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。