[发明专利]一种基于禁忌搜索算法的空中物资投送路径规划方法在审

专利信息
申请号: 202010721193.5 申请日: 2020-07-24
公开(公告)号: CN111898818A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 杨海根;孙旺;李禄阳;李刚 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/9537
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 李跟根
地址: 210012 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 禁忌 搜索 算法 空中 物资 投送 路径 规划 方法
【说明书】:

发明公开了物资运载技术领域的一种基于禁忌搜索算法的空中物资投送路径规划方法,旨在解决现有技术中依靠经验无法高效合理地提出物资空投路径规划路径的技术问题。所述包括如下步骤:基于预设的空投飞机或/和受灾点的约束条件,以所有空投飞机投放物资的总航程最短为目标函数,建立物资投送路径规划模型;基于所述约束条件设定禁忌搜索算法的解的形式,所述解的形式包括空投飞机的投送路径;采用所述禁忌搜索算法搜索物资投送路径规划模型中最优的目标函数,求取与最优目标函数相对应的禁忌搜索算法的最优解,作为空中物资投送路径。

技术领域

本发明涉及一种基于禁忌搜索算法的空中物资投送路径规划方法,属于物资运载技术领域。

背景技术

自然灾害突发、多发、频发、易发,对应急救援的科学性、快速性、准确性提出了较高要求。空中物资投送作为战略投送的重要组成部分,是实施高效快速投送的核心,可突破地形地界障碍,在较短时间内将急需物资迅速投送至目标地点,对于组织实施前线支援、抢险救灾等行动任务具有重大意义。由于自然灾害影响的地域范围很大,空中物资投送需要考虑各个受灾点的位置和需求,做好空投飞机的路径规划和调度。空投飞机的物资投放路径规划和调度是一个多约束的组合优化问题。目前主要以人工分配空投飞机为主,依靠经验基于受灾点的位置和需求对空投飞机进行路径规划和调度,效率低下,成本较高。

发明内容

针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于禁忌搜索算法的空中物资投送路径规划方法,以解决现有技术中依靠经验无法高效合理地提出物资空投路径规划路径的技术问题。

为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:

一种基于禁忌搜索算法的空中物资投送路径规划方法,包括如下步骤:

基于预设的空投飞机或/和受灾点的约束条件,以所有空投飞机投放物资的总航程最短为目标函数,建立物资投送路径规划模型;

基于所述约束条件设定禁忌搜索算法的解的形式,所述解的形式包括空投飞机的投送路径;

采用所述禁忌搜索算法搜索物资投送路径规划模型中最优的目标函数,求取与最优目标函数相对应的禁忌搜索算法的最优解,作为空中物资投送路径。

进一步地,空投飞机的约束条件包括空投飞机最远航程约束或/和空投飞机物资投送能力约束,受灾点的约束条件包括受灾点覆盖约束。

进一步地,空投飞机最远航程约束,其表达式如下:

空投飞机物资投送能力约束,其表达式如下:

受灾点覆盖约束,其表达式如下:

式中,nk为第k架空投飞机规划路线上的受灾点数量,K为空投飞机的数量,m为受灾点数量,drj-1,rj为第j-1号受灾点至第j个受灾点的航程,dr0,rnk为机场至第nk个受灾点的航程,Dk为第k架空投飞机的最远航程距离,qrj为第k架空投飞机的投送路径上受灾点的物资总需求,Wk为第k架空投飞机的物资投送能力。

进一步地,物资投送路径规划模型的目标函数,其表达式如下:

式中,Z为所有空投飞机投放物资的总航程,nk为第k架空投飞机规划路线上的受灾点数量,K为空投飞机的数量,drj-1,rj为第j-1号受灾点至第j个受灾点的航程,dr0,rnk为机场至第nk个受灾点的航程。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学,未经南京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010721193.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top