CN113850426A - 一种消防站选址方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

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CN113850426A CN202111116925.9A CN202111116925A CN113850426A CN 113850426 A CN113850426 A CN 113850426A CN 202111116925 A CN202111116925 A CN 202111116925A CN 113850426 A CN113850426 A CN 113850426A
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曾益萍
孟繁宇
巩星翰
梁俊
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Abstract

本申请适用于城市规划技术领域，提供了一种消防站选址方法、装置、存储介质及终端设备。本申请实施例中以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据第一选址模型确定第一预设类型消防站的选址方案；基于所述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；当满足所述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据第二选址模型确定第二预设类型消防站的选址方案，从而提升对消防站进行选址时的整体效率。

Description

一种消防站选址方法、装置、终端设备及存储介质
技术领域
本申请属于城市规划技术领域，尤其涉及一种消防站选址方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
消防站作为城市消防基础设施的重要组成部分，是火灾扑救的主要力量，对维护城市的安全稳定具有重要作用，而消防站的选址问题，成为城市规划中的重中之重。在现有的消防站分级选址中，往往仅考虑单目标进行选址优化。然而，由于现实情景的复杂性以及建站所要考虑多重标准，若仅使用单一目标进行优化布局不够科学合理，无法发挥出应急服务的最佳效用，例如，新建消防站之间的距离问题，如果距离太大会导致应急服务效率变低，而如果距离太小会导致经济成本变高。故如何对消防站进行选址来提高整体效率成为当下的重中之重。
发明内容
本申请实施例提供了一种消防站选址方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决对消防站进行选址时整体效率较低的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种消防站选址方法，包括：
以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；
当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；
基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；
当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
第二方面，本申请实施例提供了一种消防站选址装置，包括：
第一模型构建模块，用于以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；
第一方案确定模块，用于当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；
第二模型构建模块，用于基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；
第二方案确定模块，用于当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述任一种消防站选址方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述的计算机程序被处理器执行时实现上述任一种消防站选址方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一种消防站选址方法。
本申请实施例中以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；上述第二预设类型消防站的工作量小于上述第一预设类型消防站的工作量；当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。通过本申请实施例采用不同类型的消防站分别进行选址，并在第一预设类型消防站的选址方案的基础之上进一步考虑第二预设类型消防站的选址方案，来使选址结果更加合理化，并且在选址方案的确定过程中根据消防站类型的不同而分别考量不同的目标函数，来提升应急服务的最佳效用，从而提升对消防站进行选址时的整体效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的消防站选址方法的第一种流程示意图；
图2是本申请实施例提供的消防站选址方法的第二种流程示意图；
图3是本申请实施例提供的消防站选址方法的第三种流程示意图；
图4是本申请实施例提供的目标环示意图；
图5是本申请实施例提供的消防站选址装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1所示为本申请实施例中一种消防站选址方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是终端设备，在目标区域内选址建立消防站。如图1所示，上述消防站选址方法可以包括如下步骤：
步骤S101、以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点。
