大规模突发事件中伤员救助的救护车分配优化模型

对于大规模的灾后伤员救助工作,基于伤员群体人数增长的确定性模型和一定数目的救护车,分别给出了以救助工期和总的加权救助时间最小化为目标的救护车分配优化模型,得到了松弛问题分配到每个伤员簇中救护车数目的解析表达式.通过选取合适的权重,这两个模型松弛问题的解是一致的.基于松弛问题的解析解,给出了原问题的求解步骤.最后数值算例表明了所给模型的有效性.

大规模灾害救助中面向伤员簇的救护车配置

研究了伤员簇人数函数和救护车救助能力函数的性质,提出了大规模伤员救助中救护车满负荷工作约束的简化等价条件。基于此条件,给出了伤员救助工期的一个下界和单种救护车情形下的最小救助工期。通过建立数学模型,在给定救助工期的条件下求救护车最小需求量及其分配方案;在给定救护车数量条件下求最小工期和最小总加权工期救护车分配方案。以上模型考虑了多种规格救护车的组合。利用模拟地震场景数据进行试算,结果表明模型的合理性和求解方法的有效性。

基于改进蚁群算法的救护车应急救援路径规划

救护车并行调度与大规模伤员救援一直是应急救援过程中需要优先解决的问题。引用一种面向多位受伤程度不同的伤员的救护车并发调度与分配优化模型,依据伤情轻重将所有伤者进行分类,按不同优先级进行救护车的调度与救援;采用蚁群优化智能算法求解这个复杂的优化问题。在启发式算法中,改进蚁群优化中的信息素更新策略以实现多个调度路径的同时优化。对比实验表明,所提模型与智能算法在救护车资源不是很充足的情况下具有更好的性能,能够产生一组有效可行的解,并可以同时给出各个救护车响应各伤员的救援路径和响应时间。

基于改进弗洛伊德算法的救护车应急救援路径规划

频频发生的突发事故以及日益严峻的城市交通拥挤堵塞等,都给应急救援工作带来了巨大挑战。在应急救援中,传统的救护车调度方法过于单一,导致救援效率偏低,对此,提升和优化急救车的调度算法势在必行。通过ArcMap以交通道路为源构建了网络数据集,将交通道路网抽象为图结构,对传统的弗洛伊德算法进行了改进。该算法综合考虑了道路拥挤情况、救援物资储备、患者和医院的地理位置、车辆空闲情况等多维因素,实现了基于改进弗洛伊德算法的救护车应急救援路径规划。仿真结果表明,改进弗洛伊德算法较传统的算法节省了近20%的时间,提高了应急救护车的调度效率。