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实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在。在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件。设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域。在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整。仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散。     

考虑受灾点差异性的应急物资配送方案研究

为提升应急救援的效益,针对应急物资储备库的储备量小于受灾点需求量的情况,考虑受灾点受灾程度的差异,运用B型关联度—TOPSIS方法确定各个受灾点的需求紧迫程度,将需求满足率最大化作为目标建立基于公平性的应急物资配送模型。以芦山地震为算例,采用NSGA-Ⅱ算法来验证模型的有效性。结果显示:受灾点最小满足率为87.19%,紧缺程度最小为30.05t,紧迫程度最大的芦山县满足率达到99.7%。证明当应急物资供应量小于受灾点需求量时,可按照紧迫程度的顺序对物资进行分配,并达到一定的满足率,有效实行物资分配。     

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交叉口是城市交通路网中的基本单元,在考虑应急疏散路线中的延误问题时,交叉口的信号灯造成的延误是不可忽略的因素. 由于信号控制交叉口包含具有指定持续时间的一系列时间窗,导致不同的疏散开始时刻对应着不同的交叉口延误,从而有不同的疏散优化路线. 考虑交叉口信号灯延误和通行能力,通过寻找网络的最小费用流来优化事故地点至目的地的最佳疏散路线及相应的疏散流量,设计了一种复合标号算法求解网络的最小费用流. 最后以数值算例说明了算法的有效性,并对不同疏散开始时刻得出的疏散路线进行了对比. 结果表明该方法能很好地兼顾疏散时刻和疏散路线优化的要求.     

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.     

应急物资保障系统模糊多目标LARP 研究

为了将应急物资快速有效地配送至灾区,从供应链的角度构建一个包含应急 物资供应点、集散点、配送中心及受灾点四层结构的应急物资保障系统. 在考虑需求不确 定性的基础上建立一个双层优化模型. 上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小 及车辆载重利用率最大为目标,决策灾区应急物资配送中心的选址及车辆路径安排;下 层模型以运输总成本最小为目标,决策应急物资集散点的选址及应急物资的分配. 设计 一种自适应遗传算法求解上层模型,运用GAMS 软件求解下层模型. 以“4· 20”四川芦山 地震应急物资保障为背景构建算例,验证模型和算法的可行性和有效性.     

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.     

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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。     

突发灾害下交通控制与VMS协同技术

估计了可变信息板(VMS)的影响范围,构建了交通控制与VMS的协同一体化模型。通过VMS影响驾驶人的出行路径选择行为,引导路网交通流向最优交通流分布模式发展。通过交通控制调整交叉口信号参数,实现路网交通流的截流与分流,最终形成路网交通流最优交通分布模式。采用Frank-Wolfe均衡分配和遗传算法相结合对模型进行优化求解,利用Paramics API开发模型和算法。以Paramics软件为仿真平台,以山东省淄博市淄博新区为模拟路网,在路网突发灾害下对模型和算法进行了验证。验证结果表明:路网饱和度越大,构建的模型相对于Synchro模型,提高路网交通流运行性能指标的效果越明显,促进路网交通流稳定性的能力越强,越能均衡分配路网负载。当受灾交通流疏散完成80%,路网连线饱和度分别为不大于0.8,大于0.8且不大于1.0,大于1.0时,相比Synchro模型,构建模型的受灾交通流疏散时间分别减少11.55、21.84、25.64min,疏散速度分别提高25.98%、31.83%、20.16%。     

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。     

基于L形算法的震后救援物资调运优化研究

考虑地震发生后受灾点的物资需求具有不确定性以及通往受灾点的道路受影响可能发生中断情形,研究了震后的救援物资运输优化问题,建立了随机需求条件下以运输时间最小为目标的应急物资调运优化模型.运用基于两阶段法的L形算法对模型进行求解,通过具体算例验证算法的有效性,并通过与一般随机规划的求解算法——机会约束规划法的比较,验证了该...     

动态不确定性环境下的地铁车站应急疏散仿真建模

针对动态不确定环境下乘客初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题,提出基于Agent的疏散行为动态切换模型,并引入选择变更代价实现了多种疏散行为的动态切换;考虑与常态仿真衔接构建疏散空间衔接关系,并提出基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径搜索方法;最后,以某车站突发事故场景为例进行多个应急预案的仿真评估.结果验证模型具有可行性,并能更真实反映动态不确定环境对乘客疏散过程的影响,进一步提高了疏散仿真精度.     

基于过饱和控制的疏散网络优化模型

应急条件下疏散需求呈现短时爆发性特点,为提高网络优化模型在应急疏散状态下的适用性,本文提出了网络过饱和度概念,并结合疏散交通组织策略建立过饱和控制的疏散网络双层优化模型.上层模型从疏散组织者的角度出发最小化疏散网络过饱和度,下层模型以Wardrop 用户平衡准则模拟疏散参与者的疏散路径选择行为.采用禁忌搜索算法求解所建模型,并以Sioux Falls 网络为平台验证其有效性.实验结果表明,在应急交通疏散状态下,基于过饱和控制的疏散网络优化模型能够实现疏散网络通行能力的最大化利用和应急交通组织策略的最优化配置,具有较强的适用性.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

Emergency Evacuation Model and Algorithms

A scientific and effective emergency evacuation plan plays an important role in improving the event reaction ability of the urban traffic system, as well as, saves rescue time and reduces property losses. Evacuation route construction and network distribution in each network junction are vital for evacuation planning problems. An optimal objective based on the shortest emergency time is established and the optimal solution is acquired using the Pontryagin minimum principle. The evacuation route construction algorithm and traffic flow assignment algorithm in each junction are employed to deliver the traffic flow in the evacuation area to a safe region rapidly and safely. The idea of feedback is introduced in the execution using real-time information to adjust and update the evacuation plan. The simulation result shows that the proposed model and algorithm can be effectively carried out in an emergency evacuation.     

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。     

交通突发事件下交通疏散方案设计

交通突发事件极易造成交通拥堵,严重影响城市交通系统的正常运行,应尽快制定与实施交通应急疏散方案。因此,提出一种基于蚂蚁算法优化的多目标交通疏导分配方法,通过蚂蚁算法寻求最优路径,并综合考虑多个目标影响因素,运用多目标交通分配模型生成交通突发事件下的应急疏导分流方案。通过示例仿真分析,验证该方法的可行性和实用性。     

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本文着重研究应急交通需求时空分布预测方法. 从分析应急交通需求特点入手,在总结现有研究的基础上,提出广义S型行为反应曲线的概念,并紧扣不同集结点的疏散时间要求和反应参数各异的特点,建立了广义S型需求加载曲线模型,同时给出了单位时段疏散百分比的分析方法. 应用上述方法,设计了分时段应急交通OD需求矩阵的求解算法,从而建立应急交通需求时空分布模型. 基于MATLAB软件对模型编程实现,在对给定算例进行应用后,证明模型能够准确刻画不同时刻的各集结点和整个系统的应急需求疏散比例的动态变化,并有效应用于应急交通时变需求分布的预测.