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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法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：CN119230070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411262549.8，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法是由金韬;何庆设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法，包括以下步骤：S1、获取当前时间段内所有待救治病人的具体位置及其病重情况、所有空闲救护车的具体位置、所有医院的具体位置及对每一位病人的救治能力；S2、构建救护车的任务分配评价函数以及每位病人得到的救治效果评价函数；S3、结合A*算法进行路径规划，确保救护车选择最优路线；S4、利用伊藤算法和牛顿‑拉夫逊优化算法迭代计算每位病人的最优分配结果，使得每位病人都能够得到急救。本发明通过多算法的组合优化，在响应时间、救治效果和资源利用率方面均优于传统的单一算法调度方案，能够高效地进行多救护车任务分配，确保每位病人都能得到及时有效的救治。

本发明授权多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法在权利要求书中公布了：1.多算法组合优化的120急救中心救护车任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取当前时间段内所有待救治病人的具体位置及其病重情况、所有空闲救护车的具体位置、所有医院的具体位置及医院对每一位病人的救治能力； S2、构建救护车的任务分配评价函数以及每位病人得到的救治效果评价函数； 所述任务分配评价函数为： 其中，为病人数量，为第个病人的救治效果，为所有病人救治效果的标准差，为调节参数； 所述救治效果评价函数为： 其中，为第个医院对第个病人的救治能力，为救护车前往第个病人所在位置的时间消耗，为第个病人从等待救护车至到达第个医院的时间消耗，为第个病人的病重系数； S3、结合A*算法进行路径规划，确保救护车选择最优路线； S31、定义状态空间，所述状态空间包括所有路网节点，每个节点表示一个地理位置； S32、定义启发函数，启发函数用于估计当前节点到目标节点的最短路径，所述启发函数如下式： 其中，为目标节点的坐标，为当前节点的坐标； S33、初始化，初始化开启列表和关闭列表，将起点节点加入开启列表，并设置其初始代价为0； S34、节点扩展，从开启列表中选择代价函数最小的节点进行扩展，所述代价函数如下式： 其中，为起点到当前节点的实际代价； S35、路径更新，对于当前节点的每个相邻节点，计算新的代价函数值，如果该相邻节点不在开启列表中，或者新的代价函数值小于该节点的已有值，则更新该节点的代价值，并将其父节点设置为当前节点； S36、重复迭代，重复S34和S35，直到目标节点被扩展，或开启列表为空； S37、路径回溯，从目标节点开始回溯，通过父节点指针逐步回溯到起点节点，得到最优路径； S4、利用伊藤算法和牛顿-拉夫逊优化算法迭代计算每位病人的最优分配结果，使得每位病人都能够得到急救； S41、粒子适应度计算，根据S2获得的任务评价函数公式计算所有粒子的适应度，计算得到的评价函数的值即为粒子适应度； S42、对所有粒子按照适应度大小进行排序，根据每个粒子的适应度计算每个粒子的半径，计算公式为： 其中，为粒子半径的最大值，为粒子半径的最小值，表示按适应度大小排序在第位的粒子，为粒子总数； S43、计算环境温度，用于模拟分配过程中的冷却过程，避免局部最优解，计算公式为： 其中，为第次迭代时的环境温度，为初始温度，为退火系数； S44、计算粒子的运动强度，计算公式为： 其中，为粒子半径的影响因子； S45、执行漂移算子，漂移算子的目的是将解向全局最优解靠拢，减少解的偏差，确保每位病人都能得到最优的急救效果，由下式表示： 其中，为当前粒子，为本轮迭代中的最优粒子，即吸引元，表示本轮迭代中第位病人未被分配过的救护车和医院，为表示第位病人被分配到的救护车和医院，表示第次迭代中节点的边； S46、执行波动算子，波动算子的目的是增加解的多样性，防止陷入局部最优，由下式表示： 其中，表示随机函数，可在[0,1]区间内产生一个随机数，为扰动概率； S47、对粒子进行更新，构造一个新解； S48、若更新后的新粒子优于当前粒子，则用新粒子替换当前粒子并结束当前粒子更新； S49、判断当代最优粒子是否优于历史最优粒子，若是，则替换历史最优粒子为当代最优粒子，并重置最大未更新次数为0，若否，则最大未更新次数加1； S410、判断是否达到最大未更新次数，若是，则输出最优分配结果，若否，则转至S43； S411、结合牛顿-拉夫逊优化算法，进一步优化每一位病人的分配结果； S4111、构建目标函数，使得每位病人都能得到最优的急救效果，目标函数计算公式如下： 其中，为所有病人分配方案的向量； S4112、计算目标函数的梯度，计算公式为： 其中，每个分量代表一个决策变量； S4113、计算目标函数的海森矩阵，计算公式为： 其中，和为解向量中的决策变量，代表优化问题中的不同维度，海森矩阵的元素表示目标函数关于变量和的二阶偏导数； S4114、根据牛顿-拉夫逊优化算法，更新分配方案，更新公式为： 其中，为第次迭代的分配方案； S4115、设置迭代终止条件，当梯度的范数小于预设阈值时，停止迭代，输出最优分配方案。

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