考虑交叉口冲突点延误的交通紧急疏散

提出了一个考虑交叉口冲突点延误的疏散路径模型,用"当量费用"来表述交叉口冲突点延误;寻求使冲突点延误与疏散车辆行驶费用二者总费用最小的最优疏散路线;通过改进的最小费用流算法求解此模型,并以一个算例给出了算法的具体应用.     

考虑交叉口延误与通行能力的疏散路线与出发时间优化研究

疏散是应急管理的重要内容,区域性疏散涉及到大批车辆的集体性出行,为保证疏散的安全、有序,有必要在疏散规划中合理规定源点车辆的分批次出发时间和路线安排.以往研究关于疏散路线与出发时间的优化,大多没有考虑交叉口延误和通行能力影响.若疏散所依赖的是城市道路网,忽略这些因素会导致结果不尽合理.用节点分方向权重表示交叉口方向性的延误和通行能力,用分方向点权网络表示疏散路网,将疏散路线与出发时间的优化描述为分方向点权网络中一类特殊的最快转运问题,并给出了启发式求解算法.算法将路段和交叉口在不同时刻的可用通行能力表示为时间序列,通过不断寻找最早到达路线,确定路线的承载车流量并据此修改可用通行能力等网络特征,来逼近最优方案,并给出了一个数值算例.     

一类点权网络的最小费用流问题

以城市路网为背景求最小费用流时不能忽略交叉口的费用和通行能力限制,但由于交叉口延误等费用和通行能力具有方向性,普通最小费用流算法无法直接应用于这类问题.文中以节点权重表示交叉口的延误和通行能力,将城市道路网表示为一个节点具有分方向权重的点权网络,提出了一个改进的最小费用路算法求解这类点权网络中的最小费用流问题.算法计算时间复杂性为O(nmf0).以一个数值算例说明了算法的应用.     

���ʶ�̬��ͨ��������Ӧ����ɢ·�߹滮

在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

基于车道建模的区域应急疏散路径规划

为有效解决应急疏散路线中存在的延误问题,以总体疏散费用最小为目标,以消除冲突点,减少交织点,并且以流量守恒、流量非负、节点和弧段的通行能力限制等为约束条件,提出了基于车道层面的路网模型。利用Lingo软件,分别对应用基于车道层面的疏散扩展网络流模型以及应用基于路段层面的节点-弧网络模型进行求解,并以4个交叉口网络为例进行了对比分析。计算结果表明:与应用基于路段层面的节点-弧网络模型相比,应用基于车道层面的扩展网络流模型节约了4 h.veh-1的出行费用,出行成本降低了25%,该模型在使疏散费用最小化的同时,减少了交织情况产生的延误,具有较高的疏散效率。     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型

在智能网联环境下,车辆可通过相互穿插和协作通过交叉口,无需信号灯控制。为保证车辆安全高效运行,建立车辆到达时序和速度协同优化的交叉口车流轨迹优化模型。提出车辆到达时序优化模型和车辆速度优化模型,建立车辆到达时刻与速度的函数关系;在此基础上,模型以所有车辆在控制区域的行程时间与油耗加权最小为目标,车辆路径、到达时刻和速度等关键参数为决策变量,设计迭代式算法求解,实现同时优化车辆到达时刻和速度且交叉口运行效益最大的目的。实验结果表明,与车辆时序和轨迹分别优化的两阶段模型相比,本文模型降低车均延误 32.1%,减少车均油耗9.9%,说明该模型具有良好的主动性和适应性,在降低车辆延误的同时也节省了油耗。     

�������������ͻ����ɢ�����Ż�ģ��

针对疏散过程中交叉口易造成延误的问题,构建了基于消除交叉冲突的疏散网络优化双层模型,上层以总疏散时间最短为目标,对各车道转向进行最优设置,下层基于随机用户平衡原理进行路径选择,并运用遗传算法与逐次平均算法结合对该模型进行求解,最终实现疏散交通组织与路径规划的集成优化.本文基于简单实验对模型的收敛性与有效性进行校验,实验表明,运用本文所提出的模型能够有效求解消除交叉冲突下的疏散网络优化问题,且算法的收敛速度较快;基于实际案例证明,本文提出的疏散网络优化模型能通过对交叉口处部分转向的禁行,消除交叉冲突,避免其余转向交通流的中断,从而提高疏散效率.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

