重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究

针对新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情防控中应急医疗物资调度不尽合理、集配中心中转效率不够高等问题，重新设计了重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资调度与配送体系，并给出了应急医疗物资的分类方法。从医疗物资使用需求和库存估计可使用时间2个维度构建需求点紧急度指标，考虑突发公共卫生事件特征，以加权的需求满足率最大化为主要目标、车辆行驶距离最小化为次要目标，构建应急医疗物资动态分配模型，并通过算例验证了模型的有效性和可行性。结果表明：所构建的模型能够兼顾医疗物资分配的公平和效率，符合突发公共卫生事件中应急医疗物资供给和需求的动态变化特性，确保在物资短时间供给不足的情况下各需求点也能公平获取一定比例的物资；且模型仅要求各需求点上报各种品类医疗物资的使用人数和库存量，同时模型还给出数据缺失时的自动计算办法，可操作性更强；运用紧急度指标对需求满足率最大化目标进行校正，解决了各需求点因需求量差异对公平分配造成的影响，使得应急医疗物资分配更加合理。研究成果结合了新冠肺炎疫情防控中应急医疗物资调度的具体过程，使得分配模型更符合实际需要，可为城市应急医疗物资优化调度提供决策依据。     

模糊环境下应急物资配送路径优化研究

发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区.但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动.针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题.首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性.     

突发事件应急救援物资需求预测的方法研究

应急物资需求的预测是突发事件应急救援顺利高效开展的关键环节之一,而能否做出准确的预测是当下亟待解决的问题.通过考虑时间对特征因素的影响,采用了熵值法确定特征因素权重系数,运用灰色关联度算法计算案例间的相似度,使用了基于时间因素影响的权重调整的方法,建立突发事件应急救援物资需求预测模型,从而求得相似案例,以解决灾区应急物资需求问题.通过对5个源案例与目标案例各个特征因素的相似度分析,验证了该模型的合理性和可行性.      

基于双层规划模型的应急救援调度与路径选择集成优化

城市中突发事件发生后,为有效降低财产损失和人员伤亡,减少应急救援在调度和路径选择等环节的响应时间损失,保障应急救援任务顺利完成,需要对各类应急救援交通资源进行合理调度,并在起讫点间根据路网实时交通状态,动态选择行驶路径,减少其路段行程时间。在多目标应急救援调度和最优路径选择目标分析的基础上,提出了一种考虑不同类型应急车辆调度和最优路径选择的双层规划的集成优化模型。在上层模型中,主要考虑应急救援车辆的调度费用成本,通过最小化应急救援车辆的固定成本、容量成本和时间成本,来确定不同类型应急车辆的出救位置和相应出动车辆数;下层模型中,主要考虑应急救援车辆的路径在途行程时间,通过最小化动态路网下应急救援的路段行程时间和信号延误时间来确定救援通过的路径,并根据固定的时间间隔动态更新路网的交通状态,使救援车辆尽可能选择避开交通拥堵的路段行驶,从而更快速到达目的地。案例分析结果表明,基于双层规划的应急车辆调度和路径选择集成模型与仅考虑调度或路径选择的模型相比,总调度成本降低了2.67%,总在途行程时间减少了21.05%,路径选择中能有效降低通过沿线拥堵道路的比例,表明模型具有很好的适用性和实用价值。     

双目标优化下的高速公路应急资源调度策略

根据高速公路交通事件应急救援要求,以最低救援成本和最小救援时间为目标,首先对研究区域的事故黑点、黑点事故发生频率以及事故严重程度进行预测。结合预测结果分析救援资源需求,在保证应急抢险及时高效的前提下结合救援中心物资储存、购置成本提出了基于事故黑点预测的综合成本最小的双目标应急资源调度方法。最后,利用LINGO求解器和某高速公路实际数据对模型进行求解分析。结果表明:该模型可以在保证突发事故发生时资源及时配送的前提下减少物资的运输成本和储存成本,节约资源。     

灾害下兵团公路多救援需求点应急物资调度模型及求解

灾害下有效地将应急救援资源调度到救援需求点,能在一定程度上降低灾害带来的损失。本文以应急救援资源到达应急救援需求点全局的时间总和最小为目标函数,以资源配置点可提供的资源供给量小于其资源储备量等作为约束条件,构建基于优化理论的多救援需求点应急物资调度模型,运用蚁群算法进行求解。结果表明,通过局部搜索算法能从众多备选线路中快速搜索出应急物资到达需求点的最短路径。     

综合模糊品质机能法和模糊TOPSIS的配送中心选扯方法

考虑第3方物流企业在配送选中心选址决策过程中的模糊不确定性和多角度性,综合模糊TOPSIS和模糊品质机能法建立了配送中心选址的多角度决策方法.首先应用模糊品质机能法分别从客户、第3方物流企业的角度确定配送中心选址准则因素权重,并对选址准则因素权重进行集成,然后再利用模糊TOPSIS综合确定最优选址方案.最后,应用一个案例说明此选址方法的有效性.     

