【优化部署】使用层次分析法（AHP）进行 5G 应急网络中无人机部署的研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在自然灾害、突发事件频发的当下，通信网络的稳定性面临巨大挑战。5G 应急网络作为保障应急通信畅通的关键，其高效部署至关重要。无人机凭借灵活机动的特性，成为 5G 应急网络部署的重要载体。然而，如何在复杂的应急场景中合理部署无人机，涉及众多相互关联且难以量化的因素。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）作为一种定性与定量相结合的决策分析方法，为解决 5G 应急网络中无人机的优化部署问题提供了有效途径。

一、层次分析法（AHP）概述

层次分析法由美国运筹学家托马斯・塞蒂（Thomas L. Saaty）在 20 世纪 70 年代提出，它将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析。该方法的核心在于通过构建层次结构模型，将复杂问题条理化；利用专家打分等方式构造判断矩阵，确定各因素的相对重要性权重；最终通过综合计算，得出各方案的优先级，从而辅助决策者做出科学合理的决策 。

AHP 的基本步骤主要包括：

1. 建立层次结构模型：将决策问题分解为目标层、准则层和方案层。目标层为决策的最终目标；准则层是实现目标的各项评价准则；方案层则是可供选择的具体方案。

1. 构造判断矩阵：针对准则层中的每一个准则，对方案层中各方案进行两两比较，根据重要程度赋值，构造判断矩阵。

1. 层次单排序及一致性检验：计算判断矩阵的特征向量和最大特征值，得到各方案相对于该准则的权重，并进行一致性检验，确保判断的合理性。

1. 层次总排序及一致性检验：综合各准则下的权重，计算各方案相对于目标层的总权重，同样进行一致性检验，最终确定各方案的优先级。

二、5G 应急网络中无人机部署的层次结构模型构建

（一）目标层

在 5G 应急网络中无人机部署研究里，目标层明确为实现 5G 应急网络的高效、稳定部署，保障应急通信需求，确保在突发事件发生时，受灾区域能够快速恢复通信，实现信息的及时传递与交互。

（二）准则层

1. 覆盖性能：无人机部署需确保能够最大限度地覆盖受灾区域，减少通信盲区。这涉及到无人机的飞行高度、信号发射功率、覆盖半径等因素。覆盖性能良好的部署方案能够让更多的受灾群众和救援人员获得通信服务，保障应急指挥、救援协调等工作的顺利开展。

1. 通信质量：5G 网络对通信质量要求极高，在应急场景下更是如此。通信质量指标包括信号强度、数据传输速率、网络延迟、丢包率等。稳定且高质量的通信能够支持高清视频传输、实时数据共享等应急通信需求，有助于救援人员准确掌握现场情况，做出科学决策。

1. 部署成本：成本是无人机部署中不可忽视的重要因素，涵盖无人机购置成本、维护成本、能源消耗成本、人力成本等。在满足应急通信需求的前提下，降低部署成本能够提高资源利用效率，使应急通信资源得到更合理的配置。

1. 安全性：在应急环境中，无人机需要面对复杂多变的地形、恶劣的天气条件以及可能存在的电磁干扰等威胁。安全性准则要求无人机具备可靠的飞行控制系统、抗干扰能力和故障保护机制，确保无人机在执行任务过程中不会发生坠毁、失联等事故，保障自身安全的同时避免对地面人员和设施造成损害。

1. 机动性：应急事件具有突发性和不确定性，这就要求无人机能够快速响应，灵活调整部署位置。机动性包括无人机的起飞准备时间、飞行速度、转向能力等，高机动性的无人机可以在短时间内到达受灾区域，并根据实际情况快速调整飞行路线，满足不同场景下的应急通信需求。

（三）方案层

方案层则是不同的无人机部署方案，例如不同的无人机数量组合、不同的飞行高度设置、不同的部署位置选择等，这些方案将基于准则层的各项指标进行评估和比较。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 王常红,朱传云.层次分析法在爆破方案优化中的应用研究[J].爆破, 2000, 17(2):5-10.DOI:10.3963/j.issn.1001-487X.2000.02.002.

[2] 王常红,朱传云,舒大强,等.层次分析法在爆破方案优化中的应用研究[J].爆破, 2000.DOI:CNKI:SUN:BOPO.0.2000-02-001.

[3] 李浩田,牛少彰.AHP层次化分析方法在网络应急预案中的应用[C]//2009全国计算机网络与通信学术会议.0[2025-05-27].DOI:ConferenceArticle/5aa0516ac095d722206e5bbb.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP