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基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法设计
1
作者
雷成涛
张莉
韩腾飞
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期128-132,共5页
为提升城市防灾减灾中的应急资源调度能力,提出一种基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法。该算法利用连续逼近(CA)模型确定服务于特定位置的最佳补货量和库存水平,并采用K均值聚类算法对预先分配的路线进行聚类,使得应急资源的...
为提升城市防灾减灾中的应急资源调度能力,提出一种基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法。该算法利用连续逼近(CA)模型确定服务于特定位置的最佳补货量和库存水平,并采用K均值聚类算法对预先分配的路线进行聚类,使得应急资源的调度更加高效。通过引入克里斯托菲德斯(Christofides)算法进一步优化调度路径,确保在多项式时间内找到近似最优解。实验结果表明,所提出的调度方法不仅能够在城市区域灾害应急中找到有效的资源调度策略,提高资源利用效率和响应速度,而且在运动成本和总成本上优于基于局部观察的方法,验证了其在应急资源调度中的优势。
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关键词
应急资源调度
路径优化
机器学习
连续逼近模型
K均值聚类
算法
克里斯托菲德斯算法
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职称材料
题名
基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法设计
1
作者
雷成涛
张莉
韩腾飞
机构
四川大学建筑与环境学院
四川大学工程设计研究院有限公司
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期128-132,共5页
基金
四川省软科学研究项目(24RKX0388)。
文摘
为提升城市防灾减灾中的应急资源调度能力,提出一种基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法。该算法利用连续逼近(CA)模型确定服务于特定位置的最佳补货量和库存水平,并采用K均值聚类算法对预先分配的路线进行聚类,使得应急资源的调度更加高效。通过引入克里斯托菲德斯(Christofides)算法进一步优化调度路径,确保在多项式时间内找到近似最优解。实验结果表明,所提出的调度方法不仅能够在城市区域灾害应急中找到有效的资源调度策略,提高资源利用效率和响应速度,而且在运动成本和总成本上优于基于局部观察的方法,验证了其在应急资源调度中的优势。
关键词
应急资源调度
路径优化
机器学习
连续逼近模型
K均值聚类
算法
克里斯托菲德斯算法
Keywords
emergency resource scheduling
path optimization
machine learning
continuous approximation model
K-means clustering algorithm
Christoffedes algorithm
分类号
TN915.04-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法设计
雷成涛
张莉
韩腾飞
《现代电子技术》
北大核心
2025
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