行人仿真在轻轨车站应急疏散领域的应用

采用基于社会力模型理论的微观行人交通仿真软件Legion,对轻轨车站内部的应急疏散进行模拟,得出车站人员应急疏散所需的最大时间。从而直观地定量化地分析轻轨车站处理突发事件的能力,以引导和调整规划设计、评价设计方案、规划组织方案、应急疏散预案等,更好地辅助轻轨车站的设计、运营决策和组织管理。     

·��Ӧ����ɢ�����뱣����ɢʱ�����о�

研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义。为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法。该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域。最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征。     

路网应急疏散理想与保守疏散时间流研究

研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义.为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法.该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域.最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征.     

基于点排队模型的多出口疏散优化模型研究

针对室内多出口条件下,行人自主疏散时盲目选择疏散出口而导致的出口利用不对称问题,本文基于点排队模型计算了行人从单个拥挤出口疏散所耗时间,并据此构建了室内多出口条件下行人疏散的出口选择优化模型,设计了该模型的混合遗传模拟退火求解算法.同时,进一步提出了出口选择确定的元胞自动机仿真模型,用于仿真评估包括本模型优化解在内的多个出口选择方案对疏散时间的改善效果.结果表明,本文所提出的模型和方法,能够保证各个疏散出口的利用率均衡,降低总体疏散时间,对制定可行的疏散计划有一定参考意义.     

基于Pathfinder的地铁车站行人疏散仿真研究

快速有效地对突发事件下地铁车站的行人进行疏散具有重要现实意义。随着计算机技术的发展,计算机仿真、多智能体技术已越来越多地被应用到行人疏散研究中。以北京市地铁4号线西单站为实例,使用基于agent技术的Pathfinder仿真软件对行人应急疏散过程进行仿真分析研究。研究和计算结果表明:站内站台层的楼扶梯是站内疏散的瓶颈部位,提出改善扶梯运行方式的方法,并在此基础上进行对比分析,该方法对地铁车站行人疏散过程产生影响。     

突发事件应急交通疏散研究综述

研究了国内外在应急交通疏散领域的相关内容,包括疏散路径的选择和优化以及仿真技术在疏散过程中的应用。     

多模式疏散交通车队配置与车道分配协同优化研究

考虑疏散交通的动态性和风险性，研究多模式疏散交通车队配置与车道分配的联合优化问题。首先，根据不同类型车辆的自由流速度，将路网离散为多尺寸元胞网络，采用元胞传输模型模拟混合交通流。然后，以最小化疏散总风险为目标，将多模式交通协同的动态疏散问题描述为混合整数线性规划模型，引入惩罚项消除因模型松弛产生的“车辆滞留”问题。在 NguyenDupuis路网中分析不同疏散需求下的最优车队配置、车道分配、疏散效率和疏散路径。结果表明：存在一个疏散交通需求区间，相比单模式疏散，组织多模式车队能够进一步降低疏散总风险， 而且最优的公交车配置比例呈阶梯变化；受路网通行能力限制，路网利用率存在上限；疏散总风险指标对疏散需求的变化比网络清空时间更敏感；多模式交通共享的路段一般位于临近风险源的出口通道，大容量的公交车优先占用最短路线，以提升疏散系统的效率。     

地震疏散路径规划算法

重大地震条件下,交通网络具有明显的结构变动性,传统最短路算法生成的疏散路径难以满足其在疏散安全性、可通行性、通行能力约束和应变性的要求．为了解决这一问题,在具有通行能力约束的路径规划（CCRP）算法基础上,考虑了上述有关要求,提出了一种地震疏散路径规划算法．该算法的特色在于：（1）引入惩罚函数以满足应急疏散路径对安全性和可通行性方面的要求;（2）将突发交通拥堵点作为虚拟疏散原点纳入到动态路径规划过程,以增加对突发交通拥堵的快速疏散能力．实证表明,所提出的算法可将疏散交通流分配到危险性较低、可通行性较好的路径上,并满足路径的通行能力约束,而且对突发交通拥堵具有必要的应变能力,能较好地满足地震疏散路径规划的需要．