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.     

应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型

针对城市中应急车辆的救援路径优化问题,分析了基于交通信息中心的应急车辆最优路径的多目标属性,给出了随机网络中各属性的量化计算方法,以最小化出行时间,最大化行程时间可靠度为目标,考虑了通行可靠性、安全性、道路条件限制等因素,建立了应急车辆出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了应急车辆路径选择的目标需求,克服了以往直接等同于图论中最短路径的缺陷,给出了算法,通过算例验证了模型的合理性和有效性.     

灾害情况下应急运输路径选择问题研究

将连通可靠性和k短路径相结合,以进出灾区的路径安全(连通可靠性)和运输效率(旅行时间最小)作为最优路径选择指标建立双层规划模型,并提出启发式算法确定应急救援的最优路径,为物资调度中心人员提供科学的车辆线路调度决策,提高应急救援工作的响应能力;通过算例验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

应急条件下区域路网行程时间可靠性研究

为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低.      

灾后公路交通应急救援通道选择模型

基于灾后路段可通行性、救援时效性及安全性的分析,提出了灾后最优应急救援通道定义。结合历史重大自然灾害救援时间与存活率统计资料,提出了时效性与安全性的最优应急救援通道评价原则,建立了包括路径行驶时间与行车风险的最优应急救援通道评价指标。对评价指标进行标准0～1变化后,构建了应急救援通道的目标函数。按照灾后道路破坏导致的路网交通功能受损情况将其划分为正常运营状态及破坏状态,其中针对路网正常运营的状态提出了行程时间最短、行车安全性最高的最优救援通道搜索算法;对交通中断的路网破坏状态,构建了基于路段破坏位置、抢通耗时、抢险机械设备及人员配备的最优救援通道修复算法。研究结果表明:提高路段抗灾能力、路网冗余度、优化抢险保通技术力量及机械设备储备,是提高灾后应急救援工作的重要途径。     

基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型

本文针对公路抗灾抢险时对实时动态网络最优运输路径查询的需求,提出了基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型。该模型以公路路网基础数据和电子地图为基础,建立基于GIS的动态道路网络。同时,对于经典的Dijkstra算法无法求解出实时动态的网络地图的最优路径问题,提出结合交通流状况对道路通行的影响,加入最小通行阻抗这一概念对Dijkstra算法进行了改进和优化。优化后的Dijkstra算法能够更好地提供动态网络地图的最优运输路径分析功能并成功应用于此模型,为辅助应急资源的调度提供技术支撑。     

城市道路应急车辆路段行程时间计算模型

针对应急车辆的路段行程时间计算问题,选择了具有代表性的单向2车道道路,在假设应急车辆不更换车道的条件下,根据应急车辆行驶规则,构建了城市道路应急车辆的2车道路段行程时间计算模型.得出行程时间和路段长度,自由流车速,常规车辆的平均车速,更换车道时间,车流的车头时距的关系.验证结果显示,该模型具有一定的适用性.     

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。     

基于行程质量的随机用户平衡分配模型

提出行程质量的概念以描述出行者在不确定环境下的路径选择准则。将行程质量定义为行程时间和行程时间可靠性的线性加权和,综合了影响路径选择的两个不同的重要因素:行程时间和行程时间可靠性。假定在路段通行能力随机变化的情况下出行者以估计行程质量费用最小作为路径选择的标准,建立了基于行程质量的随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性和唯一性,给出了求解模型的MSA算法。在一个小型测试网络上的计算结果表明:模型能够反映出行者在随机路网中的路径选择行为。     

基于道路使用者的城市路网动态行程时间可靠度

为了解决目前对行程时间可靠度的研究几乎都是从道路管理者角度出发的问题,考虑路网随机变化对道路使用者的影响,首先从道路使用者的角度以及行程时间分布的2个维度提出了动态行程时间可靠度的概念,进而分析了其时空变化特性.其次基于日变可靠度并假设行程时间及其规定阈值服从正态分布,根据其概率密度分布函数分析了可靠度影响因素,并提出了行程时间可靠度指标.然后运用该指标推算出了路段和路径行程时间可靠度,计算并分析了路网动态行程时间可靠度.最后在一个测试路网上采用3种方法分别计算了路径行程时间可靠度.结果表明,传统计算方法存在缺陷,而提出的可靠度指标法与Monte Carlo法的结果基本相同,也因此验证了该方法的正确性.     

