消防车辆出动的最短路线优化算法
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快和交通运输需求的增加，救援车辆的重要性日益凸显。
在突发事件发生时，如地震、火灾、交通事故等，救援车辆需要迅速到达现场，并在有限的时间内完成救援任务。
救援车辆的路径规划问题成为了一个备受关注的研究领域。
救援车辆的路径规划不仅要考虑到最短路径问题，还需要兼顾多个目标的优化，如最短时间、最短距离、最少车辆等。
本文旨在探讨救援车辆多目标实时路径规划模型，并介绍其相关研究进展和应用场景。
一、救援车辆路径规划的多目标优化问题救援车辆的路径规划问题是一个典型的优化问题，旨在寻找一条最优的路径，使得救援车辆能够在最短的时间内到达目的地。
在实际应用中，救援车辆的路径规划问题往往需要考虑更多的因素和目标。
在救援任务中，除了最短时间外，还需要考虑交通状况、道路条件、救援队伍分布等因素。
救援车辆路径规划问题常常是一个多目标优化问题，需要在多个目标之间进行权衡和平衡。
在传统的路径规划方法中，往往只考虑单一目标的优化，如最短路径或最短时间。
这样的方法在某些情况下可能并不适用，无法满足实际应用中的多目标需求。
研究人员提出了多目标路径规划模型，旨在解决救援车辆路径规划问题中的多目标优化挑战。
针对救援车辆的多目标实时路径规划问题，研究人员提出了各种各样的路径规划模型和算法。
基于启发式算法和智能优化算法的多目标路径规划方法备受关注。
这些方法通过对搜索空间进行精细化划分和优化，能够有效地求解救援车辆路径规划问题中的多个目标，如最短时间、最短距离、最少车辆等。
基于智能化技术的多目标实时路径规划模型也得到了广泛研究和应用。
利用基于颗粒群算法、遗传算法和蚁群算法的路径规划方法，可以在复杂的城市道路网中求解救援车辆的多目标路径规划问题。
这些方法在实际应用中取得了显著的效果，为救援车辆的实时路径规划提供了有效的解决方案。
近年来，基于深度学习和强化学习的救援车辆路径规划模型也引起了广泛关注。
深度学习模型通过对大量历史数据的学习和训练，能够自动学习和发现不同目标之间的关联和权衡关系，为救援车辆的多目标路径规划提供了新的思路和方法。
一种优化矩阵算法在火灾救援最佳路线选择上的应用
一种优化矩阵算法在火灾救援最佳路线选择上的应用摘要 火灾发生后，消防救援力量如何尽快地到达火灾事故现场，及时实施灭火救援，对于扑灭火灾、挽救损失具有重要意义。
而如何选择一条最佳救援路线是一项值得研究的重要课题。
传统上基于Floyd 算法的最佳路线选择，当节点较多时，计算的矩阵多，重复计算量大，效率较低。
本文应用一种优化的矩阵算法，计算最佳行车路径，从而做出合理的应急决策。
计算实例表明，优化的矩阵算法减少了计算量，提高了效率，对优化决策有着要意义。
关键词 优化，矩阵算法，最佳路径，火灾救援。
1. 引言随着我国经济建设的快速发展，城市化建设进程不断加快，建筑业得到了突飞猛进的发展，不仅各种建筑物的数量大大增加，而且出现了许多新型、大型、高层的特殊类型建筑。
这些建筑的使用功能和所使用的材料也发生了巨大的变化。
因而导致火灾的因素也大量增加，火灾形势日趋严峻。
而对于火灾的扑灭，最有利的时机就是火灾发生的初期阶段。
这就要求在接到报警之后的消防部队，尽可能快地赶赴火灾事故现场，抓住最佳时机实施灭火救援。
在此途中，选择最佳的行车路线，对于火灾的扑救就有着重要的作用。
此课题的研究也成为众人研究的热点问题。
本文，笔者介绍一种较之Floyd 算法更为优化的矩阵算法，并基于此种算法来确定火灾救援最佳路线的选择。