在本实施例中，目标区域内存在至少一个社区，将上述至少一个社区的质心点作为上述需求点，用来代表对应社区，例如，若某一第一预设类型消防站的服务范围可以覆盖需求点A，则认为该第一预设类型消防站可以负责为需求点A对应的社区提供消防救援服务。终端设备根据目标区域内的各个需求点对应的火灾风险值，以及需求点被第一预设类型消防站的覆盖结果实现以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，从而构建第一选址模型，以覆盖尽可能多的高度危险的需求点，以实现针对火灾高风险地区的重点处理，上述构建第一选址模型的目标函数为：
Figure BDA0003275687840000051
其中，上述i为需求点；上述I为上述目标区域内的需求点集合；上述ai为需求点i的火灾风险值；上述
Figure BDA0003275687840000052
为决策变量，若
Figure BDA0003275687840000053
为1，则说明需求点i可以被第一预设类型消防站j1覆盖，若
Figure BDA0003275687840000054
为0，则说明需求点i可以不能被第一预设类型消防站j1覆盖；上述j1∈J1，上述J1为上述第一预设类型消防站的候选位置集合，也就是可以从该候选位置集合中选取位置点建设第一预设类型消防站，该候选位置集合可以从目标区域内的路网结构数据中获取得到，主要是选取路网结构数据中的各个路网交叉点。
在一个实施例中，如图2所示，在步骤S101之前，包括：
步骤S201、获取需求点的历史火灾发生次数和人口密度。
步骤S202、根据历史火灾发生次数确定需求点对应的第一风险值。
在本实施例中，可获取目标区域内的至少一个需求点的历史火灾发生次数，再利用自然断点法按历史火灾发生次数对需求点的火灾水平进行排名，从而可以根据需求点的历史火灾发生次数确定出需求点对应的第一风险值，如下表所示：
Figure BDA0003275687840000055
Figure BDA0003275687840000061
步骤S203、根据人口密度确定需求点对应的第二风险值。
在本实施例中，可获取目标区域内的至少一个需求点的人口密度，再利用自然断点法按人口密度对需求点的火灾水平进行排名，从而可以根据需求点的人口密度确定出需求点对应的第二风险值，如下表所示：
人口密度ρ 需求点数量 第二风险值r<sub>ρ</sub>
0<ρ≤0.26 0 0
0.26<ρ≤3.60 53 1
3.60<ρ≤8.02 28 2
8.02<ρ≤13.37 12 3
13.37<ρ≤24.85 2 4
ρ>24.85 0 5
步骤S204、将第一风险值和第二风险值分别赋予预设的权重，计算赋予权重后的第一风险值和第二风险值的总和，得到火灾风险值。
在本实施例中，可分别将第一风险值和第二风险值赋予权重，从而总和历史火灾发生次数和人口密度来确定需求点对应的火灾风险值，如上表所示，可将上述预设阈值设为4，也就是将火灾风险值大于4的需求点设为目标需求点。该计算火灾风险值的公式为：
ai＝γ·ra+(1-γ)·rp
其中，上述γ为权重，γ∈(0,1)。
步骤S102、当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据第一选址模型确定第一预设类型消防站的选址方案。
在本实施例中，终端设备可采用遗传算法来判断是否满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件，并进而通过该遗传算法求解上述第一选址模型，从而确定第一预设类型消防站的选址方案，该方案中包括一定数量的第一预设类型消防站的各个地址。
在一个实施例中，上述第一约束条件包括：
上述需求点至少由一个第一预设类型消防站所覆盖，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000071
其中，上述
Figure BDA0003275687840000072
为一组能够服务需求点i的可选择的第一预设类型消防站j1；上述
Figure BDA0003275687840000073
为需求点i与第一预设类型消防站j1之间的距离；上述R1为第一预设类型消防站的覆盖半径；上述
Figure BDA0003275687840000074
为决策变量，若
Figure BDA0003275687840000075
为1，则说明第一预设类型消防站建立在j1上，若
Figure BDA0003275687840000076
为0，则说明第一预设类型消防站不能建立在j1上。
限制上述第一预设类型消防站的数量，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000077
其中，上述N为上述第一预设类型消防站的数量。
限制相邻的上述第一预设类型消防站之间的距离，从而通过相邻站之间的距离限制来实现第一预设类型消防站的均衡分布，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000078
其中，上述
Figure BDA0003275687840000079
为相邻的上述第一预设类型消防站之间的距离；上述
Figure BDA00032756878400000710
为相邻的上述第一预设类型消防站之间的最小距离；上述
Figure BDA00032756878400000711
为相邻的上述第一预设类型消防站之间的最大距离。
限制相邻的现有第一预设类型消防站和上述第一预设类型消防站之前的距离，从而在保留现有的第一预设类型消防站的基础上兴建数目有限的第一预设类型消防站，通过在现有第一预设类型消防站存在的基础上进一步兴建第一预设类型消防站可以缩减成本，使第一预设类型消防站能够覆盖更多的高危社区。在本实施例中将上述第一预设类型消防站设为待兴建的第一预设类型消防站，将上述现有第一预设类型消防站设为目标区域内已存在的第一预设类型消防站，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000081
