一种突发事件候选调度方案生成方法及系统

本技术涉及突发事件调度，特别是涉及一种突发事件候选调度方案生成方法及系统。

背景技术：

1、在交通事故、应急车辆通行、资源供应中断、设备故障以及公共服务异常等突发事件发生后，相关系统通常需要在较短时间内对受影响对象、可用资源和运行状态进行分析，并及时形成相应的调度方案。随着调度系统规模和复杂程度的提高，可调整对象的数量不断增加，各对象之间还可能存在空间关联、路径关联、资源依赖或运行状态传播关系，使突发事件下的调度决策通常涉及较大的决策空间。同时，调度方案往往需要兼顾事件处置效率、系统整体运行效率、资源利用情况和运行安全等多个目标，因此，如何在有限时间内生成适用于当前突发事件的候选调度方案，成为突发事件调度领域的重要研究内容。

2、现有技术中，通常根据预设调度规则、事件相关程度或者历史调度经验确定待调整对象，并通过仿真评价、优化计算或人工筛选等方式获得调度方案。部分方法对完整决策空间进行搜索或者对大量候选对象组合进行评价，随着可调整对象数量增加，候选方案数量会快速增长，容易造成计算量和仿真评价次数过大，难以满足突发事件的时效性要求；部分方法仅依据各对象与突发事件之间的相关程度，对单个对象分别进行评价，难以反映多个对象协同调整时可能产生的调度效果；还有部分方法预先固定不同类型候选方案的评价数量，无法根据已经获得的评价结果合理调整后续计算资源。此外，现有方法还常采用固定权重将多个调度目标合并为单一评价指标，容易掩盖不同目标之间的折中关系，不利于调度人员对候选方案的可行性、收益及潜在风险进行综合复核。

3、因此，在突发事件调度过程中，决策空间规模较大、仿真评价预算有限、多个干预对象之间可能存在协同关系以及多个调度目标之间的折中关系难以有效保留，成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种突发事件候选调度方案生成方法及系统，旨在解决现有技术在突发事件调度过程中，决策空间规模较大、仿真评价预算有限、多个干预对象之间可能存在协同关系以及多个调度目标之间的折中关系难以有效保留的问题。

2、第一方面，一种突发事件候选调度方案生成方法，所述方法包括：

3、获取突发事件实例，所述突发事件实例包括突发事件的事件影响信息、基准策略、仿真评价预算、多目标评价函数和可行性约束；

4、根据所述事件影响信息，从完整决策空间中筛选与所述突发事件具有关联关系的候选干预对象，构建事件候选池，将所述基准策略解码为基准候选调度方案，对所述基准候选调度方案进行仿真评价和可行性检查，得到基准多目标评价结果和基准可行性判断结果；当所述基准候选调度方案满足所述可行性约束时，将所述基准候选调度方案及所述基准多目标评价结果加入可行多目标优选方案集，当所述基准候选调度方案不满足所述可行性约束时，将所述可行多目标优选方案集初始化为空集；

5、从所述事件候选池中选取预设数量的候选干预对象，组成单对象预评估集合ue，分别生成相应的单对象候选调度方案，基于所述事件影响信息对应的系统运行状态数据和各所述单对象候选调度方案进行仿真预评估，得到仿真运行结果、多目标评价结果和可行性判断结果，并分别以同一当前可行多目标优选方案集为基准模拟加入各所述单对象候选调度方案，根据模拟加入前后的方案集质量变化和所述可行性判断结果确定方案集改进值；

6、根据各所述方案集改进值确定最大方案集改进值，将所述最大方案集改进值与预设收益阈值进行比较，得到预算分配结果；

7、当所述最大方案集改进值不小于所述预设收益阈值时，减少或取消成对协同候选的评价预算，并从所述事件候选池中未进入所述单对象预评估集合ue的候选干预对象生成第一候选调度方案，将所述第一候选调度方案纳入候选评价队列；

8、当所述最大方案集改进值小于所述预设收益阈值时，根据预设结构化关系模板，从所述事件候选池中筛选相互具有关联关系的候选干预对象对，生成成对协同候选调度方案，并将所述成对协同候选调度方案纳入所述候选评价队列；其中，所述成对协同候选调度方案的数量由所述最大方案集改进值与所述预设收益阈值的比较结果、剩余仿真评价预算和预设成对候选数量上限共同确定，且小于所述事件候选池中候选干预对象的全部成对组合数量；

9、在所述剩余仿真评价预算内，对所述候选评价队列中的候选调度方案进行仿真评价和可行性检查，并根据各候选调度方案的多目标评价结果和多目标支配关系更新所述可行多目标优选方案集；

10、输出更新后的可行多目标优选方案集，以及所述可行多目标优选方案集中各候选调度方案对应的候选干预对象和多目标评价结果。

11、在候选池构建方面，可获取完整决策空间中各待调度对象的对象属性信息，根据所述对象属性信息和所述事件影响信息确定事件距离特征、路径关联特征、上下游传播特征、瓶颈关联特征、资源依赖特征和历史事件相似特征中的至少一种，得到事件关联评价值；按照所述事件关联评价值进行排序和筛选，得到事件候选池及事件候选池前缀。

