一种基于干扰管理的搜救资源方案调整方法及相关设备转让专利
申请号 : CN202010930935.5
文献号 : CN111967693B
文献日 : 2021-06-04
发明人 : 杨克巍 , 郭玙 , 高盈盈 , 朱国海 , 姜江 , 杨清清 , 熊伟涛 , 王翔汉 , 杨志伟 , 李明浩 , 李际超
申请人 : 中国人民解放军国防科技大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于干扰管理的搜救资源方案调整方法,其特征在于,包括:获取初始搜救方案,实时获取干扰因素,判断所述干扰因素是否影响所述初始搜救方案;
若是,则根据所述干扰因素生成调整搜救资源集,并基于所述初始搜救方案生成对所述调整搜救集进行评价的扰动度量模型,其中,所述扰动度量模型具体为:时间扰动度量模型、偏离度扰动度量模型和/或成本扰动度量模型;
基于多目标决策分析算法,根据所述扰动度量模型确定所述调整搜救资源集中的最优集合,根据所述最优集合生成最优解方案,输出所述最优解方案,其中,所述多目标决策分析算法为多目标进化算法及决策分析算法;
所述时间扰动度量模型,具体为:ΔQ=Q(Te)‑Q(Ts)其中,ΔQ为时间扰动度量,Te及Ts分别为调整后搜救方案及初始搜救方案的搜救总时间;
所述偏离度扰动度量模型,具体为:+ + ‑ ‑
DE=ch|L|+ch|L|+ ‑ +
其中,DE为偏离度扰动度量,ch 及ch分别为增加及减少一个搜救资源的偏离度,|L |‑ + ‑
及|L|分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L中元素的个数;
所述成本扰动度量模型,具体为:其中,ΔC为成本扰动度量,Ce及Cs分别为调整后搜救方案及初始搜救方案的搜救成本,M及N分别为能够参加搜救的搜救船舶及搜救飞机的总数量,ci及cj分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述干扰因素,包括:当前海况等级信息和/或搜救资源意愿信息;
所述判断所述干扰因素是否影响所述初始搜救方案,包括:判断所述当前海况等级信息是否高于所述初始搜救方案对应的初始海况等级信息;
若是,则判定所述干扰因素影响了所述初始搜救方案;
和/或
根据所述搜救资源意愿信息确定对应的待调整搜救资源;
判断所述待调整搜救资源是否为所述初始搜救方案中包含的初始搜救资源;
若是,则判定所述干扰因素影响了所述初始搜救方案。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述干扰因素生成调整搜救资源集,包括:
根据所述干扰因素,确定当前能够搜救的备选搜救资源,整合所有所述备选搜救资源生成所述调整搜救资源集。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述扰动度量模型为时间扰动度量模型时;
所述基于所述初始搜救方案生成对所述调整搜救方案进行评价的扰动度量模型,包括:
分别建立调整后搜救方案及所述初始搜救方案的搜救总时间计算模型,根据两者的所述搜救总时间计算模型确定所述时间扰动度量模型;
所述搜救总时间计算模型,具体为:其中,T为搜救总时间,S为待搜寻海域面积,M及N分别为能够参加搜救的搜救船舶及搜救飞机的总数量, 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机距离事故点的距离,v a
及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的航线间距,Vi 及Vj分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的最大航行速度,xi及yj分别为搜救船舶选择位及搜救飞机选择位, 为第j架搜救飞机的最大续航时间。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述扰动度量模型为偏离度扰动度量模型时;
所述基于所述初始搜救方案生成对所述调整搜救方案进行评价的扰动度量模型,包括:
根据所述初始搜救方案及所述干扰因素,确定减少的搜救资源集合及增加的搜救资源集合,根据所述减少的搜救资源集合及所述增加的搜救资源集合确定所述偏离度扰动度量模型。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述扰动度量模型为成本扰动度量模型时;
所述基于所述初始搜救方案生成对所述调整搜救方案进行评价的扰动度量模型,包括:
确定所有能够组成搜救方案的搜救资源的搜救成本,基于所述搜救成本生成所述成本扰动度量模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于多目标决策分析算法,根据所述扰动度量模型确定所述调整搜救资源集中的最优集合,包括:基于多目标进化算法中的NSGA‑II算法,将所述扰动度量模型作为TOPSIS算法中的目标函数进行求解,确定所述调整搜救资源集中的解集合,基于决策分析算法中的TOPSIS算法,确定相对贴近程度最大的所述解集合为所述最优集合。
