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公开(公告)号：CN109299778B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201811199614.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索算法的RCRSS救援地图分区的计算方法，通过RCRSS中的Agent模块获取到救援地图模型，由Kernel智能体获取地图信息初始化参数，通过集群度方法得到初始化的救援位置；再按照布谷鸟搜索算法进行聚类分析，得到全局最优救援位置以及最差救援位置；接着利用布谷鸟搜索算法调整后的新公式更新救援位置，将获取的新数据节点，按照与聚类中心最近的原则，对更新后的救援位置进行聚类划分；通过进行聚类分析并更新数值，将得到的数据节点与前次的救援位置比较，视情况保留最优解或者继续迭代。将布谷鸟搜索算法运用到RCRSS中，优化了救援地图分区的方法，极大的提高了Kernel智能体的救援效率。
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公开(公告)号：CN110457736B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910531503.4
申请日：2019-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/20
Abstract: RCRSS中基于马尔科夫链的火势预测，首先，由智能体确定发现火灾的场地，并计算出火区的凸包大小，所述火区的凸包指的是火区可能蔓延的方向；然后确定凸包中t时刻的建筑物状态Xt的概率；之后，确定建筑物的状态转移矩阵R；计算连续时间tm～tn下同状态建筑物的状态转移变化，基于此得到相应的连续时间中的状态转移矩阵；最后，计算下一步或n步时间后的状态转移矩阵，得出下一步或n步时间后的状态概率，以此做出决策判断。本发明不需要考虑火势模型以及热传播等，只是通过大量的数据模型，得出建筑物的温度上升、起燃、烧毁程度以及火势蔓延的结果，从而做出灭火或预浇水的决策，极大的降低了建模的复杂性，减少了参数的数量以及降低了计算的时间成本。
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公开(公告)号：CN109299778A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811199614.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索算法的RCRSS救援地图分区的计算方法，通过RCRSS中的Agent模块获取到救援地图模型，由Kernel智能体获取地图信息初始化参数，通过集群度方法得到初始化的救援位置；再按照布谷鸟搜索算法进行聚类分析，得到全局最优救援位置以及最差救援位置；接着利用布谷鸟搜索算法调整后的新公式更新救援位置，将获取的新数据节点，按照与聚类中心最近的原则，对更新后的救援位置进行聚类划分；通过进行聚类分析并更新数值，将得到的数据节点与前次的救援位置比较，视情况保留最优解或者继续迭代。将布谷鸟搜索算法运用到RCRSS中，优化了救援地图分区的方法，极大的提高了Kernel智能体的救援效率。
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公开(公告)号：CN110457736A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910531503.4
申请日：2019-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: RCRSS中基于马尔科夫链的火势预测，首先，由智能体确定发现火灾的场地，并计算出火区的凸包大小，所述火区的凸包指的是火区可能蔓延的方向；然后确定凸包中t时刻的建筑物状态Xt的概率；之后，确定建筑物的状态转移矩阵R；计算连续时间tm～tn下同状态建筑物的状态转移变化，基于此得到相应的连续时间中的状态转移矩阵；最后，计算下一步或n步时间后的状态转移矩阵，得出下一步或n步时间后的状态概率，以此做出决策判断。本发明不需要考虑火势模型以及热传播等，只是通过大量的数据模型，得出建筑物的温度上升、起燃、烧毁程度以及火势蔓延的结果，从而做出灭火或预浇水的决策，极大的降低了建模的复杂性，减少了参数的数量以及降低了计算的时间成本。
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