12、在单对象候选生成与预评估方面，可从事件候选池中选取预设数量的候选干预对象组成单对象预评估集合ue，将其中候选干预对象确定为关键干预对象，配置动作模板、干预强度和激活时间窗，并经冲突检测得到可执行局部干预参数；通过统一局部干预接口将所述可执行局部干预参数叠加至基准策略，得到单对象候选调度方案；将系统运行状态数据和所述单对象候选调度方案输入仿真器，得到仿真运行结果、多目标评价向量和可行性判断结果，并分别以同一当前可行多目标优选方案集为基准模拟加入相应候选，确定方案集质量增量、方案集改进值和最大方案集改进值。

13、在阈值触发的预算分配方面，可根据总仿真评价预算以及基准候选调度方案和单对象候选调度方案已经占用的仿真评价次数确定剩余仿真评价预算；当最大方案集改进值不小于预设收益阈值时，确定第一候选评价预算，并从事件候选池中未进入单对象预评估集合ue的候选干预对象生成第一候选评价子队列；当最大方案集改进值小于预设收益阈值时，根据阈值触发判断、剩余仿真评价预算和预设成对候选数量上限确定成对协同候选评价预算和目标成对候选数量。

14、在协同候选生成方面，可依据空间相邻、路径关联、上下游传播、桥接绕行、资源供需、瓶颈依赖或时间窗重叠关系进行结构化关系模板匹配，对候选干预对象对进行排序并按目标成对候选数量截取，得到成对协同候选调度方案；还可根据事件先验离散度选择性生成小规模组合候选，并对方案集改进值为正的成对协同候选调度方案进行有限扩展。

15、在方案集更新方面，可依据可行性约束筛选可行候选调度方案，并根据多目标支配关系保留相互非支配的候选调度方案；当新增候选调度方案均不满足可行性约束或均被已有可行候选调度方案支配时，若初始方案集中包含基准候选调度方案，则保留所述基准候选调度方案，若初始方案集为空集，则输出未获得可行候选调度方案的状态标识；同时关联输出各候选调度方案的收益信息和风险信息。

16、第二方面，一种突发事件候选调度方案生成系统，所述系统包括：

17、事件实例获取模块，用于获取突发事件实例，所述突发事件实例包括突发事件的事件影响信息、基准策略、仿真评价预算、多目标评价函数和可行性约束；

18、候选池构建及初始化模块，用于构建事件候选池，将所述基准策略解码为基准候选调度方案，对所述基准候选调度方案进行仿真评价和可行性检查；当所述基准候选调度方案满足所述可行性约束时，将所述基准候选调度方案及其基准多目标评价结果加入可行多目标优选方案集；当所述基准候选调度方案不满足所述可行性约束时，将所述可行多目标优选方案集初始化为空集；

19、单对象预评估模块，用于从所述事件候选池中选取预设数量的候选干预对象组成单对象预评估集合ue，生成相应单对象候选调度方案，基于系统运行状态数据和各所述单对象候选调度方案进行仿真预评估，得到仿真运行结果、多目标评价结果和可行性判断结果，并分别以同一当前可行多目标优选方案集为基准模拟加入相应候选，确定方案集改进值；

20、预算分配模块，用于确定最大方案集改进值并与预设收益阈值比较；当所述最大方案集改进值不小于所述预设收益阈值时，减少或取消成对协同候选的评价预算，并从所述事件候选池中未进入所述单对象预评估集合ue的候选干预对象生成第一候选调度方案，将所述第一候选调度方案纳入候选评价队列；

21、协同候选生成模块，用于当所述最大方案集改进值小于所述预设收益阈值时，根据预设结构化关系模板，从所述事件候选池中筛选相互具有关联关系的候选干预对象对，生成成对协同候选调度方案，并将所述成对协同候选调度方案纳入所述候选评价队列；其中，所述成对协同候选调度方案的数量由所述最大方案集改进值与所述预设收益阈值的比较结果、剩余仿真评价预算和预设成对候选数量上限共同确定，且小于所述事件候选池中候选干预对象的全部成对组合数量；

22、方案评价更新模块，用于在所述剩余仿真评价预算内，对所述候选评价队列中的候选调度方案进行仿真评价和可行性检查，并根据各候选调度方案的多目标评价结果和多目标支配关系更新所述可行多目标优选方案集；

23、方案输出模块，用于输出更新后的可行多目标优选方案集，以及所述可行多目标优选方案集中各候选调度方案对应的候选干预对象和多目标评价结果。

24、相比现有技术，本技术至少具有以下有益效果：

25、本技术通过根据事件影响信息构建事件候选池，将完整决策空间压缩为事件相关的局部搜索范围；通过对单对象候选调度方案进行仿真预评估，并依据最大方案集改进值自适应分配剩余仿真评价预算，使评价资源与已经获得的改进证据相匹配；通过在单对象改进不足时基于结构化关系模板生成有限数量的成对协同候选调度方案，避免对全部成对组合进行枚举；通过可行性检查和多目标支配关系更新可行多目标优选方案集，保留满足约束且体现不同目标折中的候选调度方案。因此，能够降低候选方案搜索与评价开销，提高有限仿真评价预算的利用效率，并兼顾单对象干预与对象协同干预。