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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法.     

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.     

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。     

城市综合交通枢纽的疏散可靠性研究

为研究客流疏散问题,以城市综合交通枢纽为研究对象,系统分析交通枢纽的疏散可靠性,以疏散能力为基础建立疏散可靠性模型,运用排队论的相关理论对模型进行求解,并基于某市某枢纽站的客流疏散数据对所建疏散模型进行实例分析。结果表明:该方法能够定量描述交通枢纽局部以及整体的疏散可靠性,可为枢纽的整体疏散效果评估提供决策依据。     

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。     

危险品泄漏事故后人群动态疏散路径优化

危险品发生泄漏事故后的紧急疏散过程中,疏散人群受到自身、前后以及两侧因素的影响。采用基本动力学的原理,建立牛顿力学模型,推导出疏散人群密度与速度关系;以人群总的疏散时间最短为目标,建立应急动态人群疏散模型;用量子粒子群算法对模型进行求解。算例验证了模型及算法的实用性,较好的拟合现实中人员疏散情况。     

基于CA模型的城市轨道交通站台疏散仿真

为更好地模拟城市轨道交通站台区域乘客在突发情况下的应急疏散过程,为城市轨道交通运营管理提供高效的疏散方案,建立一种基于元胞自动机(Cellular Automata, CA)的站台疏散仿真模型。通过研究乘客行为特征选择采用冯诺依曼型CA模型作为站台的疏散模型;结合对疏散空间特点的分析确定基于动态规划的疏散路径规划方法,并给出最优路径的计算方法;根据站台乘客的初始分布提出基于欧式距离和综合考虑路径长度与排队时间的两种出口选择方案。最后针对仿真案例,运用上述模型和出口选择方案进行了仿真分析。结果表明:模型通过对每个乘客元胞进行疏散路径规划,实现了对乘客排队行为的模拟,符合运营管理介入情况下乘客疏散的实际情形;基于欧氏距离的出口选择方案可用于站台乘客初始分布大致均匀情况下的疏散仿真;综合考虑路径长度与排队时间的出口选择方案由于排队权重参数的引入,可较好地模拟站台乘客初始分布不均时乘客选择路径远但排队人数少的出口这一行为。模型的演化规则可成为运营管理人员组织疏散的依据。     

城市轨道交通出站客流与疏散运能匹配研究

通过分析城市轨道交通出站客流的时空分布特性和到达规律,建立疏散运能匹配度模型来判定出站客流疏散的时效性。首先,构建出站客流到达换乘点的客流量计算公式,结合疏散运能计算公式,建立疏散运能匹配度模型。然后,从常规公交调度调整、线路和站点调整以及其他途径三个方面对运能调整进行建议。最后,以哈尔滨市轨道交通1号线为例,在交通量调查和问卷调查的基础上,对典型枢纽的出站客流与疏散运能匹配情况进行分析,得到沿线枢纽存在疏散运能不匹配的结论,需要进行运能调整以完成客流的及时疏散。通过对城市轨道交通出站客流与疏散运能匹配的研究,为充分发挥客流转换潜能,主动引导出行方式的结构优化,为缓解城市内部的交通拥堵提供理论支撑。     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

唐山世园会交通需求与疏散研究

为解决2016年唐山世界园艺博览会举办期间的交通拥堵问题,首先采取重力模型法对世园会举办期间的观众人数进行科学预测,得到交通总量的需求;然后利用TransCAD交通仿真软件建立仿真模型,并得到世园会举办期间交通路网上的交通分配情况;最后通过分析路网上的交通负荷,根据疏散特征确定交通疏散方案。结果表明:采取疏散措施后,城市主要路段服务水平提高,交通路网压力有所缓解,并可以有效地为交通管理部门提供决策依据。     