2. 传统的Floyd 算法Floyd 算法的主要过程【1】：首先定义赋权图的权矩阵，n n ij d D ⨯=)(，然后，由矩阵D ，按以下步骤2，计算出矩阵)1(D ，矩阵)1(D 中各元素表示通过一次迭代后网络中任意两点之间的最短路；如此，用同样的方法依次计算出)2(D 、)3(D ……；一直到计算出矩阵)(n D ，即求出n 次迭代之后任意两点之间的最短路。
矩阵)(n D 的i 行j 列元素便是i 号顶点到j 号顶点的最短路径长度，同时在计算过程中保留小标的信息又可得到具体的最短路径。
Floyd 算法的基本步骤为：步骤1 令0=k ,输入权矩阵D D =)0(步骤2 令1+=k k ,计算n n ij k d k D ⨯=)]([)(，,,.....3,2,1n k = 式中)]1()1(),1(min[)(-+--=k d k d k d k d kj ik ij ij步骤3 如果n k =，终止算法；否则，返回步骤2。
考虑可靠性的消防车辆最优出动路线问题
考虑可靠性的消防车辆最优出动路线问题
随着社会与经济的快速发展,各种突发事件与自然灾害日益增多。
事故发生时,消防部队需要以最快速度到达事故现场。
选择一条合适的出行线路可以提高消防部队的救援效率,并减少人员伤亡和财产损失。
然而,由于受到交通拥堵及突发事故等影响,消防车的出行时间具有极大的不确定性。
因此,如何在出行时间不确定的情况下确定一条可靠的最短路线,对消防救
灾具有重要意义。
在本文中,我们首先假设路段出行时间非负独立且服从正态分布,并将可靠性最短路线问题(RSPP)用数学形式表达为一个多目标最短路线优化问题。
其次,我们讨论了该问题中的几类支配条件,并通过这些支配条件减少了路
线搜索过程中产生的非支配路线数量。
接着,我们使用了一个多目标标号设定算法(MCLS)来求解RSPP,得出了α-可靠路线。
然后,我们对数据库和客户端进行了设计,通过SQL Server2000构建了数据库,并通过Java for Android语言完成了消防车辆最优出动路线查询软件的开发。
该软件通过与数据库的通信来获取路网数据信息,并通过MCLS算法确定可靠性
最短线路,可以为消防车辆顺利到达事故现场提供出行线路指导信息。
最后,我们通过一个模拟实验说明了该软件的适用性,得出了一些结论并提
出了一些还需要解决的问题。
算法计算汽车路程最短路径
算法计算汽车路程最短路径
问题描述
有以下一个问题：
每条道路长度相同，从顶点1到顶点9如何求得其最短路径。
解决方案
首先，我们可以将矩阵简化成：
此矩阵顶点1到顶点4的最短路径为2（每条道路长度为1），此时唯一2条道路（1—2—4和1—3—4）的长度相同，同时都为最短路径，通过观察其规律，我们可以发现，先从水平方向走到与终点横坐标相同的点，在从垂直方向走到终点或先从垂直方向走到与终点竖坐标相同的点，在从水平方向走到终点即为最短路径。
我们可以看开始的这个矩阵
用上述方法，也能够求得其最短路径（也可先走一部分水平方向在走垂直方向或先走一部分垂直方向在走水平方向其最短路径都相同），所以n*n的最短路径就为2n。
根据以上描述，我们可以写出代码：
结语
此文章有浅入深讲解了求取路径最短的方法，求取最短路径的方法有很多种，本文就其中一种做了讲解，如需了解更多求取最短路径的方法，可参考其他博客。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快和交通运输业的快速发展，城市中的交通拥堵、交通事故等问题逐渐凸显。
在应对突发事件、救援任务等情况下，救援车辆需要快速到达目的地，而不同救援车辆之间可能有不同的优先级、速度和路线需求，因此需要一个多目标实时路径规划模型来协调多辆救援车辆的路径规划，以实现最优的救援效果。
