消防装备物资的优化调度方法与流程

本发明涉及消防领域，尤其涉及一种消防装备物资的优化调度方法。

背景技术：

1、现有的装备调度算法通常仅考虑单一目标，如最短路径或最少时间，而忽略了其他重要因素，调度算法往往依赖于静态数据或历史数据，缺乏对实时数据的有效利用，导致调度决策滞后，传统的装备调度依赖于人工经验和简单的规则，容易出现调度不合理和资源浪费的问题，大多数装备管理系统仅关注装备的单一环节，如采购或维护，缺乏全生命周期的管理视，传统调度算法固定不变，无法适应环境变化和需求动态调整，大多数装备调度系统独立运行，难以与其他系统集成，导致信息孤岛和协同不足。

2、综上所述，需要一种消防装备物资的优化调度方法来解决现有技术中所存在的不足之处。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种消防装备物资的优化调度方法，旨在解决上述问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种消防装备物资的优化调度方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：收集并初始化所有消防装备的实时数据，包括但不限于装备位置、状态、使用频率、利用率、故障率以及任务需求；

4、步骤s2：设定多目标优化模型，至少包含最小化装备调度时间成本、最大化装备利用效率和最小化装备故障率的目标函数，并建立约束条件；

5、步骤s3：应用遗传算法进行求解，通过选择、交叉、变异操作，对装备调度方案进行迭代求解，并对算法进行优化；

6、步骤s4：数据训练，集成实时数据源，进行数据深度融合与动态分析，实时调整调度方案；

7、步骤s5：构建智能化决策支持系统，自动识别调度优化方案，并全过程维护消防装备生命周期管理；

8、步骤s6：动态优化与自学习，根据调度结果反馈自动调整优化策略，持续改进算法；

9、步骤s7：提供开放系统架构，通过标准化api接口与消防监控、交通管理、应急指挥系统的集成，并促进信息共享与协同作业。

10、可选的，所述步骤s2中最小化装备调度时间成本的目标函数s为：

11、设装备集合为，任务集合为，，

12、其中，dij表示装备 ei从当前位置到任务t的距离，xij是0-1变量，表示装备ei是否分配给任务 tj。

13、可选的，所述步骤s2中最大化装备利用效率的目标函数l为：

14、，

15、其中，ui表示装备 ei的利用率，yi是0-1变量，表示装备 ei是否被使用。

16、可选的，所述步骤s2中最小化装备故障率的目标函数g为：

17、，

18、其中，fi表示装备 ei的故障率，zi是0-1变量，表示装备 ei是否被选择。

19、可选的，所述步骤s2中约束条件为：

20、每个任务只能分配一个装备，

21、，

22、每个装备只能执行一个任务，

23、，

24、装备状态正常，

25、，

26、其中，si表示装备 ei的状态，1为正常，0为故障，

27、装备使用频率限制，

28、，

29、其中，fmax为设定的使用频率阈值。

30、可选的，所述步骤s3中算法优化为：

31、步骤s31：初始化种群，随机生成初始种群，每个个体表示一种装备调度方案；

32、步骤s32：适应度函数计算，根据目标函数计算每个个体的适应度值；

33、步骤s33：选择操作，根据适应度值选择优良个体进行交叉和变异；

34、步骤s34：交叉操作，采用单点或多点交叉方法，生成新的个体；

35、步骤s35：变异操作，对个体进行变异操作，使种群的多样性增加；

36、步骤s36：迭代更新： 重复上述步骤，直到达到设定的迭代次数或适应度值收敛；

37、步骤s37：输出最优方案，输出适应度值最高的个体作为最优调度方案。

38、可选的，所述步骤s4中数据训练通过以下方式进行：

39、步骤s41：数据预处理，数据清洗，处理缺失值和异常值，数据标准化，通过归一化或标准化技术调整数据范围和分布，特征选择，依据特征与目标的相关性或通过主成分分析减少冗余特征；

40、步骤s42：数据模型训练，按照比例对数据集划分训练集和测试集，使用k折交叉验证来评估模型性能，针对问题特性选用遗传算法或深度学习模型，通过参数初始化、设置损失函数、应用优化算法以及通过反向传播进行迭代训练，直至收敛；

41、步骤s43：使用测试集评估模型性能，通过交叉验证确认模型的稳定性和泛化能力，通过超参数调优、正则化减少过拟合风险，以及实施早停策略防止过度训练。

42、可选的，所述数据模型训练时通过以下方式进行数据增强：

43、数据扩展：通过平移、旋转、缩放操作生成更多样化的训练样本；

44、噪声处理：向数据中添加噪声或进行数据扰动。

45、本发明的有益效果：

46、1、本发明中，引入了多目标优化模型，综合考虑了时间成本、装备利用率和装备故障率等多个因素，通过遗传算法进行优化，提供了更加全面和均衡的调度方案，这种多目标优化模型能够在复杂多变的实际场景中提供更优的决策支持，提高了装备调度的科学性和有效性；

47、2、本发明中，通过集成多种实时数据源，如装备传感器数据、交通流数据、火情报警数据等，实现了对实时数据的深度融合与动态分析。通过实时监控和数据分析，算法能够及时调整调度方案，确保在紧急情况下的快速响应和精准调度；

48、3、本发明中，结合人工智能技术，利用机器学习模型对历史数据进行训练和分析，构建了智能化的决策支持系统。该系统能够自动识别调度中的潜在问题和优化机会，提供智能化的调度建议，减少了人为决策的主观性和不确定性。

49、4、本发明中，实现了装备的全生命周期管理，从采购、验收到使用、维护、报废，提供了全流程的数字化管理。通过装备全生命周期的数据积累和分析，算法能够更准确地预测装备的维护需求和更换周期，提升装备的使用效率和安全性。

50、5、本发明中，引入了动态优化与自学习机制，通过不断监测和反馈调度结果，算法能够自动调整优化策略，实现持续改进和自适应优化。通过自学习机制，系统能够逐步提高调度决策的准确性和效率，适应不同场景和任务的需求变化。

技术特征：

1.一种消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s2中最小化装备调度时间成本的目标函数s为：

3.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s2中最大化装备利用效率的目标函数l为：

4.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s2中最小化装备故障率的目标函数g为：

5.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s2中约束条件为：

6.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s3中算法优化为：

7.根据权利要求1所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述步骤s4中数据训练通过以下方式进行：

8.根据权利要求7所述消防装备物资的优化调度方法，其特征在于，所述数据模型训练时通过以下方式进行数据增强：

技术总结本发明公开了一种消防装备物资的优化调度方法，采用多目标优化模型，融合遗传算法，平衡考虑时间、装备利用率及故障率等因素，实现高效调度，通过集成多元实时数据源，如传感器、交通与火警信息，进行深度分析，确保调度方案能动态适应紧急情况，结合AI与机器学习，智能分析历史数据，识别调度问题并提供建议，减少人为决策错误，实现装备全生命周期数字化管理，精准预测维护与更换周期，提升效率与安全，引入动态优化与自学习机制，使系统不断自我调整和改进，以适应各种场景和任务需求的变化，确保调度决策的精确度与效率持续提升。技术研发人员：钱铖,俞卫,吕志波,孙炯辉,应少惠受保护的技术使用者：浙江泰和智谷科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2