8.一种基于干扰管理的搜救资源方案调整设备,其特征在于,包括:判断模块,获取初始搜救方案,实时获取干扰因素,判断所述干扰因素是否影响所述初始搜救方案;
生成模块,若是,则根据所述干扰因素生成调整搜救资源集,并基于所述初始搜救方案生成对所述调整搜救集进行评价的扰动度量模型,其中,所述扰动度量模型具体为:时间扰动度量模型、偏离度扰动度量模型和/或成本扰动度量模型;
输出模块,基于多目标决策分析算法,根据所述扰动度量模型确定所述调整搜救资源集中的最优集合,根据所述最优集合生成最优解方案,输出所述最优解方案,其中,所述多目标决策分析算法为多目标进化算法及决策分析算法;
所述时间扰动度量模型,具体为:ΔQ=Q(Te)‑Q(Ts)其中,ΔQ为时间扰动度量,Te及Ts分别为调整后搜救方案及初始搜救方案的搜救总时间;
所述偏离度扰动度量模型,具体为:+ + ‑ ‑
DE=ch|L|+ch|L|+ ‑ +
其中,DE为偏离度扰动度量,ch 及ch分别为增加及减少一个搜救资源的偏离度,|L |‑ + ‑
及|L|分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L中元素的个数;
所述成本扰动度量模型,具体为:其中,ΔC为成本扰动度量,Ce及Cs分别为调整后搜救方案及初始搜救方案的搜救成本,M及N分别为能够参加搜救的搜救船舶及搜救飞机的总数量,ci及cj分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7任一项所述的方法。
说明书 :
一种基于干扰管理的搜救资源方案调整方法及相关设备
技术领域
背景技术
救资源的不断发展,使得可以参与海上搜救行动的搜救力量越来越多。
技术,在搜救区域海况发生变化时,一般都是通过人工对搜救方案进行调整,这大大影响了
搜救的时间及效率,使受困人员或物资面临更多的风险,从而可能造成更严重的损失及影
响。
发明内容
离, 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的航线间距, 及 分别为第i艘搜
救船舶及第j架搜救飞机的最大航行速度,xi及yj分别为搜救船舶选择位及搜救飞机选择
位, 为第j架搜救飞机的最大续航时间;
度量模型;
L|及|L|分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L中元素的个数。
船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及
搜救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。
法)算法中的目标函数进行求解,确定所述调整搜救资源集中的解集合,基于决策分析算法
中的TOPSIS算法,确定相对贴近程度最大的所述解集合为所述最优集合。
实现如上任一项所述的方法。
机执行如上任一项所述的方法。
因素是否影响初始搜救方案;若是,则根据干扰因素生成调整搜救资源集,基于初始搜救方
案生成评价调整搜救集的扰动度量模型;基于多目标决策分析算法,根据扰动度量模型确
定调整搜救资源集中的最优集合,根据最优集合,生成并输出最优解方案。本说明书一个或
多个实施例基于出现干扰因素之后,确定出扰动度量模型,再根据多目标决策分析算法进
行求解,以此来分析求解给出较为合理的调整搜救资源方案以辅助决策者做出科学决策,
从而可以高效的完成对于搜救资源的重新分配,节约了搜救时间、提高了搜救效率。
附图说明
附图仅仅是本说明书一个或多个实施例,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。
具体实施方式
“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成
部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件、物件或者方法步骤涵盖
出现在该词后面列举的元件、物件或者方法步骤及其等同,而不排除其他元件、物件或者方
法步骤。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包
括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关
系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变。
构所拥有的搜救资源等初始信息制定初始的海上搜救资源方案并加以执行,用以指挥海上
搜救行动。但是在海上搜救应急处置的过程中,次生灾害、海洋气象环境的变化以及可用搜
救资源的变化会对初始海上搜救资源方案的可靠性提出考验。以海洋气象环境的变化为
例,假设在制定初始的海上搜救资源方案时,当时的海况等级为4级海况,但是在初始搜救
方案执行的过程中出现海洋气象环境恶化的情况,海况等级由4级海况恶化成6级海况,在
此情况下,初始海上搜救资源方案中的一些海上搜救资源因为最大可作业海况等级低于6
级海况导致无法参与搜救行动,进而导致初始搜救资源方案无法顺利完成指定的搜救任
务,因此在这种情况出现之后需要对初始搜救资源方案进行调整,即将不能参与搜救行动