民航飞机客舱乘客应急疏散仿真模型

为了对我国自主研发的ARJ(advanced regional jet)支线飞机初始适航审定时的人员疏散全尺寸实验提供辅助性验证信息,模拟航空器内人员逃生90 s验证实验,基于元胞自动机理论和智能体建模思想,考虑乘客应急心理状态,根据不同行为特征赋予其角色,建立了包括子模型民航飞机客舱模型、乘客特征模型、乘客行为模型和乘客运动模型的民航飞机客舱乘客应急疏散模型,并开发了相应的模拟软件CabinEvacu.以100座支线飞机为例,按照《运输类飞机适航标准》对应急演练人员年龄和性别比例的要求,进行了在设定场景下的乘客应急疏散仿真,结果表明:人员的平均逃生时间为68.7 s,与ETSIA(evacuation test simulation and investigation algorithm)模型的仿真结果具有较好的一致性.      

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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.     

不确定需求下铁路集装箱动态定价研究

针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型.首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络.需...     

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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。     

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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.     

考虑客流引导和小群体行为的地铁车站疏散模型

地铁车站疏散过程客流引导及小群体行为均对人员疏散行为及疏散结果产生较大影响. 为更加有效地模拟真实疏散情况,研究了考虑客流引导和小群体行为的社会力模型. 该模型通过分析小群体运动特征及客流引导策略对行人期望速度的影响,对既有社会力模型进行修正;针对地铁车站站台人员疏散过程,设计更贴近实际情况的多智能体感知及决策流程,构建基于多智能体技术的疏散仿真模型. 以北京地铁西直门2号线站台为研究对象展开研究,结果表明客流引导及小群体效应对疏散时间、疏散效率、瓶颈区域及绕行距离均有显著影响:客流引导可提高疏散效率18%～45%,小群体行为则会增加绕行距离17%.      

高架出口匝道区域工程措施实施边界条件研究

针对目前上海市交通高峰期部分出口匝道拥挤严重而面临可能采取工程措施的情况,利用VISSIM仿真软件建模进行出口匝道区域工程措施实施的边界条件研究。以模型中出口匝道车辆排队长度不回溯至主线为条件,确定某个出口匝道的疏散能力(能离开该出口匝道并通过前方交叉口疏散的最大交通量),为今后出口匝道的组织和控制奠定理论基础,并结合现状交通需求,定量确定实施工程措施的充分条件和必要条件,给上海乃至全国高架道路出口匝道区域工程措施实施与否提供理论依据。     

地铁火灾事故中人员疏散时间计算模型与仿真

结合地铁车站火灾事故中人员疏散过程的实际情况,综合考虑人员响应、客流下车、离开站台、通过检票口、通过楼扶梯和通道5 个过程的客流实际疏散情况,开展疏散试验,对人员疏散行为进行定量研究,同时利用试验数据对疏散时间计算公式和疏散模型进行验证和参数标定,建立基于不同空间环境客流密度的地铁车站分段客流疏散间计算模型。选取典型地下二层岛式地铁车站为研究对象,设定疏散场景及参数,应用所建立的计算模型对疏散时间进行计算,其计算结果与使用《NFPA 130:轨道交通客运系统标准》所推荐的计算方法的计算结果接近,验证了分段客流疏散时间计算模型的可行性。最后,利用基于社会力模型的Anylogic 软件对疏散过程进行仿真,将仿真结果与计算结果进行对比,结果表明,本文提出的分段客流疏散时间计算模型的计算结果误差较小,相对较为合理。     

突发环境下地铁大客流疏散数值模拟

以大连地铁某换乘站为研究背景,对地铁站在发生火灾等紧急事件人群的疏散情况进行了分析.通过对调查统计人群的数量、年龄、性别等参数,应用pathfinder软件,建立地铁换乘车站人员疏散模型,并对该站在不同情况下发生紧急事件的人群疏散进行了研究.通过疏散模型,模拟不同情况下全部人员疏散至安全区域的时间,获取疏散过程中不同时刻的人员分布规律,找到疏散过程中不利于人群疏散的"关卡".文章结论可为国内外地铁换乘通道设计、紧急情况下的人群疏散组织及应急管理等方面提供一定的指导意义.     

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在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。