受灾路网抢修队动态调度问题的建模与求解方法

地震、受灾路网抢修作为灾后应急响应中的一个基础环节,主要研究如何制定道路抢修队的修复方案,从而快速打通生命救援线路,确保救援队伍、装备、物资等及时输送到灾区各个需求点.然而,已有研究大多专注于静态受灾路网,难以适应地震、洪水等重特大自然灾害下的复杂应急场景.构建一种动态受灾路网模型,模拟应急场景的动态恶化,并基于Markov决策过程构建抢修队的动态决策模型,设计相应的状态空间、动作空间和回报函数.最后,提出一种基于改进Q学习(IQL)的动态调度(IQLDS)算法,以适应当前的路网状态,快速得到较优的修复策略.实验结果表明,与蚁群优化算法、IQL算法相比,IQLDS算法在大规模、高受损率路网环境中的目标函数值降低了约50％,能够在精确感知路网环境变化后及时调整学习策略,并充分利用历史经验获得较优的修复方案.