的搜救资源替换成可以参与搜救行动的搜救资源并且使得新方案对初始搜救资源方案造
成的扰动最小。
算法进行求解,以此来分析求解给出较为合理的调整搜救资源方案以辅助决策者做出科学
决策,从而可以高效的完成对于搜救资源的重新分配,节约了搜救时间、提高了搜救效率。
人工制定的也可以是通过计算生成的搜救方案,搜救方案具体为在集合了所有出事地点附
近的全部搜救资源后(可用于搜救的船舶及飞行器等)在其中确定出最适合执行本次搜救
任务的搜救资源,生成的搜救方案。干扰因素为能实质影响到搜救资源的或能直接影响到
搜救方案执行的因素,通过这些因素判断其是否影响初始搜救方案,例如:海况的恶化,导
致搜索范围的扩大,造成搜救方案不能在特定时间内完成;或是由于每个搜救资源其都对
应一个能承受的最大海况等级,随着海况的恶化,部分本来可以执行搜救方案的搜救资源
就无法前往出事海域,从而根本上影响了搜救方案;或是由于搜救资源中可能会涉及在出
事地点附近的个人或商业船舶,与专业的搜救资源相比,请求这样的船舶进行搜救本身并
不是强制性的,进而在这些搜救资源改变了搜救意愿的情况下(这里只针对在搜救方案中
涉及的个人或商业搜救资源),同样会影响搜救方案的执行等等。
过高会对搜救资源自身造成危险。因此,当海况等级高于最大允许作业海况时,搜救资源必
须返航保护自身。以此可以确定出初始搜救方案中全部涉及的搜救资源对应的最大允许作
业海况,当当前海况等级变化到超出其中一个的最大允许作业海况时(一般为搜救方案中
最大允许作业海况最低的搜救资源),就需要对搜救方案进行调整,让不适合的搜救资源返
航,需要在方案中替换进适应当前海况的搜救资源。在另一个具体实施方式中,将每个搜救
资源的搜救意愿信息作为干扰因素,首先搜救方案中的搜救资源在赶往出事地点的过程中
并不一定是绝对安全的,其本身可能会遇到因为自身或外界因素造成损坏等情况,从而无
法完成搜救任务,造成自身搜救意愿的改变;其次,由于海上事故通常会征召出事海域附近
的个人或商业船舶前去进行救援,而这些船舶前去救援并非强制性的,其可能在去往救援
的途中,因为自身的意愿等因素造成其无法或不想去进行救援,从而造成这个搜救资源的
搜救意愿的改变等等,从而需要在初始搜救方案中去除搜救意愿改变了的搜救资源,需要
替换进去其他可以进行搜救的搜救资源。
是搜救方案中的搜救资源,进而本步骤中调整搜救资源集中的也是搜救资源,其为当前情
况下还能够进行搜救任务的全部搜救资源,将这些搜救资源整合起来,生成搜救资源的总
集合。
干扰事件所造成的扰动影响程度进行度量,即扰动度量,其中扰动度量是构建搜救方案干
扰管理模型的重要步骤,直接影响到新生成的调整搜救方案的优劣。扰动度量的标准是综
合考虑各方面的因素,衡量新的调整搜救方案与初始搜救方案之间的偏差,尽量使得两个
搜救方案之间的偏差最小。关于扰动度量的标准可以是一个或多个,具体需要根据实际情
况进行设定,在海上搜救应急处置过程中,当发生干扰因素并对搜救方案产生扰动之后,主
要会对系统中的三个主体产生影响,分别是:等待救援的失事人员、执行搜救任务的搜救人
员以及搜救应急指挥部。扰动度量就是将干扰事件对这三个主体的影响程度进行量化。对
于失事人员,其最关键的因素为搜救时间,其直接影响到失事人员的存活及搜救任务的成
功与否;对于搜救人员,其最关键的因素为两方案之间的偏离度,其会影响并改变搜救人员
负责的搜救范围、负责区域等;对于应急指挥部,其最关键的因素为两方案之间涉及到的搜
救资源成本问题,其涉及行动的资金、有限的人员与资源力量的重新分配等。进而本领域技
术人员可以根据具体的应用场景对其中的1个、2个或3个扰动度量或是其他的扰动度量建
立扰动度量模型。
量模型。其中,调整后搜救方案为根据本方案最终生成的对初始搜救方案调整完的搜救方
案,在这里还并未求解出来,而只是作为一个变量进行扰动度量模型的构建。
离, 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的航线间距, 及 分别为第i艘搜
救船舶及第j架搜救飞机的最大航行速度,xi及yj分别为搜救船舶选择位及搜救飞机选择
位, 为第j架搜救飞机的最大续航时间;
现有技术,其结果为在[0,1]区间中的值并与搜救时间正相关,在本具体实施例中通过不满
意度的差值来反应时间扰动度量。
对这些搜救资源的变动建立偏离度扰动度量的模型,具体为:
|及|L |分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L 中元素的个数。其中ch 及
‑
ch的具体计算方式为现有技术。
船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及搜
救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。其中ci
及cj的具体计算方式为现有技术。
种标准来评价和优选方案的决策。多目标决策是对多个相互矛盾的目标进行科学、合理的
选优,然后作出决策的理论和方法。多目标决策分析算法主要包括:多目标进化算法、决策
分析算法等,其中,决策分析算法包括:化多为少法、分层序列法、直接求非劣解法、目标规
划法、多属性效用法、层次分析法、重排序法、TOPSIS法等等。以扰动度量模型分作为决策目
