文摘

公共资源调度是指资源的合理分配和有效利用,而公共应急调度是指资源的合理分配和有效利用上下文中的突发事件。它的主要目的是减少突发事件造成的人员伤亡和财产损失。本文主要研究公共资源的应急调度基于线传感技术,通过算法解决了公共资源的调度问题优化。首先,结合无线传感器的定位算法,本文优化无线传感器技术的定位和检测技术。然后,我们设计一种改进的遗传算法可替换主体(MAGA-MTERS)用自然数编码和设计一个罚函数模型来解决。然后,该算法与传统的遗传算法相比。结果表明,精确定位的无线传感器技术可以提高公共资源调度的效率,节省调度成本。可替换主体遗传算法优化无线传感器的定位功能。与传统的遗传算法相比,MAGA-MTERS算法可以获得更好的解决方案。

1。介绍

随着科学技术的不断发展,已经取得了很大的进步在一些灾害的预测和预测1]。例如,飓风和洪水等自然灾害的预测是非常准确的。然而,从局部的角度来看,区域突发灾害和突发事件仍时有发生2]。此外,一般来说,对于大多数自然灾害,目前的技术手段可以预测不准确或无法预测,比如地震。因此,它是非常必要的在灾难或前制定详细的应急计划采取合理的灾后应急救援计划,保护人民生命和财产的安全(3]。加强对公共资源的研究具有重要意义,提高应急管理的效率和保证资源的合理利用4]。因为这些灾难往往造成重大人员伤亡和经济财产损失,有必要对救援受灾地区,确保人民生命和财产的安全在受灾地区5]。因此,对于应急资源调度的,为了最大化效益和减少灾害损失的时候,应急资源调度。

近年来,随着科学技术的不断发展,特别是最新的进展领域的嵌入式计算机技术,通信技术,传感器技术,它有多学科的发展奠定了坚实的基础的无线传感器网络(6]。这种大规模的无线传感器网络与多次反射和自组织网络结构形成的无线通信已广泛应用于许多行业(7]。在这些领域,传感器节点组成的网络合作的想法是用于监控,跟踪,实时收集和处理相关数据信息和处理的数据上传到服务器8]。例如,在环境监测、环境的无线传感器网络的应用包括跟踪鸟类的运动,小动物,昆虫和学习他们的习惯9]。它还可以监控影响作物生长的因素,如在作物害虫,土壤pH值,和施肥,以提高农业产量。森林火灾探测,通过随机和密集部署大量的传感器节点在森林里,我们可以反馈早期火灾的位置,帮助计划适当的急救计划,有助于防止灾难事件,或减少相应的人员伤亡和财产损失10]。在医疗保健中,无线传感器网络可以提供服务,如远程人类生理数据监测、医院药品管理,实时监控,检测老人的行为和健康状况11]。

美国最有名的大学团队从事无线传感器网络研究,如加州大学的洛杉矶,麻省理工学院,康奈尔大学和加州大学伯克利分校。许多企业也开始研究无线传感器网络(12]。最著名的是弩和Mote第四;其产品Mica2、Micaz和目的建立开发平台对许多研究机构(13]。优先发展领域中确定欧盟第六框架计划包括“信息社会技术”,对无线传感器网络的研究。吴et al。14)提出了一个移动节点位置方案基于辐射源脉冲测距法2000年,也就是板球位置支持系统。在标界的研究,是非常重要的发现的位置每一对节点之间的欧几里得距离(15]。因此,标等人提供了一个新颖的解决方案,设计一个运动策略,生成一个全球刚性的图形的已知的静态传感器节点之间的距离16]。未知传感器节点计算自己的位置通过使用这些已知的距离(17]。此外,基于标和其他人的研究结果,板球的室内定位系统由麻省理工学院开发的弩已经成为一个商业产品。其在室内环境的定位效果,达到定位精度在10厘米(18]。在本文中,Pandi et al。19]讨论了需要提高资源运输应急资源调度的效率,指出需要注意的问题在国际救援的过程中,并给相关建议和意见。2000年,Ramamoorthy et al。20.)设计了一种动态资源分配模型和解决方案算法来优化资源分配地震发生后,与减少伤亡率的目标。此外,基于城市紧急疏散问题,Mortazavi-Dehkordi和Zamanifar21)设计了一个最短路径模型获得的最短路径疏散方案,提出两个网络流方法来优化城市紧急疏散计划。在他们的工作,陶等。22]讨论了单一资源类型的应急资源配置问题和基于连续多个灾难站点资源的消费和分析约束下的资源调度问题的特点。针对multiresource应急调度问题在灾难救援,Kumar et al。23)建立了一个multiresource multidisaster点紧急调度模型,设计了一个启发式算法基于图论和线性规划。该算法可以解决大规模数据的计算。此外,对于突发事件带来的次生灾害可能,王et al。24]研究的基础上,考虑multiresources和multisupply点和设计相关模型和算法。相关研究表明,应急物流系统的目的是,确保物料需求时间后突然的灾难。这是一个密切相关的和互动很多元素组成的整体。应急物流系统需要一个强有力的及时性快速应对灾区,开始材料运输的需要。应急物流系统是一个灾后应急管理的一部分。因此,应该考虑开放在构建系统时,它可以有效地连接和与其他地区合作,以便更好的开展灾后救援工作。无线传感器的位置和跟踪技术扮演着重要的角色在公共资源的调度。通过无线传感器技术的定位功能,一些紧急可以更快更有效地分配资源。此外,通过算法的优化,材料和材料的成本到达的时间可以缩短运输资源的运输方式。

