基于“情景任务”的重特大地质灾害救援装备调配优化

地质灾害应急救援是一种涉及因素多、技术含量高、时间要求紧、工作任务重和社会影响大的非常规防灾减灾行动。救援装备是救援工作的重要保障,当前以滑坡、泥石流为代表的地质灾害救援装备调配存在效率低、匹配度低、利用率低等问题。以“灾害情景—救援任务—救援装备调配”的思路,分析中国地质灾害救援案例,总结出“情景任务装备”的匹配关系;在此基础上,以救援任务完成时间最短和救援装备利用率最高为目标,构建基于不同情景任务的救援装备调配模型;针对不同任务与救援资源的调配优先权冲突,用多优先级动态列表规划(MultiPRI List Dynamic Scheduling,MPLDS)算法求解,从而提高救援资源配置和利用效率,保证调配效果最佳;最后,以2019年贵州水城“7·23”特大山体滑坡救援行动为例验证模型和算法的有效性和可行性,为不同灾害类型下救援情景救援任务救援装备间的匹配及优化配置提供一种研究范式,为“任务资源”调配问题的求解提供一种有效的算法,还有助于深化多个受灾点和出救点下多任务、多目标复杂动态优化问题的研究。

基于CS和MPLDS的作战任务与平台资源匹配方法

针对传统作战任务-平台资源匹配算法中任务优先权系数计算方法存在片面性、平台选择容易陷入局部最优、平台资源利用率不够高等不足,建立以使命完成时间最早、平台资源利用率最高为目标的数学模型,提出布谷鸟搜索(CS)和多优先级列表动态规划(MPLDS)相结合的改进算法,利用CS算法优化作战任务调度顺序、采用MPLDS算法为选定任务分配平台组资源。通过联合作战战役案例对不同算法进行仿真,结果表明改进算法能够得到更短的战役完成时间和更高的平台资源利用率,验证了算法的可行性与优越性。

作战任务和资源间的匹配模型及求解算法研究

针对作战任务和作战资源的匹配问题,提出了一种匹配模型及其求解算法。首先分析了作战任务和资源的属性,建立了匹配问题的约束满足模型。基于改进的多优先级动态列表规划算法提出了一种匹配模型的求解算法,并结合实例进行了分析验证。结果表明,算法中引入任务与资源选择优先权参数,可以有效消解优先权冲突,增加匹配的灵活性。

战役任务计划的数学描述与求解算法研究

以多兵种联合作战战役计划为例,在定义任务和作战平台模型的基础上,对战役计划问题进行了数学描述.在定义平台能力矢量与任务需求矢量距离的基础上,基于新的搜索策略提出了多优先级列表动态规划算法(MPLDS),并针对战役案例分析比较了MPLDS与MDSL算法的求解结果与计算性能.