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.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

江苏省交通空中应急救援网络布局规划研究

交通空中应急救援因其响应速度快、机动能力强、救援范围广、救援效果好,已成为最有效的救援方式。针对目前全球灾难频发以及我国连续发生的地震、冰雪灾害和重大交通事故的现状,在参考发达国家航空应急救援发展特点和经验基础上,分析了江苏省建设航空应急救援网络的基础条件和需求特征,研究并提出了全省交通空中应急救援基础设施空间布局方案,为全省应急救援体系规划建设提供支撑。     

基于风险度量的多交通方式协同应急救援方案优化

近年来我国重大交通工程建设中的突发事件频繁发生,且呈现救援条件复杂,影响后果不确定等特征,因此研究多交通方式协同下的应急救援路径优化具有重要意义。本文以复杂地质环境下重大交通工程建设中的突发事件为背景,基于条件风险价值衡量由于救援时间导致的伤亡损失后果,采取多种交通方式协同进行救援。考虑到伤员数量和物资需求的不确定性以及救援资源分配的公平性,建立了最小化总风险和总成本的双目标鲁棒优化模型,用以决策多种交通方式的协同救援路径,以及物资运输和伤员转移方案。本文基于鲁棒对等转化和ε-约束法设计了相应的求解算法,并使用两个路网算例进行验证。研究结果表明,救援路径总风险与总成本之间存在着权衡关系,采用多交通方式协同救援可有效降低伤亡风险;随着伤员数量和物资需求不确定程度的增加,总风险和总成本均呈现增加趋势,管理者可依据其对风险的偏好程度决策不同不确定性水平下的最优救援方案;此外,与不考虑公平性约束相比,受灾单元物资需求和伤员转移需求满足率的标准差分别降低了12.9和12.6,平均满足率分别提高了7.5%和8.4%,有效保障了救援资源分配的合理性和公平性。本文所建立的鲁棒模型可有效处理不确定条件下...     

武警"处突"最优路径选择及红绿灯控制系统研究

武警部队“处突”时,如何在不给城市正常交通带来很大影响的条件下,选择最优路径,在最短的时间内安全到达指定地点的问题值得研究。在分析连通可靠度的基础上,建立了最优路径选择的路段阻断风险效用函数及算法,并基于MapInfo平台,利用VB编程实现了最优路径选择。此外,还对如何通过控制红绿灯来代替传统的交通管制进行了探讨。对提高应急交通保障水平有一定作用。