基于最短路径关键转向的交叉口应急交通管制优化

针对"点"对"点"式的救援交通组织问题,研究交叉口应急交通管制的优化方法.将事故点至救护点之间的时间最短路径作为规划救援路径,通过识别最短路径关键转向,并以保障关键转向畅通为主要出发点,对相关交叉口实行交通管制.为寻找救援路径上的关键转向,将道路网抽象为方向性点权网络,给出该类网络中最短路径关键转向的定义,并对Dijkstra算法进行改进,给出在该类网络中寻找最短路径及关键转向的有效算法.最后以一个实例说明了方法的应用.     

基于改进鱼群算法的应急车辆最优路径选择

当突发事件发生后,要求将救援物资在最短的时间内运输到受灾点,而在整个应急救援过程中,应急车辆路径的选择对救援工作起到至关重要的作用,建立应急车辆最优路径选择模型对最优路径选择具有重要作用。介绍基本人工鱼群算法的主要算子并提出一种改进的人工鱼群算法,最后通过算例验证该算法在应急车辆路径选择时具有较好的效果和应用价值。     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义。通过构建基于多目标优化的应急设施选址配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题。模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量。在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结合快速非支配排序对模型进行求解,以获取最优应急设施选址配送方案。此外,基于苏尔福斯网络进行了案例研究,证实了所提出模型和算法相比于传统方法的有效性与优越性。     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

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.     

考虑时变特性的海上溢油事故应急物资调度

针对海上溢油事故应急物资调度问题,本文考虑事故需求点受海上风浪影响而发生漂移的特点,分析需求点漂移对救援路径规划和环境损失的影响,构建以运输成本和环境损失最小为优化目标的数学模型,提出一种改进的遗传模拟退火混合算法。以蓬莱石油泄露事故的实际数据为背景,对模型进行实例验证和算例分析。结果显示：与不考虑需求点漂移获得的救援方案相比,本文方法在总航行距离上减少了9.11%、环境污染降低了41.17%,说明海上溢油应急救援调度问题中考虑需求点漂移的重要性;针对不同规模、不同需求点分布的算例,本文方法在算法优越性和求解稳定性上均体现出较为明显的优势,表明本文方法可以获得较优的调度方案,实现更准确高效的应急救援;通过灵敏度分析获知,提升船舶容量可以明显降低应急救援运输成本,且提升船舶航行速度可以更好地降低环境污染。     

铁路救援基地层级规划选址模型

基于中国铁路组织机构的特点和应急救援现状,提出了铁路救援基地的层级网络建设理念。分析了现有铁路救援基地多目标规划选址模型的不足,将铁路救援基地分为枢纽救援基地和快速救援基地。以最小救援基地总成本和最短救援响应时间为双目标函数,以最大服务距离为约束条件,建立了铁路救援基地多目标层级规划选址模型。采用层次分析法、灰色关联分析与线性参考技术等方法抽象模型参数,采用蚁群算法求解模型,并将计算结果与现有的救援决策方案进行对比。研究结果表明:应用提出的模型,通过抽象模型参数,可得到26个救援基地备选点、61个服务需求点与188条路径;在完全覆盖事故风险的情况下,救援基地数量减少3个,节约成本约240万元,总救援响应时间、最大平均救援响应时间和最小平均救援响应时间分别降低0.04、0.46、0.29h。     

施工环境下高速公路应急资源调度方法研究

在研究高速公路应急救援系统的过程中,应急资源调度方法是整个高速公路交通事件应急救援系统的核心。以应急救援结束时间最短和应急救援相关费用最少为目标,充分考虑到高速公路施工区域对路段通行能力的影响,结合高速公路施工区域的性质和特点,采用数学规划的方法建立了基于施工区通行能力的应急资源调度模型。通过贪婪算法对该模型进行优化求解,进而确定各应急出救点是否参与救援以及经过施工区参与救援的具体时间和能力,对各个出救点的费用能力比进行比较,从而选择适当的应急出救点进行有效的救援,并以山东高速济青高速段施工区域为例对模型进行了实证分析。分析结果表明:应用本模型的方案可以使救援费用减少16.036万元,相比降低了13.6%,缩减了救援成本。     

