救援物资调配方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据分析技术，尤其涉及一种救援物资调配方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、突发性重大自然灾害往往会造成重大的人员伤亡和财产损失，必然需要调配大量的救灾物资，以进行灾害救援，而如医疗救援物资医疗救援物资的分配往往首当其冲，随着数字医疗的发展，可以根据不同救援点和待救援点的救援信息及待救援信息，利用人工智能模型生成站点间的救援物资分配的策略，以进行救援物资调配。

2、然而在现实场景中，由于救援点和待救援点的数量较多，各种站点的救援信息都有不同，导致救援点和待救援点间进行救援物资调配的复杂度较高。

技术实现思路

1、本发明提供一种救援物资调配方法、装置、电子设备及存储介质，其主要目的在于降低了救援物资调配的复杂度。

2、获取每个救援点的第一地理位置及每个待救援点的第二地理位置；

3、基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行聚类，得到一个或多个救援点集群；

4、基于所述第二地理位置对所有所述待救援点进行聚类，得到一个或多个待救援点集群；

5、获取每个所述救援点集群的当前救援信息及每个所述待救援点集群的当前待救援信息；

6、基于所述当前救援信息与所述当前待救援信息，利用所述物资调配模型生成所述救援点集群与所述待救援点集群的集群间物资转移决策策略，得到救援物资调配策略，其中，所述物资调配模型为训练完成的多智能体强化学习模型。

7、可选地，所述基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行聚类，得到一个或多个救援点集群，包括：

8、基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行地理位置聚类，得到预设第一数量的第一救援点簇；

9、获取预设时间段从所述救援点转送物资到每个所述第一救援点簇的概率，并将获取的概率按照对应时间段的先后顺序进行组合，得到该救援点的物资转移特征矩阵；

10、基于所述物资转移特征矩阵对所有所述救援点进行聚类，得到预设第二数量的第二救援点簇；

11、基于所述第一地理位置对每个所述第二救援点簇内所有救援点进行地理位置聚类，得到每个所述第二救援点簇对应的一个或多个第三救援点簇；

12、判断所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇是否一致；

13、当所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇一致，

14、将每个所述第三救援点簇确定为所述救援点集群；

15、当所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇不一致；

16、利用所述第三救援点簇对所述第一救援点簇进行替换更新，并返回所述获取预设时间段从所述救援点转送物资到每个所述第一救援点簇的概率步骤。

17、可选地，所述基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行地理位置聚类，得到预设第一数量的第一救援点簇，包括：