本文基于该问题提出了一个救援车辆多目标实时路径规划模型，主要包括以下几个部分：(1) 救援车辆路径规划的目标：考虑到救援车辆的紧急性和效率，将路径规划的目标划分为多个方面，包括最短时间、最短距离、最小交通拥堵等多个目标；(2) 救援车辆多目标实时路径规划模型的构建：建立多目标实时路径规划模型，通过综合考虑救援车辆的不同目标和约束条件，实现多辆救援车辆的实时路径规划；(3) 实例分析：通过实例分析，验证所提出的多目标实时路径规划模型的有效性和实用性。
在实际救援任务中，救援车辆需要实现快速到达目的地的目标，同时考虑到救援车辆的数量、速度、紧急程度等因素，可将救援车辆路径规划的目标进行如下划分：1. 最短时间：救援车辆需要在最短的时间内到达目的地，以最大限度减少救援时间。
3. 最小交通拥堵：救援车辆需要选择绕开交通拥堵的路线，以最大限度减少行驶时间和延误。
4. 最优路径：综合考虑上述多个因素，以实现最优的路径规划目标。
基于上述救援车辆路径规划的目标，建立救援车辆多目标实时路径规划模型。
假设有n辆救援车辆需要同时到达不同目的地，目标集合为{目标1，目标2，…，目标m}，约束条件集合为{约束1，约束2，…，约束k}，则救援车辆多目标实时路径规划模型可以表示为如下形式：min f(x) = (f1(x), f2(x), …, fm(x))s.t. g1(x) ≤ 0, g2(x) ≤ 0, ..., gk(x) ≤ 0fi(x)为第i个目标函数，gj(x)为第j个约束条件，x为决策变量，表示救援车辆的路径选择。
消防车辆出动的最短路线优化算法
灭火指挥与救援 消防车辆出动的最短路线优化算法任少云(中国人民武装警察部队学院,河北廊坊065000) 摘 要:为使消防车辆以最短路径接警出动,并以最快的速度到达火灾现场,讨论了路网的描述及使道路权值最适于车辆出动的方法,并在理论上给出了相应的解决方案。
关键词:消防车;最短路径;优化算法中图分类号:TU998 文献标识码:B文章编码:1009-0029(2005)05-0629-021 前 言随着计算机的普及以及地理信息科学的发展, G IS因其强大的功能得到日益广泛的应用。
网络分析是G IS最主要的功能之一,而网络分析中最基本、最关键的问题是最短路径计算问题。
最短路径问题在实际中主要应用于119火警等各种应急系统。
这些系统一般要求计算出到达事故地点的最佳路线的时间应该在1s～3s,在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线,这就决定了最短路径问题的实现应该是高效率的。
目前,D ijk stra算法是多数系统解决最短路径问题采用的理论基础,只是不同系统对D ijk stra 算法采用了不同的实现方法。
2 经典最短路径算法概述2.1 D ijk stra算法该算法是一个适用于所有弧的权均为非负的最短路算法,也是目前求解最短路径问题经典算法之一。
它可给出从某指定结点到图中其他所有结点的最短路径。
其时间复杂度为O(n2),其中,n为结点个数。
2.2 B ell m an2Fo rd2M oo re算法该算法的时间复杂度是O(nm),其中,m为边 弧数。
目前,这样的时间复杂度在所有带有负权弧的最短路径算法中是最好的。
但其实际运算效果却往往不及D ijk stra等算法。
2.3 F loyd算法该算法是一个求图中所有结点间最短路径的算法,其时间复杂度为O(n3)。
虽然与对每一结点作一次D ijk stra算法的时间复杂度相同,但其实际运算效果要好于后者。
2.4 启发式搜索算法——A3算法目前最流行的启发式搜索算法是A3算法。
消防救援最短路线模型及其求解策略
Ｅ；
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Ａ【 ３ ７ ２ 】
Ｂ 『 ２ ｌ５ １
