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龙图腾网获悉西华大学申请的专利基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120634204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511134452.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法及系统是由王立;杨行;叶性炜;向韵洁;朱山琴;胡思汗;毕世斌设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及城市灾害应急管理技术领域，具体涉及一种基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法及系统，步骤如下：获取地理信息数据，构建以最小化疏散距离、最小化建设与疏散成本、最大化远离灾害隐患点为目标的应急避难所选址优化模型和以最大化应急避难所容量为目标的应急避难所容量优化模型；利用多目标粒子群算法对应急避难所选址优化模型和应急避难所容量优化模型进行联合优化，得到帕累托解集；基于帕累托解集获取应急避难所布局方案。本发明可根据结合地理空间特征与城市居民疏散需求，形成不同偏好的应急避难所最优布局方案，以提升应急避难所的整体应急效率与资源配置科学性。

本发明授权基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多目标粒子群算法的应急避难所布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取包含居民点坐标、避难所坐标以及灾害隐患点坐标的地理信息数据，构建以最小化疏散距离、最小化建设与疏散成本、最大化远离灾害隐患点为目标的应急避难所选址优化模型和以最大化应急避难所容量为目标的应急避难所容量优化模型，所述疏散距离为居民点坐标与避难所坐标的欧式距离，建设成本为避难所修建成本，所述疏散成本为居民点坐标至避难所坐标的成本； 利用多目标粒子群算法对所述应急避难所选址优化模型和应急避难所容量优化模型进行联合优化，得到帕累托解集； 基于所述帕累托解集获取应急避难所布局方案； 应急避难所选址优化模型的约束条件包括应急避难所选择约束与可建设的应急避难所数量约束，所述应急避难所选择约束为每个居民点都必须疏散至最近的应急避难所； 应急避难所容量优化模型的约束条件包括应急避难所容量供需匹配约束与区域应急避难所总容量供需匹配约束； 多目标粒子群算法的粒子更新机制如下： 对每个粒子进行速度更新，表达式如下： 上式中，表示时刻粒子的速度，表示时刻粒子的速度，表示惯性权重，表示个体学习因子，表示粒子已知的个体最优位置，表示群体学习因子，表示粒子已知的全局最优位置，表示局部学习因子，表示粒子已知的局部最优位置，、与为区间内的均匀随机数，表示时刻粒子的位置； 其中，惯性权重和个体学习因子采用线性递减的方式进行迭代，表达式如下： 上式中，表示惯性权重的上限值，表示惯性权重的下限值，表示个体学习因子的上限值，表示个体学习因子的下限值，表示粒子群算法的迭代次数，表示粒子群算法的最大迭代次数； 群体学习因子采用线性递增的方式进行迭代，其表达式如下： 上式中，表示群体学习因子的上限值，表示群体学习因子的下限值； 局部学习因子采用固定值进行迭代。

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