其中，上述
Figure BDA0003275687840000082
为相邻的现有第一预设类型消防站和上述第一预设类型消防站之前的距离；上述Φ为现有第一预设类型消防站的位置集合。
此外，还可对上述决策变量进行限制，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000083
在一个实施例中，在限制上述第一预设类型消防站的数量之前，包括：终端设备可获取上述第一预设类型消防站的运行成本和损失成本，其中，该运行成本为平衡第一预设类型消防站的建造成本和运行过程中的维护成本的总和，该损失成本为上述第一预设类型消防站所覆盖的服务区域发生事故的总损失成本，从而通过上述两者来计算第一预设类型消防站的数量，该计算公式为：
Minf(N)＝N×SC+α×TLC×e-N
其中，上述SC为运行成本；上述TLC为损失成本；上述N为第一预设类型消防站的数量，上述α为平衡参数。
通过将上述f(N)的导数设为0，得到公式：
Figure BDA0003275687840000084
则处理后，上述计算第一预设类型消防站的数量的公式为：
N＝int(log TLC-log SC+β)
其中，上述β＝logα；上述log TLC为运行成本的对数；上述log SC为损失成本的对数。
在一个实施例中，若上述损失成本远远高于上述运行成本，则在限制上述第一预设类型消防站的数量之前，可以包括：终端设备获取上述第一预设类型消防站的覆盖面积、上述目标区域的面积和现有第一预设类型消防站的数量；再计算上述现有第一预设类型消防站和上述覆盖面积的乘积；计算上述目标区域的面积和上述乘积的差值，从而将上述差值与上述覆盖面积的比值作为上述第一预设类型消防站的数量，上述计算公式为：
Figure BDA0003275687840000091
其中，上述TAR为上述目标区域的面积；上述Ne为现有第一预设类型消防站的数量；上述SAM为上述第一预设类型消防站的覆盖面积。
步骤S103、基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型。
在本实施例中，现有消防站选址中仅考虑单目标进行选址优化，而无法发挥应急服务的最佳效用，故在本实施例中通过财务预算限制、救援能力和救援效率三方面的考虑，来建立多目标规划，从而发挥出应急服务的最佳效用。具体基于上述所确定的第一预设类型消防站的选址方案进行第二预设类型消防站的选址，可以提升第一预设类型消防站和第二预设类型消防站的交互作用，并考量了第二预设类型消防站在消防救灾中的辅助力量，致使第二预设类型消防站能够在响应时间内到达火灾事故现场，提前控制事故范围，并同时等待邻近第一预设类型消防站的到来，以共同执行重大救援任务。还可进一步避免第一预设类型消防站和第二预设类型消防站建设距离较近时造成的资源浪费。
终端设备根据第二预设类型消防站建立结果实现以第二预设类型消防站的数量最小化为目标，从而缩减了财务预算，该目标函数为：
Figure BDA0003275687840000101
其中，上述j2∈J2，上述J2为上述第二预设类型消防站的候选位置集合，也就是可以从该候选位置集合中选取位置点建设第二预设类型消防站；上述
Figure BDA0003275687840000102
为决策变量，若
Figure BDA0003275687840000103
为1，则说明第二预设类型消防站建立在j2上，若
Figure BDA0003275687840000104
为0，则说明第二预设类型消防站不能建立在j2上。
终端设备根据目标区域内的各个需求点对应的火灾风险值、需求点与第二预设类型消防站之间的距离以及需求点被第二预设类型消防站的覆盖结果实现以第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化为目标，从而促使整体消防站可以覆盖目标区域内的全部高风险社区，为决策者提供合理高效的消防站选址战略支持，以提高救援能力，该目标函数为：
Figure BDA0003275687840000105
其中，上述
Figure BDA0003275687840000106
为一组能够服务需求点i的可选择的第二预设类型消防站j2；上述
Figure BDA0003275687840000107
为需求点i与第二预设类型消防站j2之间的距离；上述R2为第二预设类型消防站的覆盖半径；上述
Figure BDA0003275687840000108
为决策变量，若
Figure BDA0003275687840000109
为1，则说明需求点i可以被第二预设类型消防站j2覆盖，若
Figure BDA00032756878400001010
为0，则说明需求点i可以不能被第二预设类型消防站j2覆盖。
终端设备根据目标区域内相邻的第二预设类型消防站之间的距离实现相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，从而提升了救援效率，该目标函数为：
Figure BDA0003275687840000111
其中，上述
Figure BDA0003275687840000112
为相邻的第二预设类型消防站之间的距离。
从而通过上述构建第二选址模型的三个目标函数得到Min[F1,F2,F3]，其中，
Figure BDA0003275687840000113
Figure BDA0003275687840000114
Figure BDA0003275687840000115
可以理解的是，上述建设第二预设类型消防站主要是基于城市用地紧张的情况；同时为应对在城市核心区由建筑密度与道路拥堵等各种因素而造成的在5min规定时间内到达事故现场的情况，有必要建立第二预设类型消防站，因为第二预设类型消防站以社区为单位，可以在事故发生初期进行快速反应与处置，降低事故带来的生命财产损失。因第二预设类型消防站主要起辅助作用，故第二预设类型消防站的工作量小于第一预设类型消防站的工作量，而相应的配套设备也少于第一预设类型消防站的配套设备，如下表所示，表中的一级站和二级站均属于上述第一预设类型消防站，在实际应用中，一级站为城市中的主要建设对象，且一级站和二级站具有相近的消防救援能力与建设标准，故将一级站和二级站归属于第一预设类型消防站。
