资的参量，即发生概率越大，调度的救援物资越多；θij表示系统规定救援响应时间约束下事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，如果事故发生位置j在救援帮助点i的覆盖范围内则θij＝1，否则θij＝0；第四，根据目标函数，确定相关约束条件；所述相关约束条件包括：每次救援所需的救援物资数不能大于该救援帮助点所有的物资总数，且不能小于该救援帮助点处理一起事故的最少物资数；即每次救援所需的救援物资数满足式(2)中ai表示救援帮助点i所能容纳的物资总数，ri表示处理一起事故需要的最少物资数；从救援帮助点i到事故发生位置j的救援时间满足：式(3)中的dij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的最短路程；vk表示发生k型事故时救援车辆行驶速度；与的关系为判断该事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，判断依据为：式(5)中t0表示系统规定的救援响应时间；表示救援帮助点i接到报警之后的平均处理时间；出救应调度的物资总数表示式(6)中xi表示出救所需调度的物资总数；所有救援帮助点物资总数表示式(7)中A表示所有救援帮助点的物资总数；所有的变量都为非负整数；根据目标函数和相关约束条件，建立救援资源配置模型。步骤103：根据所述救援资源配置模型，确定救援帮助点集合；所述救援帮助点集合表示每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资；其中，确定救援帮助点集合，包括：根据事故发生位置和救援资源配置模型，采用遗传算法，确定救援帮助点集合。图2为本发明实施例中求解救援帮助点集合流程图，如图2所示，本发明采用遗传算法求解救援资源配置模型，获取救援帮助点集合，包括：步骤201：编码；对救援资源配置模型的输出解进行编码(从其表现型到基因型的映射称为编码)，简化计算过程；其中，救援资源配置模型的输出解集合为X＝{X(0),X(1),X(2),...,X(n)}。在进行搜索之前先将输出解集合的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合就构成了不同的点Xij；步骤202：初始群体的生成；随机生成N个串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成一个群体。遗传算法以这N个串结构作为初始点开始迭代。设置进化代数计数器t＝0；设置最大进化代数T；随机生成N个个体作为初始群体P(0)；步骤203：计算适应度函数值；适应度函数即救援资源配置模型的目标函数，即求得系统救援总成本最小；步骤204：选择操作；将选择算子作用于群体，根据适应度函数值的大小，选取适应度高的个体进行下一步的操作；步骤205：交叉操作；将交叉算子作用于群体，交叉操作以交叉概率Pc，随机选取群体中的个体，在随机生成的位置进行交叉。步骤206：变异操作；将变异算子作用于群体，变异操作以变异概率Pm,随机选取个体中的基于位进行变异，得到新的个体。步骤207：判断操作：判断救援资源配置模型的输出解是否全部经过了选择操作、交叉操作以及变异操作；若是，则执行步骤208，若否，则执行步骤203；步骤208：结束。步骤104：获取事故发生位置；步骤105：根据所述事故发生位置以及所述救援帮助点集合，确定救援车出发位置和救援物资。本发明实施例提供的救援资源调度方法，通过获取在不灾难下高速公路事故发生的概率，建立救援资源配置模型；并通过救援资源配置模型，确定每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资，避免因救援帮助点布置不合理以及救援物资短缺，耽误救援时间；通过事故发生位置和救援资源配置模型，确定救援车最佳出发位置和救援所需物资，减少救援时间。另外，采用本发明实施例提供的方法，不仅能够提高救援效率，还有如下优点：一是，为高速公路相关单位提供了充分的理论依据，扩展了以往高速公路救援资源配置的研究，考虑交通事故概率的高速公路救援资源配置方法有利于解决高速公路资源配置不能满足实际需求量的问题；二是，通过建立救援资源配置模型，不仅在引入了不同突发灾害下的不同事故的概率，同时在考虑响应时间和覆盖区域的前提下，使高速公路救援系统总救援成本最小，具有很强的实用性；三是，针对计算复杂且计算量大一类问题，应用遗传算法求解该问题可以获得满意解。为达到上述目的，本发明还提供了一种救援资源调度系统，图3为本发明实施例救援资源调度系统的结构示意图，如图3所示，所述系统包括：概率获取模块301，用于获取在不同灾难下不同高速公路事故发生的概率；救援资源配置模型建立模块302，用于根据所述概率，建立救援资源配置模型；其中，救援资源配置模型建立模块302，包括：其他相关数据获取单元，用于获取其他相关数据；所述其他相关数据为事故发生位置、需求物资种类、需求物资规模、所述救援帮助点位置、所述救援车出发位置到所述事故发生位置的距离、在不同灾难下的车速、救援响应时间、物资配置总量、各个所述救援帮助点可配置物资的最大值、处理一起事故的最少物资量以及所述救援帮助点的物资总预算；救援资源配置模型建立单元，用于根据所述其他相关数据以及所述概率，建立救援资源配置模型。救援资源配置模型建立模块302，进一步包括：目标函数确定单元，用于确定目标函数；所述目标函数为在救援响应时间短和覆盖区域广的前提下，引入所述概率以及所述其他相关数据，确定以高速公路救援系统中总救援成本最小的目标函数；所述的目标函数为：式(1)中，有n个救援帮助点i，i∈L，L表示救援帮助点集合；有m个事故发生位置j，j∈F，F表示事故发生位置集合；C表示救援成本；x表示每次救援所需调度的物资数；t表示救援时间；xij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的所需的救援物资；tij表示从救援帮助点i出发位置到事故发生位置j的救援时间；表示在不同灾难下高速公路事故的发生概率；表示发生概率与救援物资的参量，即发生概率越大，调度的救援物资越多；θij表示系统规定救援响应时间约束下事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，如果事故发生位置j在救援帮助点i的覆盖范围内则θij＝1，否则θij＝0；相关约束条件确定单元，用于确定相关约束条件；所述相关约束条件包括：每次救援所需的救援物资数不能大于该救援帮助点所有的物资总数，且不能小于该救援帮助点处理一起事故的最少物资数；即每次救援所需的救援物资数满足式(2)中ai表示救援帮助点i所能容纳的物资总数，ri表示处理一起事故需要的最少物资数；从救援帮助点i到事故发生位置j的救援时间满足：式(3)中的dij表示从救援帮助点i到事故发生位置j的最短路程；vk表示发生k型事故时救援车辆行驶速度；与的关系为判断该事故发生位置j是否在救援帮助点i的覆盖范围内，判断依据为：式(5)中t0表示系统规定的救援响应时间；表示救援帮助点i接到报警之后的平均处理时间；出救应调度的物资总数表示式(6)中xi表示出救所需调度的物资总数；所有救援帮助点物资总数表示式(7)中A表示所有救援帮助点的物资总数；所有的变量都为非负整数；救援资源配置模型建立单元，用于根据所述目标函数和相关约束条件，建立救援资源配置模型。救援帮助点集合确定模块303，用于根据所述救援资源配置模型，确定救援帮助点集合；所述救援帮助点集合表示每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资；其中，救援帮助点集合确定模块303，具体包括：救援帮助点集合确定单元，用于根据所述事故发生位置和所述救援资源配置模型，采用遗传算法，确定救援帮助点集合。事故发生位置获取模块304，用于获取事故发生位置；救援车出发位置和救援物资确定模块305，用于根据所述事故发生位置以及所述救援帮助点集合，确定救援车出发位置和救援物资。本发明实施例提供的救援资源调度及系统，通过获取在不灾难下高速公路事故发生的概率，建立救援资源配置模型；并通过救援资源配置模型，确定每个救援帮助点的位置以及每个所述救援帮助点配置的救援物资，避免因救援帮助点布置不合理以及救援物资短缺，耽误救援时间；通过事故发生位置和救援资源配置模型，确定救援车最佳出发位置和救援所需物资，减少救援时间，即采用本发明提供的系统，有效地提高高速公路救援效率，提升我国高速公路救援服务能力。为了更好的证明本发明提供的救援资源调度方法及系统，能够减少救援时间，提高救援效率，本发明提供一个具体的实施例。以菏泽周边高速公路网为应用背景，基于仿真的事故和救援需求，应用遗传算法对突发事件紧急救援资源调度进行优化。本实例假设其周边救援资源的分布和数量用于实例分析。表1给出了菏泽周边主要高速公路及其特性。表1菏泽周边主要高速公路及其特性图4为本发明实施例菏泽周边主要高速布局截图，根据图4所示，运用高速公路抽象表示方法，将高速公路路网抽象表示，如图5所示。现以本发明提供的实例计算，在图5中，矩形符号表示救援帮助点，五角星符号表示事故发生位置；即图5中显示共有4个救援帮助点，构成救援帮助点集合：L＝{i1,i2,i3,i4}，8个事故发生位置，构成事故发生位置集合：F＝{j1,j2,j3,...,j8}，其救援帮助点和事故发生位置点的具体位置已经在图5中体现。在小雨情况下，即降雨强度r：0＜r＜2.5mm·h-1，h表示小时，mm表示毫米；其平均车速v＝82.4km/h。以下为根据本发明提出的救援资源配置模型对菏泽附近的高速公路进行交警路政车辆的配置步骤。Step1：根据高速公路路网分布情况确定救援帮助点和事故发生位置，获得各个出救点到各事故黑点的距离dij，如表2所示。以降雨强度r为0＜r＜2.5mm·h-1的情况下，以平均速度v＝82.4km/h计算行程时间tij，如表3所示。表2出救点至事故黑点距离dij(km)表3出救点至事故黑点行程时间tij(min)Step2：根据高速公路公司的相关规定，得到救援系统的最大响应时间t0＝30min，救援帮助点接到报警之后的平均处理时间因此可根据的判断条件获得救援帮助点是否覆盖事故发生位置的取值θij，如表4所示。表4出救点是否覆盖事故黑点θijStep3：根据历史数据获得在不同灾难下不同高速公路事故的发生概率经过转换，获得适应目标函数关系的如表5所示。表5事故黑点发生事故的概率及Step4：根据山东高速公路公司的规定，在菏泽地区4个救援帮助点共配置18辆交警路政车，要想获得各个救援帮助点的配置数，首先要得到事故发生位置所需的车辆数量xij，通过遗传算法计算模型可得如表6所示的在响应范围内的救援帮助点到各事故发生位置的所需车辆数xij。表6在响应范围内的救援帮助点到各事故发生位置的所需车辆数xij(辆)x11x12x22x13x33x14x44x15x16x17x3811122222212根据以上各事故发生位置所需车辆的数量可以获得4个救援帮助点的配置交警路政车的配置情况，如表7所示。表7救援帮助点交警路政车配置情况(辆)救援帮助点i1救援帮助点i2救援帮助点i3救援帮助点i4总计1114218经过MATLAB迭代计算后，可求得救援系统总成本为C＝556.15。通过表7中统计的救援帮助点交警路政车配置情况，确定救援帮助点集合，且该救援帮助点集合有效服务范围能够覆盖整个菏泽区高速公路。然后根据实际事故发生位置，确定救援车最佳出发位置且能够保证该救援帮助点提供足够的救援所需物资。因此，该发明实施例证明采用本发明提供的救援调度方法及系统，能够减少救援时间，提高速公路救援效率，提升我国高速公路救援服务能力高。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页1 2 3