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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510085212.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法是由裴顺顺;翟长海;张晨宇设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法在说明书摘要公布了：一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法，涉及城市韧性建设决策领域。本发明是为了解决单一阶段的优化策略无法全面反映地震全过程的复杂性，导致韧性提升效果受限的问题。本发明将目标城市交通与医疗系统的基础信息进行关联，构建考城市医疗系统模型；利用蒙特卡洛模拟方法，在所述城市医疗系统模型中模拟不同加固策略下的震后不确定性情景；利用Kmeans++算法对所述震后不确定性情景进行聚类，提取聚类中心作为代表性破坏场景；将不同代表性破坏场景下的加固与恢复策略作为种群内的个体，利用遗传算法寻找最优个体，利用所述最优个体对应的加固与恢复策略实现目标城市医疗系统的韧性提升。

本发明授权一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法在权利要求书中公布了：1.一种城市医疗系统全过程协同韧性提升方法，其特征在于，包括： 将目标城市交通与医疗系统的基础信息进行关联，构建考虑了交通与医疗以及医院内结构、非结构与医疗设备间关联性的城市医疗系统模型； 利用蒙特卡洛模拟方法，在所述城市医疗系统模型中模拟不同加固策略下的震后不确定性情景，所述震后不确定性情景中包括：震后桥梁的破坏状态、医院内医疗科室的可用数量和桥梁及医院的恢复时间； 利用Kmeans++算法对所述震后不确定性情景进行聚类，提取聚类中心作为代表性破坏场景； 将不同代表性破坏场景下的加固与恢复策略作为种群内的个体，利用遗传算法寻找最优个体，利用所述最优个体对应的加固与恢复策略实现目标城市医疗系统的韧性提升； 所述遗传算法的目标函数表达式为： ， 其中，表示加固状态，包括震前桥梁是否加固、震前医院在结构层面上是否加固和震前医院在非结构结构层面上是否加固； 表示正在修复状态，包括情景下桥梁在时段内是否正在修复和情景下医院在时段内是否正在修复； 表示完成修复状态，包括情景下桥梁在时段内是否完成修复和情景下医院在时段内是否完成修复； 为蒙特卡洛模拟的不同加固策略下的震后不确定性情景集合，为代表性破坏场景集合； 表示多个不确定情景下期望的优化目标，为在情景下加权的优化目标； 所述在情景下加权的优化目标的表达式为： ， 其中，为在情景下基于恢复时间的优化目标，为在情景下基于功能提升的优化目标，和分别为和的权重系数， ， ， 为加固前震后城市医疗系统的加权恢复时间，为在情景下加固后震后城市医疗系统的加权恢复时间，为加固前震后时刻城市医疗系统的功能剩余，为在情景下加固后的震后时刻城市医疗系统的功能剩余。

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