无人配送车支援西安市抗疫一线

2022年1月1日,在接到政府应急物资末端无接触配送的需求后,陕车智联牵头联合沣西新城工信局,紧急制定了疫情防控期间物资配送解决方案,确定由新石器交叉信息核心技术研究院(西安)有限公司提供车辆并运营。作为西安市自动驾驶道路测试第三方授权机构,陕车智联积极发挥平台作用,开展了路线规划、现场勘查及常见道路场景测试等十余项基本测试项目,协调组织西安市智能汽车专家委员会对疫情防控期间申请无人车上路项目进行了评审,提出改进完善意见,确认该车辆在疫情防控的特殊情况下,具备上路进行物资配送的条件,并要求无人配送车生产单位应有远程智能接管等多种应急保障措施,确保运营安全。     

综合模糊品质机能法和模糊TOPSIS的配送中心选址方法

考虑第3方物流企业在配送选中心选址决策过程中的模糊不确定性和多角度性，综合模糊TOPSIS和模糊品质机能法建立了配送中心选址的多角度决策方法。首先应用模糊品质机能法分别从客户、第3方物流企业的角度确定配送中心选址准则因素权重，并对选址准则因素权重进行集成，然后再利用模糊TOPSIS综合确定最优选址方案。最后，应用一个案例说明此选址方法的有效性。     

基于强化学习的灾后公路网修复决策研究

为了加快恢复受灾地区的路网畅通，保障人员疏散、应急队伍调配和救灾物资运输等灾后救援工作的尽早展开，针对应急恢复阶段的灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题展开研究，并“允许安排多个维修队同时对一条受损路段进行修复”,以实现“柔性”修复调度，从而提升最优灾后公路网修复策略的实用性。采用灾后需求点的需求满足率表示路网连通度，并以路网连通度韧性作为灾后公路网修复策略的评价指标，使用Markov决策过程模拟灾后公路网多维修队的修复调度和路由的决策过程。然后，基于Q学习与Dijkstra算法设计出适合求解所提问题的改进强化学习算法，解决了灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题，优化了灾后需求点和物资供应点之间的可达性；最后进行了案例分析。结果表明：所提出的方法能够实现维修队的修复调度和路由的整体性决策，可以得到全局韧性最优的灾后公路网修复策略，并验证了考虑“柔性”修复调度得到的最优修复策略具有更佳的修复效果，且更具有实用性。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

基于路面影响因子的轮毂电机驱动车辆自适应转矩控制

为实现轮毂电机驱动越野车辆在附着条件多变、路面起伏不定的复杂环境中动力性和稳定性的多目标优化,提出一种基于路面影响因子的自适应转矩控制策略。以滚动阻力差异、空气阻力归一化比例、坡度阻力归一化比例、路面附着差异方差以及最小路面附着系数5个特征参数作为输入,并基于模糊理论方法搭建路面影响因子五参数辨识模型。基于辨识出的路面影响因子,开发整车动力性和稳定性多目标优化自适应转矩控制策略,构建了三层式控制架构：顶层引入路面影响因子对加速度紧迫程度进行判定,采用模型预测控制算法得到期望总驱动力;中层为目标决策层,以最优滑转率为目标决策驱动防滑力矩,并基于路面行驶阻力,决策期望前馈补偿力矩;下层为转矩分配层,以需求总驱动力及轮胎利用率作为控制目标,引入路面影响因子优化两者权重系数,以多约束条件的混合优化算法对转矩进行自适应控制。利用Matlab/Simulink-CarSim联合仿真平台进行仿真,基于实车进行验证。结果表明,在低附着路面,在0.2 s内快速完成滑转率抑制;在对开路面,侧向位移接近0;在大扭曲路面,避免腾空车轮出现大滑转率,滑转率最高0.2。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

基于韧性最优的灾后公路网修复调度研究

为有效修复灾后公路网的受损路段从而加快恢复路网畅通,研究以韧性最优为目标的灾后公路网修复调度问题。首先,采用交通需求满足率表示路网性能,并构建路网性能韧性和恢复速度韧性评价指标。其次,构建基于韧性最优的修复调度双层规划模型,其中上层模型是多目标混合整数规划模型,用以确定修复路段的选择和修复先后顺序,下层模型为日变交通流分配模型,模拟修复期间的路网交通流动态演变。然后,采用禁忌搜索算法和Frank-Wolfe算法分别求解上层模型和下层模型,并通过循环迭代得到模型最优解。最后,通过案例分析验证模型和算法的有效性。研究结果表明:在一定数量的修复资金和抢修队约束下,该模型得到的最优修复调度方案能最大限度地提升路网韧性,并且在修复过程中,只有当受灾区域内某线路中的所有受损路段均完成修复后,路网性能才开始呈阶梯式上升,并且路网性能的提升速度表现为先慢后快。对不同参数的敏感性分析表明:修复预算的增加使路网性能韧性和恢复速度韧性分别以15.65%和17.72%的平均速度增长和降低,但当修复预算超过1 800万元后,只增加修复预算不一定能获取更优的修复调度方案;当决策者偏好系数变化时,路网的性能韧性和恢复速度韧性具有相反的变化趋势,且2个韧性指标的平均变化率分别为5.96%和4.48%;增加抢修队数量可提升路网的性能韧性和恢复速度韧性,但增加抢修队数量所产生的边际效益逐步降低,分别由0.11和0.43降至0.01和0.02。     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。      

