Project Engineering

本研究探讨了飞行器智能救援调度系统的优化方案,旨在提高系统效率。首先分析了航空救援面临的挑战,如灾害多样性、复杂地理环境和有限资源。为应对这些挑战,设计了一个融合智能算法的调度系统,能够智能分派任务、规划飞行路径并评估救援效果。模型构建中,详细描述了任务效率、成本和安全性的评估方法。通过赋予任务权重并考虑加权完成度,确保任务分配合理性。成本模型考虑了飞行器的运营成本,以确保经济可行性；安全性评估特别重视救援人员和伤员的生命价值。为优化系统,结合了模拟退火算法和遗传算法,实现了飞行器选择和路径优化。比较不同调度策略在任务完成时间、资源使用和调度效率上的差异,结果表明优化策略显著提高了救援调度的效率和成功概率,遗传算法在各种初始条件下展现了良好的鲁棒性和稳定性,支持其在救援调度中的应用。