【摘 要】
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针对城市地震等大规模灾害发生后,灾难救援搜救范围大、现场情况多变、远距离通讯交流阻塞、施救人员危险性高等问题,提出了一种使用具有特定功能的多智能体开展救援任务,并
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西北工业大学软件与微电子学院,解放军边防学院训练部教务科
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针对城市地震等大规模灾害发生后,灾难救援搜救范围大、现场情况多变、远距离通讯交流阻塞、施救人员危险性高等问题,提出了一种使用具有特定功能的多智能体开展救援任务,并利用分区的思想,将多智能体分配到城市各个区域,以扩大搜救范围,节省救援时间的方案。同时,针对传统Kmeans聚类方法的不足,提出了一种基于ISODATA(迭代自组织数据分析)算法的多智能体任务分配策略,以根据不同的城市环境进行自适应聚类划分。实验结果表明,该方法不仅比传统的K-means分区算法有更好的救援效果,而且大大促进了的整体救援效果。
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