18、步骤a：在所有所述第一地理位置中随机选取所述第一数量的第一地理位置，并将选取的每个第一地理位置作为质心；

19、步骤b：计算每一条所述第一地理位置与每个所述质心的距离，将每条所述第一地理位置向距离最近的所述质心凝集汇总，得到对应初始第一地理位置簇；

20、步骤c：计算所述初始第一地理位置簇的簇平均值，并根据所述簇平均值及所述质心进行质心波动计算，得到质心波动值；

21、步骤d：判断所述质心波动值是否为0，

22、步骤e：当所述质心波动值为0，将所述初始第一地理位置簇中所有第一地理位置对应的救援点汇总，得到所述第一救援点簇；

23、步骤f：当所述质心波动值不为0，将所述初始第一地理位置簇的簇平均值作为新的质心，并返回所述步骤b。

24、可选地，所述计算所述初始第一地理位置簇的簇平均值，并根据所述簇平均值及所述质心进行质心波动计算，得到质心波动值，包括：

25、计算所述初始第一地理位置簇中所有第一地理位置的平均值，得到簇平均值；

26、根据所述初始第一地理位置簇对应的簇平均值及质心进行差值计算，得到所述质心波动值。

27、可选地，所述基于所述物资转移特征矩阵对所有所述救援点进行聚类，得到预设第二数量的第二救援点簇，包括：

28、步骤a：在所有所述物资转移特征矩阵中随机选取预设第二数量的物资转移特征矩阵，并将选取的每个物资转移特征矩阵作为矩阵质心；

29、步骤b：计算每一条所述物资转移特征矩阵与每个所述矩阵质心的距离，将每条所述物资转移特征矩阵向距离最近的矩阵质心凝集汇总，得到对应初始物资转移特征矩阵簇；

30、步骤c：计算所述初始物资转移特征矩阵簇中所有初始物资转移特征矩阵的平均值，得到所述初始物资转移特征矩阵簇的簇特征矩阵，根据所述簇特征矩阵及所述矩阵质心进行质心波动计算，得到矩阵质心波动值；

31、步骤d：判断所述矩阵质心波动值是否为0，

32、步骤e：当所述矩阵质心波动值为0，将所述初始物资转移特征矩阵簇中所有物资转移特征矩阵对应的救援点汇总，得到所述第二救援点簇；

33、步骤f：当所述矩阵质心波动值不为0，将所述初始物资转移特征矩阵簇的簇特征矩阵作为新的矩阵质心，并返回所述步骤b。

34、可选地，所述根据所述簇特征矩阵及所述矩阵质心进行质心波动计算，得到矩阵质心波动值，包括：

35、计算所述初始物资转移特征矩阵簇对应的簇特征矩阵与矩阵质心的向量相似度，得到矩阵质心波动特征值；

36、利用预设的矩阵波动阈值对所述矩阵质心波动特征值进行波动转换，得到所述矩阵质心波动值。

37、为了解决上述问题，本发明还提供一种救援物资调配装置，所述装置包括：

38、数据获取模块，用于获取每个救援点的第一地理位置及每个待救援点的第二地理位置；

39、点站聚类模块，用于基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行聚类，得到一个或多个救援点集群；基于所述第二地理位置对所有所述待救援点进行聚类，得到一个或多个待救援点集群；

40、分配策略生成模块，用于基于所述当前救援信息与所述当前待救援信息，利用所述物资调配模型生成所述救援点集群与所述待救援点集群的集群间物资转移决策策略，得到救援物资调配策略，其中，所述物资调配模型为训练完成的多智能体强化学习模型。

41、可选地，所述基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行聚类，得到一个或多个救援点集群，包括：

42、基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行地理位置聚类，得到预设第一数量的第一救援点簇；

43、获取预设时间段从所述救援点转送物资到每个所述第一救援点簇的概率，并将获取的概率按照对应时间段的先后顺序进行组合，得到该救援点的物资转移特征矩阵；

44、基于所述物资转移特征矩阵对所有所述救援点进行聚类，得到预设第二数量的第二救援点簇；

45、基于所述第一地理位置对每个所述第二救援点簇内所有救援点进行地理位置聚类，得到每个所述第二救援点簇对应的一个或多个第三救援点簇；

46、判断所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇是否一致；

47、当所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇一致，

48、将每个所述第三救援点簇确定为所述救援点集群；

49、当所有的所述第三救援点簇与所有所述第一救援点簇不一致；

50、利用所述第三救援点簇对所述第一救援点簇进行替换更新，并返回所述获取预设时间段从所述救援点转送物资到每个所述第一救援点簇的概率步骤。

51、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

52、存储器，存储至少一个计算机程序；及

53、处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的救援物资调配方法。

54、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的救援物资调配方法。

55、本发明实施例基于所述第一地理位置对所有所述救援点进行聚类，得到一个或多个救援点集群；基于所述第二地理位置对所有所述待救援点进行聚类，得到一个或多个待救援点集群；基于所述当前救援信息与所述当前待救援信息，利用所述物资调配模型生成所述救援点集群与所述待救援点集群的集群间物资转移决策策略，得到救援物资调配策略，将救援点与待救援点之间的物资调配转换为聚类后的救援点集群与待救援点集群间的物资调配，降低了物资调配的复杂度，因此本发明实施例提出的救援物资调配方法、装置、电子设备及可读存储介质降低了救援物资调配的复杂度。