基于蚁群算法的应急物资调度系统及物质调度方法

本发明公开了一种基于蚁群算法的应急物资智能调度系统及方法。应急物资智能调度系统的需求预测模块利用时空图神经网络动态预测物资需求，构建整合无人机、地面车辆等多模态运输的分层网络模型。优化计算模块采用改进蚁群算法，引入需求紧迫度权重因子和绿色权重因子构建多目标适应度函数，结合动态信息素更新机制与多蚁群协同策略优化运输路径。系统配备边缘计算驱动的动态调整模块实现30秒级快速路径重规划，并创新性融入心理援助优先级模型，通过情感分析提取心理危机指数优化调度策略。本发明有效解决了传统调度系统响应滞后、多目标优化不足的问题，显著提升运输效率25%‑35%，降低碳排放，保障应急调度的高效性、公平性和人道关怀。