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基于双重知识库的动态应急疏散规划方法、系统及存储介质

发布时间: 2023-10-19

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式: 技术服务
成果类型: 发明专利
行业领域:
物理
成果介绍
本发明公开了一种基于双重知识库的动态应急疏散规划方法、系统、电子设备及存储介质,该方法包括:获取疏散区域内的地理信息和人员位置分布;基于不同风向风速预测污染物扩散情况;将由疏散区域划分为不同的疏散区域内的人员位置分布和污染物扩散情况随机组合为疏散环境;使用遗传算法寻找每种疏散环境的最优疏散预案,将其与疏散环境构建双重知识库;将实际疏散人员分布数据和污染物扩散情况与双重知识库中的疏散环境进行比对,将匹配度最高的最优疏散预案作为初始疏散种群求解疏散人员的疏散方案;若污染物扩散情况的匹配度大于设定阈值,则重新为疏散人员制定疏散方案。本发明通过双重知识库可以快速制定初步疏散策略,并实现动态疏散规划。
成果亮点
1.一种基于双重知识库的动态应急疏散规划方法,其特征在于,所述方法包括: 获取疏散区域内的地理信息和人员位置分布,其中,所述地理信息包括道路节点; 基于设定不同的风向风速条件,获取污染物扩散情况; 将疏散区域按照功能划分为不同的疏散区域,将不同的疏散区域的人员位置分布以及污染物扩散情况随机组合为疏散环境;使用遗传算法寻找每种疏散环境的最优疏散预案;将所述最优疏散预案与对应的疏散环境存储构建双重知识库; 获取实际的疏散人员分布数据和污染物扩散情况,并与所述双重知识库中的疏散环境进行比对,选择匹配度最高的最优疏散预案作为初始疏散种群,使用遗传算法求解疏散人员的疏散方案; 若污染物扩散情况与所述双重知识库中疏散环境中的污染物扩散情况的匹配度大于设定阈值,则重新为疏散人员制定疏散方案,以此实现动态疏散规划。 2.根据权利要求1所述的动态应急疏散规划方法,其特征在于,所述使用遗传算法寻找每种疏散环境的最优疏散预案,包括: 问题的参数集为撤离安全区的编号,将疏散模拟完成所用的时间作为适应度函数; 将疏散区域划分的小区域的撤离点编码为染色体;
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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