Figure BDA0003275687840000116
Figure BDA0003275687840000121
步骤S104、当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
在本实施例中，终端设备可采用非支配排序遗传算法(Non dominated sortinggenetic algorithm–II，NSGA-II)进行求解，采用拥挤距离评估机制来保持Pareto最佳解决方案的多样化。应用二元编码方案对多目标进化算法((Multi-objective EvolutionaryAlgorithm，MOEA)进行编码，以"1"表示将要选址的小型消防站位置，"0"代表其他。并根据HV指标分析NSGA-II的收敛性能，找到收敛代数，计算模型的工作负载值。在模型输出的多个非主导解决方案中，给财务预算限制(上述公式F1)、救援能力(上述公式F2)和救援效率(上述公式F3)赋予均等权重，选取最优方案。其中，上述NSGA-II是一种高效的MOEA，广泛应用于解决多目标优化问题。NSGA-II涉及一种精英保留方法，以加快算法的性能，并帮助防止丢失找到的精英个体。此外，还采用快速非主导排序方法来降低计算复杂性，并采用拥挤距离评估机制来保持Pareto最佳解决方案的多样化。上述MOEA是一种利用进化思想设计的求解多目标优化问题的算法框架。
在一个实施例中，上述第二约束条件包括：
上述需求点至少由一个第二预设类型消防站所覆盖，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000122
Figure BDA0003275687840000123
限制上述第二预设类型消防站的工作负载值，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000124
其中，上述
Figure BDA0003275687840000125
为可选择的第二预设类型消防站j2覆盖的需求点i的集合；上述S为第二预设类型消防站的工作量上限值，也就是第二预设类型消防站所覆盖区域的火灾风险总和。
限制相邻的第一预设类型消防站和第二预设类型消防站之间的距离，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000131
其中，上述
Figure BDA0003275687840000132
为相邻的第一预设类型消防站和和第二预设类型消防站之间的距离；上述ds2为相邻的第一预设类型消防站和和第二预设类型消防站之间的最小距离；上述dl2为相邻的第一预设类型消防站和和第二预设类型消防站之间的最大距离。
此外，还可对上述决策变量进行限制，该公式表达为：
Figure BDA0003275687840000133
在一个实施例中，如图4所示，上述根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案，包括：
步骤S301、获取上述目标区域内的路网交叉点，也就是上述路网结构数据中的各个路网交叉点。
步骤S302、根据上述第一预设类型消防站的覆盖半径、上述第二预设类型消防站的覆盖半径和预设的容差值确定上述第一预设类型消防站和上述第二预设类型消防站之间的最大距离和最小距离。
在本实施例中，上述确定上述第一预设类型消防站和上述第二预设类型消防站之间的最大距离的公式为：
Figure BDA0003275687840000134
其中，上述ε为预设的容差值。
在本实施例中，上述确定上述第一预设类型消防站和上述第二预设类型消防站之间的最小距离的公式为：
Figure BDA0003275687840000141
步骤S303、将以上述第一预设类型消防站和现有第一预设类型消防站为中心的目标环内的路网交叉点作为上述第二预设类型消防站的候选位置点；上述目标环的宽度为上述最大距离和上述最小距离的差值，也就是
Figure BDA0003275687840000142
该目标环如图4所示。
步骤S304、将上述第二预设类型消防站的候选位置点输入至上述第二选址模型中，确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
在本实施例中，上述第二预设类型消防站的候选位置点输入至构建上述第二选址模型所用到的j2中进行求解，从而确定出上述第二预设类型消防站的选址方案。
本申请实施例中以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；上述第二预设类型消防站的工作量小于上述第一预设类型消防站的工作量；当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。通过本申请实施例采用不同类型的消防站分别进行选址，并在第一预设类型消防站的选址方案的基础之上进一步考虑第二预设类型消防站的选址方案，来使选址结果更加合理化，并且在选址方案的确定过程中根据消防站类型的不同而分别考量不同的目标函数，来提升应急服务的最佳效用，从而提升对消防站进行选址时的整体效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文所述的一种消防站选址方法，图5所示为本申请实施例中一种消防站选址装置的结构示意图，如图5所示，上述消防站选址装置可以包括：
第一模型构建模块501，用于以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点。
第一方案确定模块502，用于当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案。
第二模型构建模块503，用于基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型。