再 至 Ｅ的最短 路长 度为 ４ ＝ ， ＋２ ６ 三个长度 中以６ 为最小 ， 所以把６ 写在 Ｃ， 上方的方框
中， 并注上 Ｃ，Ｄ －Ｅ； 一 ３ 短路为 Ｄ一 ，长度为２ ，Ｅ ；
Ｉ 这 里 Ｘ 依 次取 Ｂ， Ｄ． ； Ｃ，
表 １表上作业法求解过程
Ｂ Ｂ： Ｂ ． ３ Ｃ ｔ Ｃ＿
②再 看顶 点 Ｃ． 与 Ｃ ， 联接 的有顶点
Ｄ ， Ｄ ， Ｃ 一 线 长 度 为 ５ 而 Ｄ 至 ，Ｄ ， Ｄ 路 ，
终点 Ｅ的最短 路长 度为 ６ 因此 Ｃ 至 Ｄ 再 ， 。 至终点Ｅ 的最短路长 度为５ ６ ， 至Ｄ ＋ ＝ｌ Ｃ。 ， １
再 至 Ｅ的 最 短 路 长 度 为 ５ ５ ０ Ｃ， Ｄ ＋ ＝１ ， 至
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快，交通拥堵、突发事件频发成为城市管理的重要问题。
在面对突发事件时，如火灾、交通事故、自然灾害等，救援车辆的调度和路径规划是非常关键的问题。
救援车辆多目标实时路径规划模型就是为了解决这个问题而产生的，其目的是通过合理的路径规划，使救援车辆能够尽快到达目的地，并且在途中能够避开交通拥堵、找到最短的路径，以提高救援效率和成功率。
救援车辆路径规划是一个复杂的问题，需要充分考虑交通状况、道路条件、目的地位置等多个因素。
而且救援车辆可能需要同时处理多个目标，比如同时救援不同地点的事故现场、灾难现场等。
传统的路径规划方法已经无法满足实际需求，需要针对这一问题提出新的路径规划模型。
救援车辆多目标实时路径规划模型主要包括以下几个关键要素：1. 多目标优化：考虑到救援车辆可能需要同时处理多个目标，需要建立一个多目标优化模型。
该模型可以根据不同目标的紧急程度、距离、交通状况等因素进行优化，以确定最合理的路径规划方案。
2. 实时路径规划：救援车辆需要根据实时的交通状况和目的地情况进行路径规划。
需要建立一个实时路径规划模型，能够及时调整路径，以适应不断变化的环境。
3. 交通预测模型：基于历史数据和实时数据，建立交通预测模型，能够准确预测不同时段和不同地点的交通状况。
这样可以帮助救援车辆选择最佳的路径，避开交通拥堵。
4. GIS技术支持：利用GIS技术，进行地理信息的管理和分析，能够帮助救援车辆更精准地确定目的地的位置，并进行路径规划。
在实际应用中，上述要素可以相互配合，形成一个完整的救援车辆多目标实时路径规划模型。
这样的模型可以有效提高救援效率，减少交通拥堵带来的延误，提高救援成功率。
救援车辆多目标实时路径规划模型的应用场景非常广泛。
在城市管理中，可以用于交通事故救援、城市火灾救援、自然灾害救援等方面。
在医疗卫生领域，也可以用于医疗救援车辆的路径规划，以最快的速度将病人送往医院。
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灭火指挥与救援 消防车辆出动的最短路线优化算法
任少云
(中国人民武装警察部队学院,河北廊坊065000)
摘 要:为使消防车辆以最短路径接警出动,并以最快的速度到达火灾现场,讨论了路网的描述及使道路权值最适于车辆出动的方法,并在理论上给出了相应的解决方案。
关键词:消防车;最短路径;优化算法
中图分类号:T U998 文献标识码:B
文章编码:1009-0029(2005)05-0629-02
1 前 言
随着计算机的普及以及地理信息科学的发展, GIS因其强大的功能得到日益广泛的应用。
网络分析是GIS最主要的功能之一,而网络分析中最基本、最关键的问题是最短路径计算问题。
最短路径问题在实际中主要应用于119火警等各种应急系统。