标,确定出解集合中的最优解集。
有限的时间内求得可行解,因此本问题适用于智能优化算法在一定的时间内求得满意解。
同时,本问题又是一个典型的多目标优化问题,由于各个目标之间相互制约,不可能存在一
个使得所有目标都能达到最优的解,因此,对于多目标优化问题,其解集通常是一个非劣解
的集合,即Pareto解(帕累托解)。在此,可以基于多目标进化算法进行Pareto解的求取,其
中具有代表性算法的包括SPEA,SPEA2,PAES,NSGA‑II,MOEA/D等算法。通过这些算法,将搜
救资源划分成可以满足特定约束条件的解集合,其中 ,约束条件可以为
其中 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的允许(能承
受)的最大海况等级,B为当前海况等级;可以为 其中
为第i艘搜救船舶赶往搜寻区域所用的时间, 为第j架搜救飞机往返搜寻区域所用的
时间, 为第j架搜救飞机的最大续航时间,T为搜救总时间等等。约束条件可以根据实际
需要自由设置。
搜救船舶选择位及搜救飞机选择位,具体表示如下:
机的排列组合。不同解集合,其对应的xi及yj不一定相同。其中,生成的解集合内的搜救资源
的量可以不等于去除的量。例如:一共有10个搜救资源(搜救船舶或搜救飞机等),初始搜救
方案是由1号搜救资源、3号搜救资源、4号搜救资源以及8号搜救资源进行,但由于干扰因素
的影响,3号搜救资源无法完成搜救任务,则在初始搜救方案中去除3号搜救资源,在剩余可
执行搜救资源中(5号搜救资源、6号搜救资源、7号搜救资源以及10号搜救资源,其可以不是
全部剩余搜救资源)根据算法生成解集合,其可以是1个、2个、3个甚至4个搜救资源组成的
解集合。
衷解,即利用多目标决策分析算法中的决策分析算法进行折衷解求解,得到的折衷解即为
折中的最优集合。目前有较多可行的方法从Pareto解集中求取折衷解的方法,本具体实施
例采用经典的TOPSIS方法从Pareto解集中获取折衷解,根据TOPSIS算法,其可以选取时间
扰动度量模型、偏离度扰动度量模型以及成本扰动度量模型中的两个或三个,或选取其他
扰动度量模型作为决策目标,在此以时间扰动度量模型及偏离度扰动度量模型为例,建立
并且归一化决策矩阵P=(amn)p*2。其中p是可行解的个数,在本实施例中为调整搜救方案的
个数,2表示目标函数的个数,本实施例中为时间扰动度量模型及偏离度扰动度量模型,amn
为第m个可行解在第n个目标函数上的得分,归一化过程如下:
提供其权重。
合确定出补入初始搜救方案中的搜救资源集合,并在初始搜救方案去除受干扰因素影响的
搜救资源的基础上,添加入新的搜救资源,以此生成在当前干扰因素影响下的最优解方案。
者能够从显示部件上直接看到最优解方案的内容。
统内的其他作为接收方的预设设备上,以使得接收到最优解方案的预设设备可以对其进行
后续处理。可选的,该预设设备可以是预设的服务器,服务器一般设置在云端,作为数据的
处理和存储中心,其能够对最优解方案进行存储和分发;其中,分发的接收方是终端设备,
该些终端设备的持有者或操作者可以是当前用户、搜救决策机构的相关人员、与搜救资源
相关的单位、个人等等。
落列举中的一种或多种。
方案;若是,则根据干扰因素生成调整搜救资源集,基于初始搜救方案生成评价调整搜救集
的扰动度量模型;基于多目标决策分析算法,根据扰动度量模型确定调整搜救资源集中的
最优集合,根据最优集合,生成并输出最优解方案。本说明书一个或多个实施例基于出现干
扰因素之后,确定出扰动度量模型,再根据多目标决策分析算法进行求解,以此来分析求解
给出较为合理的调整搜救资源方案以辅助决策者做出科学决策,从而可以高效的完成对于
搜救资源的重新分配,节约了搜救时间、提高了搜救效率。
来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个
或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述
的方法。
执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺
序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可
以的或者可能是有利的。
干扰因素影响下,不受影响的搜救资源。在具体应用场景中,生成的解集合内的搜救资源的
量可以不等于去除的量。例如:一共有10个搜救资源(搜救船舶或搜救飞机等),初始搜救方
案是由1号搜救资源、3号搜救资源、4号搜救资源以及8号搜救资源进行,但由于干扰因素的
影响,3号搜救资源无法完成搜救任务,则在初始搜救方案中去除3号搜救资源,在剩余可执
行搜救资源中(5号搜救资源、6号搜救资源、7号搜救资源以及10号搜救资源,其可以不是全
部剩余搜救资源)根据算法生成解集合,其可以是1个、2个、3个甚至4个搜救资源组成的解
集合。
离, 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的航线间距, 及 分别为第i艘搜
救船舶及第j架搜救飞机的最大航行速度,xi及yj分别为搜救船舶选择位及搜救飞机选择
位, 为第j架搜救飞机的最大续航时间;
