灾后交通行为与仿真研究综述

城市是人口稠密、经济发达、社会财富高度集中的地区,同时也是自然灾害社会脆弱性较高的地区。突发事件的不可预测性和随机性对自然灾害下城市应急交通提出了更高要求。为降低自然灾害给城市带来的损失,有序实施交通管理,提高应急疏散效率,对比分析国内外突发事件应急疏散中交通行为与交通仿真技术应用。重点聚焦中国经济发达地区发生的自然灾害以及灾后相关研究,探寻国外先进研究方法在中国实际环境中的可借鉴之处。     

枢纽拥堵状况下绿色多式联运路径选择不确定性研究

随着多式联运的快速发展,转运枢纽处产生拥堵已经成为普遍现象,拥堵造成转运时间增加并产生额外的碳排放。2021年7月,我国正式启动碳排放交易体系,进一步完善了碳价机制,可预期在不远的将来,碳排放成本将成为运输成本的重要组成部分。为探究枢纽拥堵对于多式联运路径决策及碳排放的影响,利用排队模型对枢纽拥堵现象进行模拟,对传统的路径决策模型加以调整,量化等待过程的时间及碳排放,将其纳入绿色多式联运路径选择模型中。针对运输过程中存在的不确定现象,鉴于传统方法的不足,选择基数不确定集刻画运输时间的不确定性,构建相应鲁棒优化模型.根据对偶理论将其转化为较易求解的混合整数线性规划模型,并使用Matlab/yalmip进行编程,调用Gurobi进行求解。以天津港到伊尔克什坦口岸的运输网络为实证,验证相关模型可行性,并模拟了不同场景下转运枢纽的拥堵状况,探究转运枢纽的拥堵现象对路径决策及碳排放的影响。结论表明,鲁棒优化方法适用于多式联运路径决策的随机性模拟,决策者能够通过调整不确定参数获取运输方案。一定时限内,枢纽拥堵导致的延迟影响最优路径决策发生变化。在繁忙的枢纽,拥堵现象导致的排放甚至会超过正常转运过程...