第二方案确定模块504，用于当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
在一个实施例中，上述第一约束条件包括：上述需求点至少由一个第一预设类型消防站所覆盖；限制上述第一预设类型消防站的数量；限制相邻的上述第一预设类型消防站之间的距离；限制相邻的现有第一预设类型消防站和上述第一预设类型消防站之前的距离。
在一个实施例中，上述消防站选址装置还可以包括：
第一获取模块，用于获取上述第一预设类型消防站的覆盖面积、上述目标区域的面积和现有第一预设类型消防站的数量。
乘积计算模块，用于计算上述现有第一预设类型消防站和上述覆盖面积的乘积。
第一数量计算模块，用于计算上述目标区域的面积和上述乘积的差值，将上述差值与上述覆盖面积的比值作为上述第一预设类型消防站的数量。
在一个实施例中，上述消防站选址装置还可以包括：
成本获取模块，用于获取上述第一预设类型消防站的运行成本和损失成本。
第二数量计算模块，用于计算上述运行成本的对数和上述损失成本的对数的差值，得到上述第一预设类型消防站的数量。
在一个实施例中，上述第二约束条件包括：上述需求点至少由一个第二预设类型消防站所覆盖；限制上述第二预设类型消防站的工作负载值；限制相邻的第一预设类型消防站和上述第二预设类型消防站之间的距离。
在一个实施例中，上述第二方案确定模块504可以包括：
获取单元，用于获取上述目标区域内的路网交叉点。
距离确定单元，用于根据上述第一预设类型消防站的覆盖半径、上述第二预设类型消防站的覆盖半径和预设的容差值确定上述第一预设类型消防站和上述第二预设类型消防站之间的最大距离和最小距离。
候选位置点单元，用于将以上述第一预设类型消防站和现有第一预设类型消防站为中心的目标环内的路网交叉点作为上述第二预设类型消防站的候选位置点；上述目标环的宽度为上述最大距离和上述最小距离的差值。
输入单元，用于将上述第二预设类型消防站的候选位置点输入至上述第二选址模型中，确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
在一个实施例中，上述消防站选址装置还可以包括：
第二获取模块，用于获取上述需求点的历史火灾发生次数和人口密度。
第一风险值确定模块，用于根据上述历史火灾发生次数确定上述需求点对应的第一风险值。
第二风险值确定模块，用于根据上述人口密度确定上述需求点对应的第二风险值。
权重赋予模块，用于将上述第一风险值和上述第二风险值分别赋予预设的权重，计算赋予权重后的第一风险值和第二风险值的总和，得到上述火灾风险值。
本申请实施例中以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；上述第二预设类型消防站的工作量小于上述第一预设类型消防站的工作量；当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。通过本申请实施例采用不同类型的消防站分别进行选址，并在第一预设类型消防站的选址方案的基础之上进一步考虑第二预设类型消防站的选址方案，来使选址结果更加合理化，并且在选址方案的确定过程中根据消防站类型的不同而分别考量不同的目标函数，来提升应急服务的最佳效用，从而提升对消防站进行选址时的整体效率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述系统实施例以及方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图6为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图6所示，该实施例的终端设备6包括：至少一个处理器600(图6中仅示出一个)，与上述处理器600连接的存储器601，以及存储在上述存储器601中并可在上述至少一个处理器600上运行的计算机程序602，例如消防站选址程序。上述处理器600执行上述计算机程序602时实现上述各个消防站选址方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，上述处理器600执行上述计算机程序602时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图5所示模块501至504的功能。
示例性的，上述计算机程序602可以被分割成一个或多个模块，上述一个或者多个模块被存储在上述存储器601中，并由上述处理器600执行，以完成本申请。上述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述上述计算机程序602在上述终端设备6中的执行过程。例如，上述计算机程序602可以被分割成第一模型构建模块501、第一方案确定模块502、第二模型构建模块503、第二方案确定模块504，各模块具体功能如下：
第一模型构建模块501，用于以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；上述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；
第一方案确定模块502，用于当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据上述第一选址模型确定上述第一预设类型消防站的选址方案；
第二模型构建模块503，用于基于上述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、上述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；
第二方案确定模块504，用于当满足上述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据上述第二选址模型确定上述第二预设类型消防站的选址方案。
