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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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研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义。为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法。该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域。最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征。     

路网应急疏散理想与保守疏散时间流研究

研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义.为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法.该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域.最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征.     

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从道路交通分析的角度,对国外道路交通应急区域疏散研究过程中所涉及的区域疏散建模思想、区域疏散交通需求预测方法、区域疏散交通管理与控制策略和已开发的区域疏散规划模型与仿真软件进行系统的综述。进而评述了以往相关研究在区域疏散建模过程中的各种不足,并结合各种区域疏散交通管理与控制措施,提出了构建区域疏散集成交通建模框架的思想,旨在为我国道路交通应急区域疏散交通规划、区域疏散交通预案制定等提供有价值的建议和参考。     

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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.     

重庆轻轨车站紧急疏散仿真模型研究

城市轨道交通在运行过程中当遭遇突发事件时,乘客的紧急疏散是目前安全运营研究的重要问题。通过深入系统地研究乘客紧急疏散行为,特别是通过现代仿真技术模拟乘客紧急疏散过程,对提高重庆市城市轨道交通的安全性具有重要的现实意义。     

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针对地震、飓风等自然或者人为灾害条件下,大规模路网疏散的交通管理问题进行了研究. 由于紧急疏散条件下,交通控制设施和管理人员有限,很难覆盖交通网络中的所有交通节点,因此,识别出路网中重要的交通节点并加以控制,以达到最优的系统状态显得尤为重要. 为了解决这一迫切的既理论而又实际的问题,本研究提出了一个混合整数非线性规划（Mixed Integer NonLinear Programming,MINLP）模型,以确定最优的交通控制节点选址,并同时确定这些控制节点的最佳交通控制策略,以最大限度地减少整个交通系统成本. 数值算例表明了模型的适用性和合理性,同时得出结论,只要识别出重要的交通节点并加以控制,系统也能接近所有交通节点都控制时的理想最优状态.     

基于双层规划模型的车辆疏散策略研究

针对一类多源单目且每个OD对之间只有一条路径的特殊拓扑结构高速公路疏散网络,为减少在汇流处同时到达流之间产生冲突而造成排队延误,提出兼顾效率和公平的疏散策略。通过引入疏散效率和社会公平的概念,建立一个双层规划模型,在约束条件构成的凸多面体上采用有限生成算法对模型进行优化求解,得出对匝道入口车辆进行控制的最优疏散策略。算例结果表明该方法具有可行性和有效性。     

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。     

动态不确定性环境下的地铁车站应急疏散仿真建模

针对动态不确定环境下乘客初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题,提出基于Agent的疏散行为动态切换模型,并引入选择变更代价实现了多种疏散行为的动态切换;考虑与常态仿真衔接构建疏散空间衔接关系,并提出基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径搜索方法;最后,以某车站突发事故场景为例进行多个应急预案的仿真评估.结果验证模型具有可行性,并能更真实反映动态不确定环境对乘客疏散过程的影响,进一步提高了疏散仿真精度.     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

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.     

行人仿真在轻轨车站应急疏散领域的应用

采用基于社会力模型理论的微观行人交通仿真软件Legion,对轻轨车站内部的应急疏散进行模拟,得出车站人员应急疏散所需的最大时间。从而直观地定量化地分析轻轨车站处理突发事件的能力,以引导和调整规划设计、评价设计方案、规划组织方案、应急疏散预案等,更好地辅助轻轨车站的设计、运营决策和组织管理。     

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在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

后悔视角下的应急疏散出行方式决策行为分析

鉴于应急疏散者出行决策的后悔规避心理,以政府公交车、自有私家车和借用私家车三类疏散交通方式选择问题为例,选取平均运行时间、运行时间不确定性、平均等待时间和预期感知服务水平等属性变量,分别构建了基于随机后悔最小化和效用最大化的多项Logit 模型.以应急疏散意向行为调查数据为基础,表明后悔模型的模型拟合度优于效用模型,对属性变量间关系的刻画更符合实际.进一步通过弹性计算和敏感性分析,揭示出平均运行时间这一属性最为敏感.研究表明,应急疏散者是后悔规避的,其决策行为试图将后悔感知最小化,而非预期效用最大化,从随机后悔视角描述疏散决策行为更为准确.     

基于单安全点路网模型的区域交通疏散研究

疏散车辆对安全点和路径的选择是区域交通疏散方案的核心内容,只有充分结合疏散交通的特点,将安全点选择和路径选择同步研究,才能使疏散路网发挥最大功效,进而得到合理的交通疏散方案。文章充分挖掘疏散车辆对安全点选择的灵活性,提出单安全点路网模型对疏散交通分配进行优化,并通过实例仿真对模型进行了验证。     

基于点排队模型的多出口疏散优化模型研究

针对室内多出口条件下,行人自主疏散时盲目选择疏散出口而导致的出口利用不对称问题,本文基于点排队模型计算了行人从单个拥挤出口疏散所耗时间,并据此构建了室内多出口条件下行人疏散的出口选择优化模型,设计了该模型的混合遗传模拟退火求解算法.同时,进一步提出了出口选择确定的元胞自动机仿真模型,用于仿真评估包括本模型优化解在内的多个出口选择方案对疏散时间的改善效果.结果表明,本文所提出的模型和方法,能够保证各个疏散出口的利用率均衡,降低总体疏散时间,对制定可行的疏散计划有一定参考意义.     

基于元胞自动机地铁车站应急疏散模型仿真

在分析总结现有疏散模型的基础上,基于元胞自动机原理,利用场强理论描述疏散影响因素,建立了地铁车站人员应急疏散模型,研究了疏散人员的路径选择问题及多人争夺同一格点的冲突问题.该模型不仅考虑了疏散人员的生理、心理特性而且探讨了车站的环境及引导水平对人员疏散的影响,使模型更具真实性;最后利用Visual C＋＋进行疏散过程的仿真,模拟了地铁疏散的动态过程.     

永寿梁隧道定点站台疏散救援研究

我国铁路工程发展迅速,特长铁路隧道发展成为铁路建设中的一个重要组成.考虑到隧道防灾,特长铁路隧道中需要设置定点站台,定点处安全疏散成为一个需要研究的问题.永寿梁隧道全长17.1 km,属于特长铁路隧道.该定点疏散救援措施综合考虑了隧道和人员特性,利用Fds和Steps软件分别对隧道火灾场景和人员疏散场景进行了模拟计算,为方案制定提供了有效的数据.永寿梁隧道定点疏散救援措施可以为相似工程提供参考.