2。在无线传感器网络定位算法

2.1。无线传感器网络体系结构

无线传感器网络是由一组节点通过无线通信与数据收集特性。它主要由三部分组成:传感器节点、汇聚节点和管理节点。其中,传感器节点通常分为两种类型:信标节点或锚节点和未知节点(或节点)。在监测区域的基础,传感器节点将被部署到收集数据信息。然后,该节点将收集到的数据信息发送给汇聚节点多次反射的方式。最后,水池节点传输接收的数据信息通过通信网络用户。通过不同节点之间的相互传输,数据传输的速度提高目标用户,并大大提高了工作效率。无线传感器网络的体系结构如图1。目前,无线传感器网络的研究困难主要涉及网络、通信、管理和分布式信息处理。根据逻辑关系的系统中的关键技术,我们设计了无线传感器网络的体系结构。我们把无线传感器网络划分为三个层次,从下到上:通信和网络、管理和基本服务和应用程序系统。

在无线传感器网络中,节点构成一般包括电源、微处理器、外部存储器、传感器、模拟-数字转换器和收发器。它主要分为四个部分:第一个是电源模块,第二个是数据处理和控制模块,第三个是通信模块,最后一部分是数据采集模块,如图2。同时,根据不同的应用场景,无线传感器节点可能还包括其他设备。

在WSN节点,整个结构的微处理器的内存是有限的。因此,外部内存也提供的节点存储传感数据。传感器的作用是收集环境数据作为模拟信号和数据的模拟信号转换成数字信号的模拟-数字转换器的帮助下节点。收发器是一个设备使用的节点接收来自发射机的控制信号。它发送和接收信息和控制信号从管理节点。在无线传感器网络中,通信信道频谱。电源提供能量的操作节点,通常提供给传感器节点在三个方面:电池,电线,或能量收集模块。然而,在大多数应用程序环境中,这些节点通常需要很长时间才能更换电池后部署。因此,能源消耗也会影响传感器网络的研究与设计在很大程度上。

2.2。MAGA-ERS算法

为了更有效地搜索最好的部署方案,我们提出一个可替换主体遗传算法(MAGA-ERS)基于应急资源调度。MAGA-ERS,社区运营商的竞争从代理网格随机选择一个代理,找出最大的代理,代理在附近计算两个代理的健身,比较两个代理的健身。如果代理的健康大于代理的能量值最大的健身在附近,我们将继续代理的网格。否则,最大的健康社区的代理是用来取代它的位置,以完成更新。社区交叉算子是随机选择一个代理的代理网格,找到代理的社区,找到最大的代理在附近健身。然后,随机选择两个不同的交集点交换两个代理之间的交叉领域,以完成附近的十字路口。通过社区交叉算子,新的代理商代理的网格生成,增加种群的多样性。变异算子和自学习算子主要是提高搜索效率,尽快得到全局最优解。MAGA-ERS如图的算法框架3。