上述终端设备6可包括，但不仅限于，处理器600、存储器601。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的举例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器600可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器600还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器601在一些实施例中可以是上述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。上述存储器601在另一些实施例中也可以是上述终端设备6的外部存储设备，例如上述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述存储器601还可以既包括上述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器601用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等，例如上述计算机程序的程序代码等。上述存储器601还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种消防站选址方法，其特征在于，包括：
以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；所述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；
当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据所述第一选址模型确定所述第一预设类型消防站的选址方案；
基于所述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、所述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；
当满足所述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据所述第二选址模型确定所述第二预设类型消防站的选址方案。
2.如权利要求1所述的消防站选址方法，其特征在于，所述第一约束条件包括：
所述需求点至少由一个第一预设类型消防站所覆盖；
限制所述第一预设类型消防站的数量；
限制相邻的所述第一预设类型消防站之间的距离；
限制相邻的现有第一预设类型消防站和所述第一预设类型消防站之前的距离。
3.如权利要求2所述的消防站选址方法，其特征在于，在限制所述第一预设类型消防站的数量之前，包括：
获取所述第一预设类型消防站的覆盖面积、所述目标区域的面积和现有第一预设类型消防站的数量；
计算所述现有第一预设类型消防站和所述覆盖面积的乘积；
计算所述目标区域的面积和所述乘积的差值，将所述差值与所述覆盖面积的比值作为所述第一预设类型消防站的数量。
4.如权利要求2所述的消防站选址方法，其特征在于，在限制所述第一预设类型消防站的数量之前，包括：
获取所述第一预设类型消防站的运行成本和损失成本；
根据所述运行成本的对数和所述损失成本的对数的差值得到所述第一预设类型消防站的数量。
5.如权利要求1所述的消防站选址方法，其特征在于，所述第二约束条件包括：
所述需求点至少由一个第二预设类型消防站所覆盖；
限制所述第二预设类型消防站的工作负载值；
限制相邻的第一预设类型消防站和所述第二预设类型消防站之间的距离。
6.如权利要求1所述的消防站选址方法，其特征在于，所述根据所述第二选址模型确定所述第二预设类型消防站的选址方案，包括：
获取所述目标区域内的路网交叉点；
根据所述第一预设类型消防站的覆盖半径、所述第二预设类型消防站的覆盖半径和预设的容差值确定所述第一预设类型消防站和所述第二预设类型消防站之间的最大距离和最小距离；
将以所述第一预设类型消防站和现有第一预设类型消防站为中心的目标环内的路网交叉点作为所述第二预设类型消防站的候选位置点；所述目标环的宽度为所述最大距离和所述最小距离的差值；
将所述第二预设类型消防站的候选位置点输入至所述第二选址模型中，确定所述第二预设类型消防站的选址方案。
7.如权利要求1至6任一项所述的消防站选址方法，其特征在于，在以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型之前，包括：
获取所述需求点的历史火灾发生次数和人口密度；
根据所述历史火灾发生次数确定所述需求点对应的第一风险值；
根据所述人口密度确定所述需求点对应的第二风险值；
将所述第一风险值和所述第二风险值分别赋予预设的权重，计算赋予权重后的第一风险值和第二风险值的总和，得到所述火灾风险值。
8.一种消防站选址装置，其特征在于，包括：
第一模型构建模块，用于以第一预设类型消防站所覆盖的目标需求点的数量最大化为目标，构建第一选址模型；所述目标需求点为目标区域内的火灾风险值大于预设阈值的需求点；
第一方案确定模块，用于当满足第一预设类型消防站对应的第一约束条件时，根据所述第一选址模型确定所述第一预设类型消防站的选址方案；
第二模型构建模块，用于基于所述第一预设类型消防站的选址方案，以第二预设类型消防站的数量最小化、所述第二预设类型消防站与目标需求点的距离最小化和相邻的第二预设类型消防站之间的平均距离最大化为目标，构建第二选址模型；第二方案确定模块，用于当满足所述第二预设类型消防站对应的第二约束条件时，根据所述第二选址模型确定所述第二预设类型消防站的选址方案。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种消防站选址方法的步骤。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种消防站选址方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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