体实施例中通过不满意度的差值来反应时间扰动度量。其中,调整后搜救方案为根据本方
案最终生成的对初始搜救方案调整完的搜救方案,在这里还并未求解出来,而只是作为一
个变量进行扰动度量模型的构建。
度量模型;
L|及|L|分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L中元素的个数。其中ch及
‑
ch的具体计算方式为现有技术。
船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及搜
救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。其中ci
及cj的具体计算方式为现有技术。
包括:
TOPSIS算法,确定相对贴近程度最大的所述解集合为所述最优集合。
船舶选择位及搜救飞机选择位,具体表示如下:
机的排列组合。不同解集合,其对应的xi及yj不一定相同。其中,生成的解集合内的搜救资源
的量可以不等于去除的量。例如:一共有10个搜救资源(搜救船舶或搜救飞机等),初始搜救
方案是由1号搜救资源、3号搜救资源、4号搜救资源以及8号搜救资源进行,但由于干扰因素
的影响,3号搜救资源无法完成搜救任务,则在初始搜救方案中去除3号搜救资源,在剩余可
执行搜救资源中(5号搜救资源、6号搜救资源、7号搜救资源以及10号搜救资源,其可以不是
全部剩余搜救资源)根据算法生成解集合,其可以是1个、2个、3个甚至4个搜救资源组成的
解集合。
为决策目标,在此以时间扰动度量模型及偏离度扰动度量模型为例,建立并且归一化决策
矩阵P=(amn)p*2。其中p是可行解的个数,在本实施例中为调整搜救方案的个数,2表示目标
函数的个数,本实施例中为时间扰动度量模型及偏离度扰动度量模型,amn为第m个可行解在
第n个目标函数上的得分,归一化过程如下:
提供其权重。
离, 及 分别为第i艘搜救船舶及第j架搜救飞机的航线间距, 及 分别为第i艘搜
救船舶及第j架搜救飞机的最大航行速度,xi及yj分别为搜救船舶选择位及搜救飞机选择
位, 为第j架搜救飞机的最大续航时间;
度量模型;
L|及|L|分别为增加的搜救资源集合L及减少的搜救资源集合L中元素的个数。
船舶及第j架搜救飞机的搜救成本, 及 分别为调整后搜救方案中搜救船舶选择位及搜
救飞机选择位, 及 分别为初始搜救方案中搜救船舶选择位及搜救飞机选择位。
TOPSIS算法,确定相对贴近程度最大的所述解集合为所述最优集合。
器执行所述程序时实现如上任意一实施例所述的一种基于干扰管理的搜救资源方案调整
方法。
310、存储器320、输入/输出接口330和通信接口340通过总线350实现彼此之间在设备内部
的通信连接。
多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案
时,相关的程序代码保存在存储器320中,并由处理器310来调用执行。
输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、
扬声器、振动器、指示灯等。
(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现
本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
计算机执行日上任意一实施例所述的一种基于干扰管理的搜救资源方案调整方法。
其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器
(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器
(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读
存储器(CD‑ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或
其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如
上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细
节中提供。
接地连接。此外,可以以框图的形式示出设备,以便避免使本说明书一个或多个实施例难以
理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图设备的实施方式的细节是高度取决于将
要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员
的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下,
对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细
节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此,这些描述应被认为是说明性的
而不是限制性的。
如,其它存储器架构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。