路径行程时间的组合预测方法研究

立足于历史和实时数据的融合应用,从实际应用角度出发,构筑了一种路径短时行程时间的组合预测模型和相应算法。该组合预测模型包含基于历史数据特征向量的聚类分析子模型和基于路径行程时间序列的自回归子模型,通过贝叶斯概率公式实现子模型的权重分配。并对数据进行滚动式处理,实现权重系数的实时更新。最后选择上海市快速路系统3条典型路径进行实例分析,并与实际牌照自动识别行程时间数据进行对比验证。     

小型突发事件场景下的应急车辆优先通行策略研究

对于高峰期发生的小型突发事件, 应急车辆优先通行可能对路网造成强负外部性, 同时为保证应急车辆优先通行而采取的信号协调策略可能导致路径选择不可靠。因此, 提出1种基于双层规划模型的应急车辆优先通行策略, 综合考虑应急车辆的时效性以及交通系统的运行效率。路径选择受路径长度等物理条件以及交通状态的影响, 信号控制改变车道通行能力和上下游流量, 进而改变路网状态。以车道组饱和度作为表征路网状态的参数, 并以此联系路径选择与信号控制, 进而构建应急车辆优先通行的双层规划模型。具体地, 上层目标为应急车辆行程时间最短以保证应急车辆出行的时效性, 下层目标为信号控制对交通系统的社会车辆效益最大, 采用改进的前N条最短路径多重标号算法求解。算例结果表明: 相较于传统方案, 应急车辆行程时间增加8.7%, 对社会车辆的延误降低261%, 即应急车辆每降低1%的行程时间以交通系统增加30%的延误为代价。该方案能够以较小的应急车辆延误为代价降低高峰期交通系统较大的延误。      

考虑风险规避的动态路径选择模型研究

为了研究在不确定性交通环境下路径选择问题,引入前景理论建立动态路径选择模型以规避出行风险,保障出行者准时稳定地到达目的地。首先介绍了前景理论,计算了以行程时间为指标路径前景值和在给定的预算时间内确定路径准时到达可靠度。考虑到绝大多数出行者属于风险规避型,定义可靠度最高的路径为基准路径,将二阶随机占优于基准路径的路径归入有效集。最后定义了延误风险,以有效集中延误风险最低的路径作为可接受的最优路径。通过一个简单测试网络算例,研究了考虑风险规避的动态路径选择,并分析了对路径选择的影响。研究结果分析显示,当考虑风险规避时,出行者不再以单一的期望行程时间为最优目标,而会综合考虑出行选择。     

Multi-objective Location-routing Problem in Emergency Logistics as Time Varies

应急物流系统的多目标选址-路径问题主要旨在解决应急物流中心的选址问题、物流中心处理能力的设定问题和各类应急物资车辆运输路径的选择问题.基于既有研究成果,主要考虑时变条件下物资需求的多样性特点,兼顾应急物资类型的多样性特点和物流中心最小处理量要求,以运输路线能力和含有富余度系数的物流中心能力为约束条件,以时间和费用最小化为优化目标,建立了更为完善的多目标0-1混合整数线性规划模型.采用百分比无量纲化技术消除优化目标的量纲,并设计了基于目标规划的模型求解算法.通过算例试验,对比分析了0-1混合整数线性规划模型与既有模型的时间和费用.结果表明,相较于既有模型,该模型所得的选址-路径方案在费用和时间的消耗上都有所下降,更符合应急物流管理的实践工作.     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

城市交通网络中的最优路径搜索的树修剪算法

针对城市交通网络的复杂性，构建了一个最优路径计算模型，在此模型基础上提出了最优路径搜索的树修剪算法。并根据实际测得的交通数据．验证了该算法。     

多分辨率视角下危险品事故风险评估方法

从区域宏观风险与路径事故风险的双重视角,科学评估危险品事故风险,对于危险品运输行业管理与事故应急管理具有重要价值.通过建立风险特征-风险影响因子-事故风险的分析框架,充分考虑单位面积人口数对地区事故风险的影响以及路径总长度和运输总时长对路径事故风险的影响,建立地区事故风险和路径事故风险识别方法,从危险品数量、事故风险2个维度构建危险品事故风险的多分辨率评估模型;利用电子运单数据结合空间分析方法,计算危险品的县域事故风险及路径事故风险.运用某地危险品公路运输电子运单数据进行实例评估,验证结果表明,该方法可评估多种视角下危险品事故风险,识别出高事故风险县域和路径,并具有与专项运输规划、突发事件应急预案等制度相结合的潜力.      

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.      

系统最优动态交通分配中一种实用的配流方法

建立了描述路段交通量变化的状态方程及相关约束，给出了一种新的动态系统最优配流算法。该算法通过在每个时段把车流分配至边际行程时间最小的路段上，从而最小化交通系统内车辆的总运行时间。该算法适用于多起点、多讫点以及O-D量随时间变化路网的动态系统最优交通分配，仿真结果验证了算法的有效性。