DTMM:面向疏散灾害管理的应急物流优化调度模型

文中重点关注灾后快速、协调的人员大规模疏散,以有效减少损失。有效的疏散调度是研究和开发的一项重要任务和优先事项。该系统采用动态跟踪数学模型(DTMM)中的场景建立,此场景是为移动云计算平台开发的。DTMM是一种针对灾难人口密度的面向疏散优化调度模型(EOOSM)。这包括用于数据收集的移动物联网(IoT)接口以及云处理与分析后端系统。在IoT/Fog灾害管理的典型场景下开发解决方案,并提出了一个使用人工场效(AFE)的IoT应用方法,将DTMM算法作为疏散调度的核心。人工场效(AFE)被设计成一个IoT系统,适用于大规模人群的快速疏散,可以根据势场的梯度方向自动确定疏散路径。在AFE的基础上,引入EOOSM作为人工场效,并带有AFE-AR关联。AFE-AR指挥被疏散者与同一个避难场所保持联系,安抚被疏散者,并尽可能进行人道主义疏散。

一种扩充的面向对象 Petri 网

在面向对象的Ｐｅｔｒｉ网基础上，引入依赖消息，提出了一种扩充的面向对象Ｐｅｔｒｉ网（ＥＯＰＮ）模型，并以企业中的一项生产活动——ＰＣＢ元件贴装为实例，建立了描述这一活动系统的完整的ＥＯＰＮ模型，据此实现了物料分配的优化调度。