这些系统一般要求计算出到达事故地点的最佳路线的时间应该在1s～3s,在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线,这就决定了最短路径问题的实现应该是高效率的。
目前,Dijkstra算法是多数系统解决最短路径问题采用的理论基础,只是不同系统对Dijkstra 算法采用了不同的实现方法。
2 经典最短路径算法概述
2.1 Dijkstra算法
该算法是一个适用于所有弧的权均为非负的最短路算法,也是目前求解最短路径问题经典算法之一。
它可给出从某指定结点到图中其他所有结点的最短路径。
其时间复杂度为O(n2),其中,n为结点个数。
2.2 Bellm an-Ford-Mo ore算法
该算法的时间复杂度是O(nm),其中,m为边/弧数。
目前,这样的时间复杂度在所有带有负权弧的最短路径算法中是最好的。
但其实际运算效果却往往不及Dijkstra等算法。
2.3 Floyd算法
该算法是一个求图中所有结点间最短路径的算法,其时间复杂度为O(n3)。
虽然与对每一结点作一次Dijkstra算法的时间复杂度相同,但其实际运算效果要好于后者。
2.4 启发式搜索算法——A*算法
目前最流行的启发式搜索算法是A*算法。
该算法的创新之处在于:选择下一个被检查的结点时引入了已知的全局信息,对当前结点距终点的距离作出估计,作为评价该结点处于最优路线上的可能性的量度,这样可以首先搜索可能性较大的结点,从而提高了搜索过程的效率。
3 适用于消防车辆接警出动的最短路径算法
习惯上称路径的开始顶点为源点,路径的最后一个顶点为终点。
笔者把消防队所在地点称为源点,着火单位称为终点。
由于交通网络存在有向性,所以一般以有向网络表示交通网络。
设A地到B地有一条公路, A地海拔高于B地。
若考虑到上坡和下坡的车速不同,则边A→B和边B→A上表示行驶时间的权值也不同。
即A→B和B→A应该是两条不同的边。
为了讨论方便,设顶点集V={0,1,…,n-1},并假定所有边上的权值均为表示长度、行驶经过时间的非负实数。
3.1 Dijkstra算法的改进
把消防中队所在位置作为一个源点,其他任何单位所处的位置都可能成为终点,即终点是任意的。
实现Dijkstra算法的过程中,核心步骤就是从未标记的点中选择一个权值最小的弧段,这是一个循环比较的过程。
如果不采用任何技巧,那么要选择一个权值最小的弧段就必须把所有的点都扫描一遍,在大数据量的情况下,这无疑是一个制约计算速度的瓶颈。
要解决这个问题,最有效的做法就是将这些要扫描的点按其所在边的权值进行顺序排列,这样每循环一次即可取到符合条件的点,可大大提高算法的执行效率。
在消防车辆接警出动时,终点已经确定,那么就可以确定为一个特定的终点,问题也就变成了从源点到特定终点的最短路径,这样就可以把Dijkstra算法修正为求出目的地结点的最短路线,算法即可中止。
如果按照原Dijkstra算法进行计算,则上述问题的求解和计算源点到其它所有顶点的最短路径一样复杂,其时间复杂度也是O(n2)。
提出可以从终点同时进行计算到达源点的最短路径,是双向搜索的思想。
双向搜索是指除了普通单向搜索(从起点到终点搜索最短路径,即前向搜索),同时还由终点出发向起点进行反向搜索。
利用双向搜索算法使得搜索空间减少50%,其运行时间也比单向搜索算法短,其时间复杂度为O(b d/2),b为结点的平均出度数,d为从源点到终点的最短路径的
629
搜
索深度。
3.2 数据存储结构的改进
消防车辆出动的时间是任意的,而城市交通存在交通拥挤阶段和交通畅通阶段。
为了避免交通拥挤,交管部门时常在路网上采取一些紧急措施,如某路段设为单行线,某时段设为某种车型通行,某路口禁止车辆左转、右转等。
虽然消防车有优先行驶的权限,但是也必须要考虑这些情况。
而且有时路线进行施工维修,如果事先不考虑这些情况,势必会影响消防车辆到达火场的时间。
