【摘 要】
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合理有效的巡逻任务规划对于提高街面“见警率”和巡逻力度、加强社会面动态防控工作具有重要意义,由于巡逻任务规划具有多任务、多约束、多目标等特点,极大增加了建立任务分配算法的难度。面向协同巡逻中任务分配和路径优化问题,提出了一种集成的仿真优化框架,采用基于仿真的方法,将进化算法与优化实验相结合进行协同优化。针对巡逻的人机协同以及选址问题,追求任务分配和路径优化综合代价最小建立二层优化模型,结合多智能体遗传算法和Opt Quest优化实验构建巡逻方案,设计案例验证模型,同时实现规划结果的GIS可视化。仿真结
【机 构】
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中国电子科学研究院,新疆联海创智信息科技有限公司,社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室,北京城市系统工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0809700、2018YFC0825504),国家自然科学基金(U20B2060、91646201),社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室主任基金。
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合理有效的巡逻任务规划对于提高街面“见警率”和巡逻力度、加强社会面动态防控工作具有重要意义,由于巡逻任务规划具有多任务、多约束、多目标等特点,极大增加了建立任务分配算法的难度。面向协同巡逻中任务分配和路径优化问题,提出了一种集成的仿真优化框架,采用基于仿真的方法,将进化算法与优化实验相结合进行协同优化。针对巡逻的人机协同以及选址问题,追求任务分配和路径优化综合代价最小建立二层优化模型,结合多智能体遗传算法和Opt Quest优化实验构建巡逻方案,设计案例验证模型,同时实现规划结果的GIS可视化。仿真结
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