[發明專利]基于集成多種算法的消防救援路徑的優化方法及系統

有效

• 申請號: 201810868708.7
• 申請日: 2018-08-02
• 公開（公告）號: CN109117997B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 匡冬琴;李俊;楊智龍;陳剛;王飛;張勝
• 申請（專利權）人: 湖北烽火平安智能消防科技有限公司;武漢理工光科股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

1.一種基于集成多種算法的消防救援路徑的優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、通過物聯網獲取事發點；

S2、根據事發點，通過GIS信息計算事發點周邊消防隊地址；

S3、計算事發點到消防隊的直線距離，進行消防隊排序，基于距離短，記錄前十的消防隊信息；根據消防隊信息，并基于深度學習算法，篩選出多個符合條件的消防隊終點；

S4、基于篩選的每個消防隊終點和優化的蟻群算法，計算事發點到每個消防隊終點之間的最優路徑；

S5、基于動態因素，從計算的多個最優路徑中選擇最小的路線長度和最優的最終路徑；所述動態因素包括交通路況、單雙號、收費、新增事發點、取消事發點、道路施工情況；

其中優化的蟻群算法具體包括以下步驟：

使用以下公式(1)優化初始化信息素；

τ_xy(0)＝W/(d_xy+de_ye) (1)

其中，τ_xy(0)是初始化信息素強度，de_ye是節點y到終點e的直線矢量距離；W是系統設定的一個正常數；

通過神經網絡中的sigmiod函數當螞蟻完成一次迭代，則按照全局信息素的更新規則僅更新此次迭代最優路徑解的信息素濃度，其他不需要更新；當全部螞蟻遍歷一次后，L_LocalMin大于時 ，σ越接近0，當L_LocalMin越小時，σ越接近1，因此路徑長度愈短，那么執行全局信息素的更新規則時，遍歷的路徑信息素濃度會愈強，信息量增加地愈快；全局信息素的更新規則為以下公式(2)

τ_xy(t+n)＝τ_xy(t)+μσΔτ_xy (2)

其中，t是時刻，n表示道路節點，是當前場景下局部最優解之和的平均路徑長度，L_LocalMin是此次迭代中局部最優解，L_Min是當前場景下此時刻的全局最短路徑長度，μ是給定參數。

2.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，所述消防隊信息包括消防隊是否有消防車和出警人員。

3.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，步驟S3中計算事發點到消防隊的直線距離時，具體基于GIS數據，將包括建筑、道路的信息數值化，其中用道路弧段、節點來表征道路。

4.根據權利要求1所述的優化方法，其特征在于，步驟S5中，在考慮動態因素交通路況時，如果所選路徑中某段道路發生變化，那么道路信息標識此段道路為擁堵路段，將事發點到相應消防隊終點之間的最小路線長度乘以一個系數，得到調整后的最小路線長度；

在考慮動態因素單雙號和收費站時，如果所選路徑中涉及到區分單雙號限行和收費站，此方案的最小路線長度不變；

在新增事發點時，并行運行當前計算過程，返回步驟S3，再次運算；在取消事發點時，終止當前計算過程，即返回值為0；

在考慮動態因素道路施工情況時，評估道路施工時此路段可通行的車寬，與消防車車寬進行比較，如果此路段可用寬度大于等于消防車車寬，則最優路徑不變，如果此路段可用寬度小于消防車車寬，那么此路段為異常路段。