应急救援中多目标车辆路径问题研究

针对突发事件下应急物流的特点,综合考虑救援时间最短、救援成本最低的应急物资车辆路径调度方法。相对于传统的车辆路径模型,模型中引入道路通畅率这一重要因素作为约束条件,建立适合于解决实际问题的模型与算法。实例结果表明:相对于传统的应急车辆路径求解方法,该模型与算法可有效地缩短救援时间,减少救援成本。     

基于改进Dijkstra算法的高速公路 应急疏散路径规划

为解决采用传统Dijkstra 算法在高速公路应急疏散规划路径中存在可用性差的缺陷,考虑 高速公路路网中有通行容量及条件限制的节点和路段特征,对其进行改进,提出容量限制节点的 表征方式及流量计算方法,并根据待疏散车辆特征对具有限高、限重属性的路段进行筛选,提出 分类路径规划方法。最后,以河南省高速公路局部路网疏散路径规划问题为基础设计算例,分别 采用传统算法和改进Dijkstra 算法对高速公路应急疏散路径进行求解。结果显示,传统算法得到 的路径规划及交通量分配结果中,容量限制节点上游路段的分配交通量高于节点容量,在节点处 形成疏散瓶颈,且对于规划路径中有限重条件的路段,案例中超重车辆无法使用该路段疏散;相 比而言,由改进算法得到的路径规划及交通量分配结果则不存在上述问题,从而使得疏散效率和 疏散路径的可用性得到了保证。     

面向地震应急的救援路径规划模型

地震灾害场景下,面向应急的救援路径规划需要兼顾救援效率和交通抢通对救援的影响,以支撑有限交通资源的高效利用,避免交通拥堵或瘫痪耽误应急救援行动.通过定义面向应急需求的交通网络、交通路线的通行成本和交通线的通过性等,对救援与抢通路径规划问题进行了描述;将最优救援路径和最优交通抢通方案作为该问题的约束条件,基于双层优化方法建立了双层路径规划模型以实现集成优化并构建了模型求解方法.经案例仿真分析,本文提出的救援路径规划模型可以生成准确、高效的应急救援与交通抢通集成方案,可以为具有针对性的交通管制措施的拟定提供科学依据,助力地震应急救援行动的顺利实施.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

城市交通疏散救援的元胞自动机模型

分析了城市内部各向车流冲突造成的车辆延误对疏散与救援决策的影响,将交叉口控制参数引入到现有的基于元胞传输模型的应急疏散救援仿真模型中,建立灾时交叉口紧急控制下的应急疏散救援仿真模型.改进后的模型以规划周期内疏散与救援加权行程时间最小为目标,并引入反流策略.仿真结果表明:由于低优先级的车流G1和G2让行高优先级车流G3和...     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

不确定信息下应急救援路径选择模型

迅速有效的震后交通疏散及道路管制措施对降低地震损失具有重要意义.通过定义路网疏散连通度和安全行驶路线,对不确定信息条件下救援疏散和路径选择问题进行描述.将避难点分配、路径规划、车辆容量,以及不确定通行能力作为该问题约束条件,确立了以公交疏散问题为基础的应急救援车辆路径选择模型.考虑到模型仿真的局限性,转化为相同发车间隔下的公交均衡调度问题进行求解.以唐山抽象路网和人口分布为基础进行仿真实验分析,结果表明:不确定信息条件下选择安全救援路径,当救援车辆途中遇阻时,只需调整交叉口转向策略即可顺利通行,保证了救援调度工作的稳定.     

基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.     

基于层次分析法的应急救援最优路径选择分析

运用图论中的最短路径相关知识,综合道路交通的各种相关因素,给出道路应急救援系统中最优路径选择的解决方法.首先应用层次分析法分析影响路径的权重系数,然后用Dijkstra算法求出最短路径,并通过MATLAB进行计算仿真,结果表明此方法能够有效地解决应急救援系统中的最优路径问题.     

场地搜救机器人路径规划

介绍了场地搜救轮式移动机器人的硬件组成及工作原理。提出了一种能迅速、准确的搜索到目标信号的路径规划算法。实验表明,该算法可使搜救机器人避开障碍物、识别边界、自动定位,降低了搜索时间,提高了搜索到目标的可靠性。