1 引言

我国是一个地震多发国家，当重大地震发生以后，道路交通遭到破坏。如何选择个最优的车辆救援路径，让救灾车辆第一时间到达灾害现场，是一个灾后救援时需要考虑的关键问题。

国内专家学者对灾后应急车辆路径选择展开了一系列研究。钟志新[1]从震后路段的阻抗、交通需求、多源点受灾和救援、交通管制等方面来考虑震后最优救援路径选择模型的构建。李锐[2]提出了震后应急救援物资配送路径方案三步骤理论，以时间效益最大目标为原则建模。李巧茹[3]以最长车辆行驶时间最小、最小车辆行驶路径可靠度最大和系统物资未满足度最小为目标函数进行求解。王挺[4]考虑震后道路车辆通行时间和道路安全性风险设计多目标路径优化模型，采用遗传算法求解。这些研究仅局限于最短路研究，对于震后道路通行能力的动态变化而导致救援车辆的路径选择的不确定性研究比较少。本文针对震后道路通行状态的动态变化情况，提出了采用改进蚁群算法计算从救灾点到达灾害现场的救灾车辆最优路径。

在对两组产妇阴道分娩结束后,分别对两组产妇的会阴损伤情况进行统计,对照组会阴完好人数为31人,会阴损伤者为31人,其中轻度损伤为20人,严重损伤为11人,完好率为50.00%;观察组会阴完好人数为52人,会阴损伤者为10人,其中轻度损伤为6人,严重损伤为4人,完好率为83.87%。(P<0.05)数据之间差异明显,具有统计学意义。见表1。

2 改进蚁群算法在震后救灾车辆最优路径中的应用

2.1 蚁群算法概述

最优路径选择是应急救援中的一个关键问题。在震后环境下，充分考虑道路交通的通行能力变化对救援车辆行程时间的影响，最大程度上减少救援时间，使得救灾物资快速到达灾害现场。因此，灾后最佳路径的选择问题就属于求解最优问题。

蚁群算法模拟了蚂蚁觅食过程。蚂蚁会在经过的路径上释放信息素。蚁群内的蚂蚁能感知到其他蚂蚁留下的信息素，它们会选择在信息素浓度较高的路径上行走。路过的蚂蚁又会在同一路上释放信息素。这形成了类似正反馈的机制，一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物所在地。将蚁群算法改进后，运用到应急救灾路径的选择上，具有良好的效果。

地震发生后，由于临街建筑物的坍塌、市区道路的损坏和桥梁的破坏等因素导致正常的路网破坏。因此，在选择救援线路的时候，必须充分考虑道路的通行状态。因此，本文针对蚁群算法的状态转移概率计算上，引入道路状态的参数，计算公式如下：

2.2 改进蚁群算法描述

步骤5，若集合C中的路径节点未遍历完毕，执行步骤4；否则，执行步骤6。

公式（3）中，自适应改变 ρ的值，其初始值设置为1，当求得的最优解在N此循环内也没有明显改进的情况下，使ρ值通过该函数进行递减。这杜绝了两种情况下搜索能力的降低情况：一是在路径规模很大的情况下，那些从未搜索过的道路上信息素的浓度减少到0，降低搜索效率；二是当ρ值过大的情况下，同样也会降低搜索能力。

北方农牧交错区农田退化现状及生态保育技术应用前景分析……………………………………………………… 路战远，张向前，程玉臣，张德健，孟 德，郑海春，张建恒，刘兴华，李晋汾（93）

公式（1）中，allowedq为蚂蚁q待访问节点的集合；ηij(t)表示蚂蚁从节点i转移到节点j的期望程度，用两个节点<i,j>之间路径的倒数表示，α为信息素浓度对蚂蚁行动的影响，β为能见度对蚂蚁行动的影响，γ为道路通行状态的影响因子。Qij(t)为节点<i,j>之间的道路通行状态函数。

0≤，道路通行状态差，表示路网严重受损；

0，道路通行状态中，表示路网中等程度受损；

本文的目标就是地震发生后，充分考虑路网的破坏情况，规划一条从救灾点出发在最短时间内到达灾害现场的最优路径。根据地震灾害的特点，算法执行步骤如下：

从营养相关指标来看，本研究发现患者的握力与其BMI、腰围、血清清蛋白、血清总蛋白、血肌酐、营养风险指数等营养指标呈正相关（P＜0.05），这与侯惠如［35］、李峰［36］、张新胜［37］等的研究结果相似。握力反映了机体的整体骨骼肌肉状况，而骨骼肌肉是机体蛋白质的主要储存场所之一，血清清蛋白、血清总蛋白、血肌酐以及根据清蛋白计算得出的营养风险指数等指标反映了机体蛋白质储备水平，一定程度上可用于评价机体营养状况。营养不良导致肌肉蛋白质合成降低、分解增加，进而引起肌纤维萎缩、肌肉数量减少，营养不良还会引起糖酵解酶活性和肌酸水平下降，导致ATP释放能量受阻，进而可能削弱肌力水平［1］。