这些情况使得一条最短路径不一定是最快的路径。
因此,路线优化算法必须具备处理交通拥堵、禁行、维修等状态的功能。
在每一个路口(结点)和路段的数据存储结构中设置以上状态的标记,可以使交通路网的带权邻接矩阵根据不同的时间阶段而变化,从而使得到的最短路径也就是最优路径。
若把一天分为以下阶段,即00:00—07:00为不拥挤时间段,07:00—08:30为拥挤时间段,08:30—11:00为不拥挤时间段,11:00—15:00为拥挤时间段,15:00—17:00为不拥挤时间段;17:00—20:00为拥挤时间段,20:00—24:00为不拥挤时间段。
数据可根据当地交通拥挤或畅通的具体时间制定,时间段可以根据需要修改。
主要道路在拥挤时间段内的路网的权限和不拥挤时间段的权限就应该不同,这样才能很好的使权限的作用体现出来。
消防车辆的出动可以依据权限的变化来选择最佳路径。
同样,对于道路由于施工维修或事故等原因使得其处于禁行状态,那么路网的权限也应该相应进行修改,把权限设为无穷大。
例如,设消防队为源点V 0,着火单位为终点V 3。
图1为交通不拥挤时,V 23和V 43的权限值分别为50和20,从源点到终点的最短路径为V 0-V 2-V 3。
而图2中,由于交通拥挤或施工等使V 43权限值增大为40,V 23无法行驶通过,其权限值变为无穷,使得最短路径变为为V 0-V 4-V 3。
从图1和图2可以看出,及时更新数据存储结构将有利于得到最优的路径,使出动的消防车辆可以快速到达终点。
4 结束语
将最短路径的算法应用到消防车辆接警出动,可以使得消防车辆智能地选择最短的路径,以最少的时间到达火场终点,从而避免因为道路状况突变等原因
造成不必要的损失。
图1
不拥挤路网的带权有向示意图
图2 拥挤路网的带权有向示意图参考文献:
[1] R K Ah uja,K M ehlh or n,J B Orlin,R E T ar jan.Faster algo-rithms for the shortest path problem[J ].Journal of the A ssocia -tion f or Comp uting M ach inery ,1990,37(2):213-223.[2] 严蔚敏,吴伟民.数据结构[M ].北京:清华大学出版社,1997.[3] 李建华,康青春,商靠定.灭火战术[M ].北京:群众出版社,2004.
Optimizing the short path algorithm on
steering vehicle of fire fighting
REN Shao-yun
(T he Chinese P eople's A rmed Police Fo rces A cademy ,L angfang 065000,China)
Abstract :Discuss the descr iptio n of r oute -net and how to g et a
suitable calibr atio n o f ro ad -impeda nce fo r making the vehicle go quickly to the ter minal,g ive t he co rr espo nding so lut ions in theor y.
Key words :fir e v ehicles ;shor test path ;optimizatio n algo rithm
作者简介:任少云(1978-),女,河南人,中国人民武装警察部队学院指挥系灭火指挥教研室讲师,主要从事信息系统的研究和教学工作,河北省廊坊市,065000。
收稿日期:2005-03-22
630。