图4显示了一个代理网格模型。代理是由圆图中表示。网格中的代理的位置是由圆圈中的数字表示。如果两个代理进行交互,我们连接的两个圆。否则,没有连接在两个圆之间。

3所示。研究应急调度优化公共资源

3.1。调度系统的功能需求

紧急车辆调度系统主要包括应急调度指挥中心子系统,子系统调度站,车载终端子系统。该系统为社会提供紧急车辆调度服务,接电话。这是一个综合服务平台,接受群众的请求在紧急情况下。紧急车辆调度系统由三部分组成:应急调度指挥中心,调度站,车载终端(紧急材料调度车辆)。框架图如图5。应急调度指挥中心系统负责调度站的统一管理,实现准确的调度指令和车辆监控和调度站的查询。调度站系统接收到的指令应急调度指挥中心,实现准确的调度指令,将车站的车辆,并实现车辆监控和调度站的查询。实现语音/视频通信与调度车辆。调度车辆的车载系统响应的车辆调度指挥调度。实现双屏幕显示输出:包括车辆导航屏幕和信息显示屏。导航屏幕可以实现实时道路导航;显示屏可以实现信息的收集和传输音频和视频,实现信息的实时上传在汽车驾驶。

一般来说,车辆调度站和紧急材料可以成为一个系统来完成车辆的调度任务紧急材料。调度站第一次与调度车辆调度指令的问题。接到任务后,车辆的报告材料分配和车辆的车辆信息完成材料分布。当大灾难发生时,应急调度指挥中心需要协调调度。

3.2。应急指挥和调度优化

紧急命令主要是针对大灾难。当事故发生时,一个调度站属于灾难本身位置不能完成分派的任务。有必要协调与周围的调度站完成分派的任务。调度优化平台是指导旅游路线的卡车到达目的地在紧急情况下,监控车辆的各种信息和路况的实时确定路线在卡车的操作,并及时通知司机改变路线的意想不到的路况,提供安全、有效和及时对灾区的支持。应急救援物资的运输是救援工作的顺利进展的先决条件,和材料的路线选择车辆负责应急救援物资的运输是当务之急,确保救援工作的顺利进行。应急物流动态道路条件下的一种特殊情况应急物流。材料分布的合理调度车辆可以有效地减少车辆空载速度,提高车辆的利用率。

4所示。优化算法和仿真的紧急公共资源的调度

4.1。改进的米加

以下4.4.1。调度模型

在现有的文献中,大多数研究者关注缩短时间的资源分布、和资源运输模式研究中使用的是单身。事实上,当灾难发生时,我们可以选择各种各样的资源分配方法。此外,他们没有考虑资源分配的成本在选择不同的运输模式。然而,应急物流的成本是一个非常重要的部分,是不容忽视的。在本文中,我们设计一个应急资源调度数学模型考虑多种运输模式。优化目标是不仅运输时间,而且运输成本的资源,以便更接近现实。同时,我们设计一个MAGA-MTERS算法基于米加算法框架来解决各种交通模式下的应急资源调度。实验结果表明,MAGA-MTERS算法是有效的。应急管理是一个非常复杂的系统工程。其核心是处理不同的灾难现场和资源供应站点之间的关系。 When an emergency occurs, the disaster site needs a lot of different resources. When we design the distribution scheme, the first consideration is to meet the material needs of the affected areas, and then, we should reduce the distribution cost of resources as much as possible.

4.1.2。模型表示

基于上述描述,应急资源调度模型在多种交通模式设计如下:

在上面的模型中,目标函数(1意味着我们的优化目标包括两部分;第一部分是资源分配时间,另一部分是资源分配的成本。和 ,分别代表资源分布时间的重量和成本决策、和的总和和= 1。约束条件(2)意味着某种运输方式运输的资源应该满足需求的材料在灾难的观点。约束条件(3)意味着资源的总量在每个供应点不小于实际提供的总量需求点的需求。条件(4)表明,在每一个救灾点,总需求对资源的总量不能超过实际运输。约束(5)表明,资源运输的数量不能消极当运输资源。

4.1.3。罚函数

在解决优化问题的过程中,我们设计两个惩罚函数来提高算法的解决问题的能力。

公式(6)表明,供给点不能提供超出其能力的资源。一旦不满足此条件,公式将工作和惩罚。公式(7)表明,需求点的需求必须满足,和灾难点不应超过其需求获取资源。和有两个控制参数用于控制程度的惩罚。越大和值,更严重的处罚。相反,值越小,较轻的惩罚。

4.1.4。MAGA-MTERS算法

在函数优化和近似线性系统问题,米加可替换主体遗传算法具有良好的性能。在米加,一个代理代表一个解决方案的优化问题。所有代理在网格环境中生活。为了得到一个更好的健身价值,他们将在每一代竞争和相互合作。采用的自然生物进化准则“适者生存”最终将保留最好的个人健康。有四个运营商米加算法:交叉算子、变异算子,运营商的竞争,和自学习算子。考虑到模型设计在这一章,我们设计一种改进的遗传算法可替换主体MAGA-MTERS米加和重新设计一些运营商更好地解决设计模型。在这一部分中,我们将给出MAGA-MTERS算法的具体实现细节。首先,我们介绍的代表性代理人和MAGA-MTERS然后生成初始种群的方法描述交叉算子的具体操作过程,社区运营商的竞争,变异算子和自学习算子。最后,整个算法框架MAGA-MTERS总结。