（2）自适应信息素浓度更新

蚁群算法在求解大规模的运算问题时，路径上的信息素浓度直接影响了算法的全局搜索能力和收敛速度。为了提高算法的适应性，本文在蚁群算法的基础上，通过自适应调整算法的信息素浓度，将其限定在一定的范围之内，避免算法过早收敛于最优解。信息素更新公式如公式（2）：

公式（2）中，ρ(t)为信息素挥发系数函数，计算公式如公式（3）。

步骤2，循环次数加1，蚂蚁q经过的节点表Tq设置索引号q=1。

三北防护林体系建设工程，更多的是对植被的恢复和再造。造林的方式包括三种：人工造林、飞播造林、封山（沙）育林。封育也是植被的恢复和再造的有效方式。

2.3 改进蚁群算法的执行步骤

0，道路通行状态好，表示路网轻微受损。

步骤1，初始化参数。蚂蚁数量为m，路径节点数n，路径节点的集合C，初始时间t=0,设置循环次数Nc=0，最大循环次数Nmax。每条边上初始信息素为常数，令Δvij(0)=0。

当患者晶状体代谢紊乱导致晶状体蛋白质变性且混浊，便会产生白内障；当患者眼内压持续或间断性升高导致眼部组织与视神经受损，便会形成青光眼。两种疾病都以中老年患者为主要发病群体，若患者未能得到及时治疗，便会引起视野丧失甚至失明。

步骤3，蚂蚁数量加1。

步骤4，按照公式（1）计算每只蚂蚁的状态转移概率，选择下一个路径节点j，令j∈{C-allowedq}，并将该节点加入表Tq。

（1）结合道路通行状况的状态转移概率

步骤6，当所有蚂蚁完成一次搜索后，根据公式（2）更新每条路径上的信息素浓度。

步骤7，若循环次数Nc≥Nmax，结束循环，输出最优路径；否则，清空表allowedq并执行步骤2。

3 算法仿真实验

为了验证本文所提出的改进蚁群算法的有效性，将该算法使用MATLAB平台进行编程仿真验证。仿真的硬件环境为：Intel i3-4170341703.7GHz处理器，16G内存，64位Win7操作系统。仿真选取如表1的13个路径节点，观察从节点0出发到其他节点的最优路径的收敛情况及最终效果。

假定节点间的道路通行状态函数Qij(t)设计为0～1之间的随机值，蚂蚁数量为60，α=1，β=4，γ=1。在MATLAB编程环境下分别对编程基本蚁群算法和本文改进蚁群算法分别运行50次取其平均值，比较结果如图1所示。

从图1可以看出，本文提出的算法经过30次循环即可计算出从节点0出发的最优解，其平均路径长度为130。而基本蚁群算法则要经过50次的循环才可计算出最优解，最优平均路径长度为120。可见，本文的算法的收敛速度优于基本蚁群算法，由于考虑到各个节点的道路通行状态，某些节点直接状态不可达，因此本算法的最优路径平均长度大于基本蚁群算法，这是符合地震灾害以后道路状态具有动态可变性的特点，因而更具有实际意义。

4 结论

本文通过改进的蚁群算法规划从救灾点出发在最短时间内到达灾害现场的救灾车辆最优路径。算法依据道路通行状态参数修改状态转移概率，自适应的信息素浓度更新策略。仿真实验结果表明，本算法的收敛速度优于基本蚁群算法，能更好地满足震后救灾车辆的路径选择的决策需求，具有重要的现实意义。

乌马河全长93 km，原设计防洪标准为20年一遇。下游河道从南同蒲铁路以西至南北六门地段，河道成悬河。出县境处南北六门地段，河道只能通过100 m3/s的流量。而进入祁县、清徐，河道更窄，有的地方甚至没有河道，最大只能通过15 m3/s左右的流量。

“海巡172”船为大型航标作业船，于2017年12月由广州航标处调至海口航标处，1998年9月上海东海船厂建造，造价3275万元，该船总吨为1391吨，排水量为1692吨，总长72米，型宽12米，型深6米，设计平均吃水3.8米，吊杆起重能力12吨，主机功率2×1306千瓦，额定航速14节，续航能力3000海里，航行区域为远海航区。

参考文献：

[1]钟志新．震后应急救援路径选择研究[J]．交通工程，2010(1)：48-52．

[2]李悦，翁迅．基于震后可用路网的应急救援物资配送路径方案研究[J]．物流技术，2011，30(15)：92-93．

[3]李巧茹，范忠国，田晓勇，等．考虑震后道路可靠性的多目标应急调度问题研究[J]．信息与控制，2019，48(3)：372372-379379．

[4]王挺，郭啟倩，张玉梅．震后救援物质资源配送路径规划研究[J]．计算机仿真，2018，35(01)：328-333，351．