基于hp自适应伪谱法的智能汽车紧急变道轨迹规划与优化

为了提高智能汽车紧急变道轨迹规划的实时性和适应性,将紧急变道过程分为初始阶段和跟踪阶段,初始阶段的轨迹由优秀驾驶人紧急变道模型产生,跟踪阶段的轨迹采用Sigmoid函数规划出紧急避让路径。首先通过聚类分析处理优秀驾驶人转向操作的实车试验数据,拟合得出紧急变道过程中的方向盘转角随时间的关系（即驾驶人紧急变道模型）,作为智能汽车在紧急变道初始阶段不同速度下车辆控制的输入量。然后通过建立与求解约束方程,满足避撞约束、侧向位移约束以及最大侧向加速度约束,得出Sigmoid函数表达式,作为智能汽车在紧急变道过程跟踪阶段的参考路径。最后利用hp自适应伪谱法加入切换点的物理量约束,逼近全局正交多项式的状态量和控制量,自动调整和处理2个阶段的切换点位置和衔接问题,以最小变道距离为目标对跟踪阶段的变道轨迹进行优化。运用PreScan与MATLAB对4种不同工况下的紧急变道轨迹规划进行联合仿真。结果表明：提出的轨迹规划与优化方法在满足各项约束的情况下成功避开障碍物,同时缩短了需要优化的轨迹,优化时间都小于0.9 s,并且与基于多项式函数轨迹规划方法相比,该方法能够以距障碍物较远的距离避开障碍物,在不同的车辆速度、道路曲率和障碍物宽度的复杂工况下具有更好的适应性。     

多换乘点响应型接驳公交运行线路的协调优化

为尽量降低响应型接驳公交系统的运行费用，提出多换乘点间运行线路协调设计的构想。针对同时包含预约需求和实时需求的混合需求，构建多换乘点响应型接驳公交系统运行线路的2阶段协调优化方法，并设计优化流程。第1阶段仅考虑预约需求，首先将预约乘客按有/无特定换乘点要求进行分类，在此基础上构建预约需求下多换乘点多车辆运行线路的协调优化模型。在协调优化模型中，优化目标是由乘客时间费用、车辆运行费用、以及惩罚费用所构成的系统总成本最小；乘客时间费用包括乘客候车时间的惩罚费用、车内乘客在需求点的等待时间费用以及乘客车上时间的惩罚费用3个部分；车辆运行费用包括车辆启动费用、路段行驶费用、需求点的停靠费用、车辆早到引起的等待费用4个部分；考虑的约束条件包括乘客候车和车上的软时间窗、乘客换乘点要求、车辆容量、车辆出行时长等。第2阶段根据规则判断是否响应实时需求，并根据响应情况重新优化后续各班次的运行线路。针对第1阶段模型，基于模拟退火算法设计求解算法。研究表明：在预约需求或混合需求条件下，与各换乘点运行线路独自优化相比，协调优化方法均能显著降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本；仅有预约需求时分别降低5.4%、19.8%，新增实时需求后分别减少1.4%、21.7%；与固定发车间隔相比，分时段调整发车间隔，也能有效降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本，仅有预约需求时分别降低18.2%、17.2%，新增实时需求后分别减少19.97%、25.06%，说明多换乘点间车辆路径的协调运行是提升响应型接驳公交运行效率的有效途径。     

鉴别道路交通事故多发点的模糊评价法

道路交通事故多发点的鉴别是改善道路交通安全状况最关键、最重要的一步,当被鉴别路段或交叉口的道路条件、交通条件相差较大时,采用原有的鉴别方法就难以保证鉴别精度,而又鉴于交通安全概念的模糊性、评价者思维方式的多样性以及评价结果常以口语化词汇表达的特点,提出了鉴别道路交通事故多发点的模糊评价方法。经过分析比较,模糊评价方法采用的指标是亿车公里死亡率、万车死亡率、万车当量总事故次数及事故严重性指数。在此基础上,建立了二层模糊数学评价模型,以哈尔滨市区内部分道路路段及交叉口的交通事故多发点作为应用示例进行了道路交通事故多发点鉴别。     

自动变速车辆坡道行驶工况下换挡规律的研究

从采用一般换挡规律的AMT车辆在坡道行驶时容易出现的问题出发,分析了换挡循环问题、意外换挡问题和紧急制动问题的原因;提出通过计算理论加速度判断坡道工况的方法;制定修正后的坡道综合控制换挡规律。通过仿真分析,验证此方法可以有效解决各种坡道换挡问题。