我们使用的数据文献进行测试。场景如下:假设有三个供给点( , ,和 ),两个需求点(和 ),和三个交通模式( , ,和 )。我们使用MAGA-MTERS解决应急资源的调度问题。初始化的人口规模 ; 和都是1的大小。自学操作符的人口规模 ,变异概率是0.1,下午和交叉概率的变化从0.1到0.9。然后,平均健身不同迭代和最大迭代代数下获得最好的个人记录,如图6。为了保证数据的可靠性,每组实验测试5次,然后,每组实验结果的平均值。

实验结果如图所示6。可以看出MAGA-MTERS可以获得一个有效的解决方案在一个特定的迭代次数。最好的健身价值时的最大迭代数是10000,交叉概率为0.7,和 。同时,当交叉概率是常数和迭代的数量从1000年到10000年,基本上是健身价值降低。换句话说,MAGA-MTERS可以得到一个有效的解决方案根据实际的迭代次数。

4.2。实验模拟和分析

本实验使用MATLAB平台模拟提出了改进算法,比较它与原MAGA-MTERS算法。在实验中,节点定位的坐标是随机生成的 。计算中使用的相对误差

在哪里是未知节点的数量,修改后的未知节点的坐标吗 , 其实际坐标,是通信半径。每个实验数据点是受到100年实验操作获得的平均价值。

从图可以看出7改进算法的定位误差,提出了随通信半径的增加而减小。当通信半径是55岁,原MAGA-MTERS算法的定位误差约为26%,但在本文算法的改进后,减少了定位误差约为18%。总的来说,改进后的算法比原来的7% - -9% MAGA-MTERS算法。图7显示的节点总数的影响相对误差。信标节点的数量设置为20,和实验的节点总数105,120,145,165,185,205,225,245,和265年,分别。

图8(一个)显示了通信半径时实验结果 。可以看出,节点的数量超过165时,节点的增加对提高定位精度没有影响。改进算法基本上保持0.25 - -0.26的定位误差,和整体定位精度优化5% -7%。当通信半径50米,实验结果如图所示8 (b),改进算法比原来的7% - -9% MAGA-MTERS算法。25米的通信半径时,节点越大,越大的准确性。当通信半径50米,节点越大,越小精度。

5。结论

无线传感器网络已经成为国内外学术界和产业界关注的焦点。低成本的特点,低功耗,高错误宽容,自我组织,多功能,这不同于其他网络,使传感器网络具有无与伦比的优势传统技术的各种应用程序。与此同时,许多新颖的和有价值的应用程序将会出现。目前,基于无线传感器网络的目标跟踪技术是一个非常有价值的应用程序。它有一个广泛的需求在军事和各种跟踪系统。基于无线传感器网络的目标跟踪包括以下核心问题:覆盖问题,定位问题,数据传输问题,轨迹描述问题。其中,定位问题的基础和前提是目标跟踪问题。根据系统操作的顺序,本文的重点是无线传感器技术在公共资源的角色紧急调度优化。无线传感器网络的系统应用和实现进行了研究。面临紧急调动资源的应用程序需求,考虑到无线传感器网络的优势,采用无线传感器网络技术,公共资源动员的系统结构和控制架构基于无线传感器网络的设计,和一个新的分布式传感器和控制网络系统。

综上所述,本文主要完成了以下工作:首先,根据应急资源调度的实际需要,整个系统分为三个模块:应急调度指挥中心子系统、调度站子系统,和车辆终端子系统和紧急事件调度命令模块添加到三个子系统,每个子系统的功能需求分析。它也提出了属性需求,实现需求,接口/接口需求,和硬件系统的需求在软件开发的过程中,以系统的开发做准备。然后,各种交通模式下的应急资源调度问题进行了研究。在本文中,建立了相应的数学模型,MAGA-MTERS算法设计优化问题。同时,完全人工生成的数据被用来验证模型和算法。实验表明,该算法是非常有效的来解决这个问题。同时,我们相信,这项工作有很好的指导作用实际的救援。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称他们没有竞争的经济利益或个人关系可能出现影响工作报告。